1.区别于Generative Al和Synthetic media，AlGC中的跨模态生成和策略/线索生成应当得到重视，这两者也是AlGC长期的重要价值增长点。

2.按照模态区分，AIGC可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成，细分场景众多，跨模态生成需要重点关注。Game Al和虚拟人生成是目前变现较为明确的两大综合赛道，预计对原行业产生整体性影响。

3.以下技术要素值得关注：长/开放式文本生成、NeRF模型、Diffusion模型、跨模态大型预训练模型、小样本学习及自监督算法、强化学习及环境学习。以下技术场景值得关注：闲聊式文本生成、个性化营销文本、富情感及细节TTS、拼凑式视频生成、基于文本的Al绘画、语音复刻。

5.除降本增效、提供参考外，AlGC的以下两点价值更值得关注：对不同模态元素进行二次拆解组合改变内容生产逻辑及形式：和其他Al系统或数据库进行联动，有实现高度个性化/高频优化。

6.我国AIGC行业仍处于刚刚起步阶段，距离大规模验证和体系化发展仍有距离. “模块分拆+个性化推荐"的"泛AlGC"形式预计将有所发展。

来源：量子位

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