作者 | 派派星 编辑 | CVHub
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前景回顾
Welcome to back! 在《万字长文带你解读AIGC入门篇》 一文中，我们详细为大家介绍了AIGC的相关概念、背景及其如此火爆的原因，接下来我们将进一步深入探讨AIGC背后的技术栈。
作为本系列的技术篇，将从多个角度来介绍AIGC的技术栈，其中包括了Transformer、SSL、VAE、GAN、Diffusion等大家均耳熟能详的词汇，这些技术都是AIGC领域中必不可少且非常重要的一部分，对于理解AIGC的原理和实现方式都非常关键。下面开始吧？
3. AIGC 背后的基础技术
本文将 AIGC 视为一组使用人工智能方法生成内容的任务或应用程序。其中，生成技术是指使用机器学习模型生成新的内容，例如 GAN 和扩散模型。创作技术是指利用生成技术生成的内容进行进一步的创作和编辑，例如对生成的文本进行编辑和改进。
3.1 生成技术
在AlexNet的惊人成功之后，深度学习引起了极大的关注，它有点成为了人工智能的代名词。与传统的基于规则的算法不同，深度学习是一种数据驱动的方法，通过随机梯度下降优化模型参数。深度学习在获取卓越的特征表示方面的成功，取决于更好的网络架构和更多的数据，这极大地加速了AIGC的发展。
3.1.1 网络架构
众所周知，深度学习的两个主流领域是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)，它们的研究显著改进了骨干架构，并在其他领域启发了改进后骨干架构的各种应用，例如语音领域。在 NLP 领域，Transformer 架构已经取代了循环神经网络(RNN)成为事实上的标准骨干。而在 CV 领域，视觉 Transformer(ViT) 除了传统的卷积神经网络(CNN)外，也展示了其强大的性能。在这里，我们将简要介绍这些主流骨干架构的工作原理及其代表性的变种。
RNN主要用于处理时间序列数据，例如语言或音频。标准的RNN有三层：输入层、隐藏层和输出层。RNN的信息流有两个方向，第一个方向是从输入到隐藏层再到输出的方向。而RNN中循环的本质在于其沿着时间方向的第二个信息流。除了当前的输入，当前时刻
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