初识AIGC
可以说，由AI到AIGC发展真的很快，最初听到AIGC甚至有点不太相信的样子。不太理解AI如何可以将文本生成图片，或者说是依据图片生成图片等的操作。容易理解的是AIGC文本生成，但是文生图确实比较神奇。后来在阿里云社区接触了各种场景下的AIGC之后，才觉得AIGC真的是很神奇，但是这个神奇不是玄幻，而是科技、算法、模型训练结合起来的成果，很棒很好。
上手AIGC
为了很好的体验AIGC的神奇，多方查找相关的训练模型，在阿里云社区就有很多现成的AIGC模型可以供大家体验。比如说基于FC部署应用模型stable-diffusion（这里的跳转链接是我的操作博文，感兴趣的可以点进去查阅）来体验AIGC文生图。可以说，基于FC体验AIGC是我对AIGC的初体验，当然，基于模型中提供的关键词进行文生图效果还是很不错的，就像这样
很有意境，感受也很好。只是受限于模型训练的程度，还不支持自己随心所欲的给予关键词来进行文生图。
后来又有了基于PAI-DSW部署Stable Diffusion文生图，可以说，这一次对于AIGC的体验更上一层楼了，数据模型、训练模型的下载都是自己亲自上手操作的，最后基于已有的关键词进行的文生图操作，整体体验感拉满。另外实验过程中可以看到大量数据训练包的下载过程，也使得个人对AIGC文生图训练过程的认识更深了。不过由于实验过程中下载的数据量比较大，因此实验整体操作会比较耗时，大概1-2个小时，感兴趣的心里好有个准备哈。
随着AIGC的不断发展，训练模型的不断完善，同时ModelScope模型社区的模型训练算法、训练数据集、训练结果的不断丰富，最近又体验了基于GPU云服务器，利用AiaccTorch加速，实现搭建Stable Diffusion的WebUI框架2秒内文本生成图片的操作。这一次的体验感受相比前两次的体验感受有了更大程度的提升，实验模型直接加载ModelScope魔塔社区文生图模型，同时支持开启AiaccTorch模型加速，提高生成速度，详细的内容大家可以参考我博文中的操作，最后的生成效果
AIGC应用价值
首先来说一下，个人的工作属于Java开发工作，日常会关注阿里云社区以及ModelScope魔塔社区，对于新技术新科技还是比较感兴趣的。日常工作中也会用到AIGC，比如说通过AIGC写一段代码或者是SQL语句等。再或者是自己写博文过程中，需要用到插图时会使用AIGC进行简单的文生图。虽然个人用的不多，但是AIGC对于其他行业，比如作者、编辑、记者等相关行业的助力还是挺大的，同时也可以助力教育行业，可以让知识变得更加丰富多彩，这样也有利于知识的传播，文化的不断发展，对吧。
AIGC的发展
简单来说，AIGC的发展离不开云计算、云存储的不断发展。云计算使得AIGC技术的部署和运行更加便捷，无需在本地服务器或其他硬件设备上进行部署和管理。另外随着云计算算力的不断提升，从而使得AIGC应用可以处理更大量的数据和生成更高质量的文本，同时基于云计算的AIGC可以为更多的用户提供更多的服务，同时也为自身获取大量的训练数据，是的AIGC生成质量不断提高。当然这也离不开云存储，不管是AIGC所需要的训练数据还是实验数据，这些都离不开云存储。同时云存储可以提供更高的数据安全性和可靠性，使得AIGC应用可以更加安全地存储和处理大量的文本数据。此外，云存储还可以提供更高的访问速度和可扩展性，使得AIGC应用可以更加高效地生成和处理大量的文本数据。
最后，也可以说云计算、云存储、AIGC三者相互作用，才有了AIGC技术应用更广泛更普及。
