A Complete Survey on Generative AI (AIGC): Is ChatGPT from GPT-4 to GPT-5 All You Need?

要約

ChatGPT が口コミで広まるにつれ、ジェネレーティブ AI (AIGC、別名 AI 生成コンテンツ) は、テキストや画像などを分析および作成する能力により、あらゆる場所で注目を集めています。
これだけの圧倒的なメディア報道で、ある角度から AIGC を垣間見る機会を逃すことはほとんどありません。
AI が純粋な分析から創造へと移行する時代において、最新の言語モデル GPT-4 を備えた ChatGPT は、多数の AIGC タスクのツールにすぎないことに注意してください。
ChatGPT の機能に感銘を受け、多くの人がその限界について疑問に思っています。GPT-5 (または将来の GPT の他の亜種) は、ChatGPT が多様なコンテンツ作成のためのすべての AIGC タスクを統合するのに役立ちますか?
この質問に答えるために、既存の AIGC タスクの包括的なレビューが必要です。
そのため、私たちの仕事は、AIGC をその技術からアプリケーションまで幅広く紹介することで、このギャップを迅速に埋めることになります。
最新のジェネレーティブ AI は、モデル アーキテクチャや自己教師あり事前トレーニングからジェネレーティブ モデリング手法 (GAN や拡散モデルなど) に至るまで、さまざまな技術基盤に依存しています。
基本的なテクニックを紹介した後、テキスト、画像、ビデオ、3D コンテンツなど、出力タイプに基づいたさまざまな AIGC タスクの技術開発に焦点を当て、ChatGPT の将来の可能性を最大限に引き出します。
さらに、教育や創造性コンテンツなど、いくつかの主流産業における重要なアプリケーションをまとめています。
最後に、現在直面している課題について説明し、ジェネレーティブ AI が近い将来どのように進化するかについての見通しを示します。

要約(オリジナル)

As ChatGPT goes viral, generative AI (AIGC, a.k.a AI-generated content) has made headlines everywhere because of its ability to analyze and create text, images, and beyond. With such overwhelming media coverage, it is almost impossible for us to miss the opportunity to glimpse AIGC from a certain angle. In the era of AI transitioning from pure analysis to creation, it is worth noting that ChatGPT, with its most recent language model GPT-4, is just a tool out of numerous AIGC tasks. Impressed by the capability of the ChatGPT, many people are wondering about its limits: can GPT-5 (or other future GPT variants) help ChatGPT unify all AIGC tasks for diversified content creation? Toward answering this question, a comprehensive review of existing AIGC tasks is needed. As such, our work comes to fill this gap promptly by offering a first look at AIGC, ranging from its techniques to applications. Modern generative AI relies on various technical foundations, ranging from model architecture and self-supervised pretraining to generative modeling methods (like GAN and diffusion models). After introducing the fundamental techniques, this work focuses on the technological development of various AIGC tasks based on their output type, including text, images, videos, 3D content, etc., which depicts the full potential of ChatGPT’s future. Moreover, we summarize their significant applications in some mainstream industries, such as education and creativity content. Finally, we discuss the challenges currently faced and present an outlook on how generative AI might evolve in the near future.

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