普通程序员如何入门 AIGC
1. AIGC 概述
AIGC（人工智能生成内容，AI-Generated Content）是一种利用 AI 技术自动生成文本、图片、音频、视频等内容的技术。随着 AI 技术的发展，AIGC 已经被广泛应用于内容创作、广告设计、游戏开发、语音合成等领域。
当前 AIGC 主要涉及的方向包括：
- 文本生成（NLP）：如 ChatGPT、Claude、Gemini，能自动生成文章、代码、摘要等。
- 图像生成（AI 绘画）：如 Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney，能自动绘制插画、设计图等。
- 音频生成：如 VITS、TTS，能进行语音合成、音乐生成。
- 视频生成：如 Runway Gen-2、Sora，能创建 AI 生成的视频。
AIGC 依赖的核心技术包括：
- 自然语言处理（NLP）：如 GPT-4、Llama、ChatGLM。
- 扩散模型（Diffusion Models）：如 Stable Diffusion、DALLE-3。
- GAN（生成对抗网络）：如 StyleGAN、BigGAN。
- VAE（变分自编码器）：用于特征提取和压缩。
2. 选择适合自己的 AIGC 方向
作为程序员，入门 AIGC 时，可以根据自己的兴趣选择不同的方向：
方向 | 适合的场景 | 相关技术/模型 |
|---|---|---|
文本生成 | 代码生成、问答机器人、内容创作 | GPT-4、ChatGLM、Llama |
图片生成 | AI 绘画、广告设计、动漫制作 | Stable Diffusion、Midjourney |
音频生成 | 语音合成、音乐生成 | VITS、Whisper、MusicGen |
视频生成 | 短视频、动画制作 | Runway Gen-2、Sora |
3. 学习基础知识
（1）Python 编程
Python 是 AIGC 主要开发语言，建议熟悉：
- 基本语法：变量、列表、字典、循环、函数。
- 数据处理库：
numpy、pandas、matplotlib。 - 深度学习框架：
PyTorch、TensorFlow。
（2）深度学习基础
需要掌握的基本知识包括：
- 神经网络基础：如全连接网络（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。
- Transformer 结构：目前主流 NLP 和 AIGC 模型的基础，如 BERT、GPT、Stable Diffusion。
- 常见优化算法：SGD、Adam、反向传播。
推荐学习资源：
- 《深度学习入门》（李沐）：适合初学者。
- 《Hands-on Machine Learning》（Aurélien Géron）：实践导向。
（3）AI 开源工具
入门 AIGC 可以利用一些开源工具，而不需要自己从零训练模型：
- Hugging Face（