AI复原600年传世名画，李彦宏要用AIGC颠覆内容行业(5)

AIGC从业人士陈雨恒在接受媒体采访时也提到，AIGC分为两大部分：一是图像侧AI，包括围绕人物角色展开的骨骼动画生成、面部表情生成、动作捕捉等技术；二是逻辑侧AI，包括围绕语言对话展开的语义理解、语言模型、对话机器人等技术。“无论哪一侧，都面临技术、成本门槛问题。”

这方面案例并不少。利用到AIGC能力的柳夜熙，去年10月以来凭借“捉妖”题材短视频爆红，10个月过去才发布19个作品，远远不能满足用户高频需求。英伟达在2021年动用34个3D美术师、15个软件研究人员，做了21个版本的黄仁勋，才呈现出一个真假难辨的“数字人”。

AIGC能力的差异，成为百度领跑数字人产业重要原因。 最新数据显示，度晓晓在《2022虚拟数字人商业价值潜力》榜单中排名第一；在更多第三方机构发布的榜单中，依托百度 AI 的全栈能力，百度在数字人综合实力方面排名第一。

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AI降低创作门槛，

实现“数字人自由”

百度领跑AIGC能力原因何在？

原因看上去很简单，不管是AI数字人，还是“补全”《富春山居图》，百度AIGC背后的技术支撑，离不开百度搜索引擎海量数据的先天优势（数亿日活）、产业级深度学习平台飞桨和产业级“知识增强”大模型文心的AI综合沉淀能力， 并由此带来的创作门槛、创作成本的大幅降低。

2016年，百度打造了中国第一个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台飞桨。2019年，基于飞桨，百度开始深耕预训练模型研发，从大规模知识和海量数据中融合学习，打造具备“知识增强”能力的文心大模型。

比如，数字人画画能力，使用的是文心大模型——跨模态图文生成模型ERNIE-ViLG；而人对话能力，使用的是对话生成大模型——文心 PLATO，PLATO有接近真人水平的对话能力，对话效果已经达到世界领先水平。

《富春山居图》合璧，就是文心大模型能力完整体现：其先是学习大量中国山水画，实现从“小白”向“大师”的进阶，再去学习就可以让补全出来的画作与现存真迹风格一致。