目录

第1章AIGC基础知识1

1.1计算机、大数据与人工智能2

1.1.1计算机的起源与发展2

1.1.2大数据技术3

1.1.3人工智能时代5

1.1.4生成式人工智能与判别式人工智能的区别9

1.2AIGC的发展历程10

1.2.1萌芽阶段（2000年以前）： 基于规则的学习机制10

1.2.2统计模型阶段（2000—2010年）： 基于概率的学习模式11

1.2.3技术突破阶段（2010—2020年）： 深度学习技术兴起11

1.2.4爆发式发展阶段（2020年至今）： 大模型驱动的实用化14

1.3AIGC发展中的“中国智慧”17

1.3.1知名中国企业17

1.3.2知名华人学者18

1.4提示词工程——指令的革命20

1.4.1提示词的原理20

1.4.2提示词的构成20

1.4.3提示词的优化21

1.4.4常用的提示词框架24

1.4.5常见的提示词误区26

1.4.6建立个人提示词优化库27

1.5AIGC的伦理与责任28

1.5.1AIGC工具的伦理挑战28

1.5.2AIGC工具的伦理原则29

1.5.3当代人的AIGC伦理观29

1.6人工智能的未来： AGI30

1.6.1AGI的定义31

1.6.2AGI的核心目标31

1.6.3AGI的现状及未来发展31

1.6.4AGI的核心挑战32

1.7本章小结32

1.8习题33

第2章AIGC文本生成36

2.1AIGC文本生成原理37

2.1.1生成原理37

2.1.2技术术语38

2.1.3主题风格40

2.1.4生成类型40

2.2AIGC文本生成工具41

2.2.1DeepSeek41

2.2.2Kimi43

2.2.3国内其他主流工具44

2.2.4国外相关产品45

2.2.5工具对比及选择标准46

2.3AIGC文本生成的重要技术47

2.3.1少样本学习47

2.3.2角色与风格定制49

2.3.3生成结果的迭代与校验50

2.4AIGC文本生成的案例52

2.4.1逻辑型任务： 撰写深度行业研究报告52

2.4.2创意型任务： 创作高转化营销文案55

2.4.3策略型任务： 高情商商务沟通文案57

2.4.4AIGC的使用原则58

2.5本章小结59

2.6习题60

第3章AIGC图像生成63

3.1AIGC图像生成原理64

3.1.1核心技术术语64

3.1.2图像生成的类别64

3.1.3提示词设计66

3.2AIGC图像生成工具68

3.2.1豆包68

3.2.2即梦AI68

3.2.3可灵AI68

3.2.4千问69

3.2.5文心一言70

3.2.6工具选择的原则70

3.3AIGC文生图71

3.3.1应用场景介绍71

3.3.2具体生成过程72

3.4AIGC图生图79

3.4.1应用场景介绍79

3.4.2具体生成过程80

3.5AIGC图像优化86

3.5.1应用场景介绍86

3.5.2具体生成过程86

3.6本章小结89

3.7习题89

第4章AIGC音频生成97

4.1AIGC音频生成原理及应用场景98

4.1.1AIGC音频术语98

4.1.2音频生成的类型99

4.1.3音频生成的应用场景100

4.2AIGC音频生成工具101

4.2.1豆包101

4.2.2讯飞智作103

4.2.3Suno AI105

4.2.4海绵音乐110

4.2.5剪映111

4.3AIGC音频生成的案例115

4.3.1工具选择115

4.3.2创作过程115

4.3.3具体技术实现116

4.4本章小结121

4.5习题122

第5章AIGC视频生成124

5.1AIGC视频生成原理125

5.1.1生成原理125

5.1.2视频生成与制作技术术语127

5.1.3AIGC视频生成的主题风格129

5.1.4AIGC视频生成中的视听语言运用136

5.1.5AIGC视频生成的基础流程143

5.2AIGC视频生成工具146

5.2.1Runway146

5.2.2即梦AI146

5.2.3Vidu AI147

5.2.4Midjourney150

5.2.5剪映151

5.3AIGC视频生成的类型及案例效果展示152

5.3.1文本→视频： 《智创未来》——AIGC创意大赛宣传短片152

5.3.2图像→视频： 《神奇的自然力量》——万有引力科学原理短片154

5.3.3视频→视频： 《卧龙传奇》——诸葛亮生平短视频155