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AIGC，即人工智能生成内容，是当今最前沿的AI技术之一。它的底层原理基于深度学习和生成模型，通过训练大规模神经网络来学习数据中的复杂模式和规律，然后利用这些学习到的知识生成全新的、原创的内容。
深度学习是AIGC技术的核心基础。它采用多层神经网络结构，包括输入层、多个隐藏层和输出层。数据通过前向传播在网络中流动，每一层都对信息进行变换和抽象。通过反向传播算法，网络不断调整权重参数，学习数据中的复杂模式和特征表示。
AIGC技术主要基于四种核心生成模型架构。GAN生成对抗网络通过生成器和判别器的博弈来提高生成质量。VAE变分自编码器学习数据的潜在表示空间。Transformer模型利用注意力机制处理序列数据，是大语言模型的基础。扩散模型通过逐步去噪过程生成高质量内容。这些模型分别适用于文本、图像、音频、视频等不同类型的内容生成。