众所周知，开发顶级的文生图（T2I）模型需要大量资源，因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起，这也成为了 AIGC（人工智能内容生成）社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移，AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
在文本生成音频（或音乐）这个 AIGC 赛道，Meta 最近又有了新研究成果，而且开源了。前几日，在论文《Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer》中，Meta FAIR 团队、Kyutai 和希伯来大学推出了 MAGNeT，一种在掩码生成序列建模方法。
Pika 爆火以后，视频生成技术的进步成为大众眼中 AIGC 的一个新焦点。马斯克则直接做出预判称，明年将是 “人工智能电影” 元年。
2023 淘宝年终大促，有了 AIGC 开路助力。
今年的 AIGC 持续热了一年，从王慧文等大佬的入局，到百度发布“文心一言”，各大巨头纷纷发布大模型产品，切实地给中国人工智能赛道的融资添了一把浓烈的火。
过去我们谈AIGC，谈的是生成算法模型的突破创新，谈的是多模态技术的融合……而从来没有一个时刻像2023这般让我们距AI如此之近。
随着 AI 技术自动化决策、自我学习等特点，其在用户体验设计领域的应用也越来越广泛，甚至有点超出我们的预期。本着 “ 拥抱新科技之主动探索总比自动淘汰好 ”（不是） 的中心思想，我们成立了 AIGC 课题小组，希望能够总结归纳出现阶段AI在UX设计中的应用情况，结合一些实际的工作流程，谈谈 AI 对于设计工作效率方面的影响。
如果你曾经想过为自己的 BGM 制作一个专属的 MTV，但无奈于没有影视创作天分，那音乐视频 AIGC 的出现变能够迅速实现梦想。
