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On-line Access: 2024-08-27
Received: 2023-10-17
Revision Accepted: 2024-05-08
Crosschecked: 2024-02-19
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Junping ZHANG, Lingyun SUN, Cong JIN, Junbin GAO, Xiaobing LI, Jiebo LUO, Zhigeng PAN, Ying TANG, Jingdong WANG. @article{title=" %0 Journal Article TY - JOUR
人工智能生成内容最新进展1复旦大学计算机科学技术学院,中国上海市,200433 2浙江大学国际设计研究院,中国杭州市,310058 3中国传媒大学信息与通信工程学院,中国北京市,100024 4悉尼大学商学院,澳大利亚新南威尔士州,2006 5中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系,中国北京市,100032 6罗切斯特大学计算机科学系,美国纽约州,14627 7南京信息工程大学人工智能学院,中国南京市,210044 8罗文大学电气与计算机工程系,美国新泽西州格拉斯伯勒,08028 9百度,中国北京市,100085 概要:人工智能生成内容(AIGC)是近年来人工智能(AI)领域一个研究热点,它有望取代人类以较低成本高效率执行内容生成工作,如音乐、绘画、多模态内容生成、新闻文章、总结报告、股评摘要,以至元宇宙中的内容生成和数字人。AIGC为未来AI发展和实现提供了一条新的技术路径。 在此背景下,《信息与电子工程前沿(英文)》期刊组织了一期关于AIGC最新进展的特刊。本期特刊关注AIGC理论、算法、应用及相关领域。通过吸引高质量论文,我们希望帮助学术界和工业界研究人员更深入了解AIGC背后的基本理论及其潜在应用,激励更多研究人员加入并推进AIGC领域的研究。因此,我们就以下主题(但不限于)征集论文:(1)AI生成音乐;(2)AI生成绘画;(3)AI对话模型;(4)AI新闻摘要;(5)AI与元宇宙;(6)AI与数字人;(7)AI图像编辑;(8)AI生成短视频;(9)AI生成多媒体内容;(10)ChatGPT相关工作。经严格评审,选出12篇论文,包括1篇评论、1篇观点、3篇综述、6篇研究和1篇通讯。我们将其划分为3个主要部分:ChatGPT、扩散模型、提示学习和多模态。 总体而言,本期特刊涵盖了与AIGC开发和应用相关的广泛研究主题,包括人工智能图像/文本生成、三维内容创建、以用户为中心的图形设计、特定风格的音乐生成,以及与因果表征学习、高阶扩散模型相关的工作。此外,还详细调研了概率扩散模型、提示学习和ChatGPT。 最后,感谢所有作者对本期特刊的支持,特别感谢所有评审人对专刊投稿富有见地的意见和有益建议。 Darkslateblue:Affiliate; Royal Blue:Author; Turquoise:Article
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