9.6 AIGC应用：文本、图像与视频生成的演进、原理与融合
生成式人工智能正在引发一场内容创作领域的范式革命。AIGC（人工智能生成内容）不仅是指生产工具的效率革新，更是对创意可能性边界的根本性拓展。本章节将系统解析文本、图像、视频三大AIGC领域的技术演进路径、核心模型原理及产业应用，并展望其融合的未来。
一、AIGC技术演进总览：从单模态到多模态融合
AIGC的发展经历了从单点突破、独立发展到多模态统一、交互融合的清晰脉络。
表：AIGC核心技术演进关键节点
| 时间阶段 | 文本生成 | 图像生成 | 视频生成 | 核心范式 |
|---|---|---|---|---|
| 2018年前 (萌芽期) | RNN, LSTM, 早期GPT | GAN, VAE | 基于帧插值/合成的简单视频 | 单模态独立探索，模型能力有限，输出质量不稳定。 |
| 2018-2022年 (突破期) | Transformer, GPT-3/4， InstructGPT | Diffusion (DALL-E 2, Stable Diffusion), 自回归 (Parti) | 扩散模型初探 (Make-A-Video)， 基于图像的时序扩展 | 预训练大模型成为主流，提示词工程兴起，生成质量实现飞跃。 |
| 2022年至今 (爆发与融合期) | 多模态大语言模型 (MLLM)， Agent智能体 | 多模态理解+生成， 可控生成， 高质量4K图像 | 文生视频大模型(Sora, Pika)， 长视频生成， 物理世界模拟 | 多模态统一，世界模型探索，从“生成内容”迈向“理解与模拟世界”。 |
下面这张技术栈演进图，可以帮你更直观地看到这三大领域如何从各自独立发展到逐步交汇融合：
