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群核科技首席科学家周子寒谈算法模型即服务:全空间领域AIGC探秘与实践

发布时间:2023-12-03 02:05:01源自:http://www.zuer8.com阅读

AIGC,即人工智能生成内容,正如一场内容生产力的工业革命一样,正以高效、低成本的特点改变着我们的创作模式。在这个大潮中,群核科技作为全空间领域AIGC的开拓者,将引领我们进入全新的创作世界。他们将以其丰富的经验和深厚的技术实力,帮助我们征服这把"工具之矛",并将其应用于各种事业中。 "AIGC'入侵,我们除了面对和驾驭,别无选择。" 在2023年群核科技的产品发布会上,群核科技(酷家乐前沿技术研究院负责人&首席科学家周子寒)如此表示。

AIGC就像一场内容生产力的工业革命,随着大规模算力时代的到来,它正在颠覆内容创作模式。群核科技的目标就是成为全空间领域AIGC的开拓者,帮助用户征服这把"工具之矛",使其成为"为我所用"。因此,在2023年的群核科技产品发布会上,他们成立了AIGC实验室,致力于研究"空间AIGC"的场景应用,包括家居家装、商业空间、地产建筑等全空间领域的AI设计生成和迭代创作,以及二维场景中智能生成PPT等方面的探索。

周子寒提出了群核科技AIGC实验室将实现一种"算法模型即服务"的未来范式,为群核科技的客户和企业提供一个无限的创作空间,通过AI生成实现自由和灵活的创意创作。未来,他将主导该实验室在生成式AI领域的研究工作。周子寒长期专注于计算机视觉和机器学习方向的研究,被誉为"国家级海外高层次人才"。在加入群核科技之前,他曾担任美国宾夕法尼亚州立大学的助理教授。

2022年被称为AIGC元年。去年12月16日,Science杂志发布了2022年度科学十大突破,其中AIGC位列其中。AIGC代表着内容生产力的解放,以更高的效率和更低的成本创造更多元化的内容。AIGC的本质是内容和场景,它需要数据、算法和算力的共同作用来生成。在全球近万台自研服务器的算力基础设施的支持下,群核科技平台的数据显示出了指数级的增长:超过2.7亿个商品素材模型、近五年来新房户型库数据的覆盖率达到了90%,累计渲染图像总数超过了33亿张。基于该平台的海量三维模型、3D设计内容数据库,以及对人工智能底层技术的研究,群核科技一直致力于开发3D空间的AIGC应用。对于群核科技来说,AI+设计一直是其核心研究方向。在AI智能设计领域,群核科技的研究论文曾多次被SIGGRAPH Asia、CVPR、ECCV等国际顶级学术会议收录,公司累计申请的专利数量已经达到332项,涵盖了深度学习数据集、图像生成三维模型、通过语言输入自动生成室内场景等研究方向。群核科技在空间AIGC技术和应用方面的竞争优势已经非常明显。

群核科技的愿景是打造一个工业级别的云端智能CAD平台,服务于家居、建筑、商业空间等制造业和建筑业的大型应用场景。与各种生成图像、文字等形式的不同,群核科技将目光投向了3D场景。这样的产业场景不仅需要克服技术难题,还需要深入理解复杂的产业逻辑,实现全生命周期和全产业链的智能化协同。

这项前沿科技是否能为用户和企业带来“福祉”,还需经过市场的检验。拥有十多年家居产业发展经验的群核科技,对此并无疑虑。早在多年前,群核科技就已经推出了AI智能设计产品,实现了最快仅需5分钟就能生成一份家居设计方案的效果。这款产品的优势在于解决了重复性操作的问题,它能够快速地收集和理解设计需求,并将这些信息转化为机器语言;同时,它还能通过“样板间式设计”,将家居设计过程中的部分重复性工作以智能化和自动化的方式完成。除了以上应用外,本次发布会上,群核科技还发布了3D AI助手、AI一键打光、AI方案书等多款新产品。其中,AI一键打光是基于群核科技KooLab实验室与浙江大学CAD&CG实验室、光线云科技的共同研究成果——“AI自动生成三维光照”项目。这一成果已在2023年的《ACM Transactions On Graphics》上发表。随着AI算法应用从点到面不断扩大,群核科技认识到越来越多的行业对人工智能的需求,它的核心挑战是如何让AIGC更加灵活地为不同行业和领域的设计师服务,并解决每个应用场景中的个性化问题。周子寒分享道:“解决问题的方法不再是为每个需求单独开发AI算法或训练机器学习模型,而是实践算法模型即服务的新理念(Model as a Service),即将算法模型作为一种服务开放出去,让更多的人可以基于我们提供的框架,只需要进行简单的开发就可以获得满足自己个性化场景需求的AI能力。”

周子寒提出,基于MaaS的空间AIGC产业大致可分为三层:第一层为基础层,提供面向3D空间的通用AIGC算法模型,构建空间AIGC的基础架构;关键在于将算法模型与群核科技指数级增长的GPU算力和3D设计数据相结合。第二层是基于通用基础模型的群核科技平台,企业及合作伙伴可根据特定场景的需求快速调整,实现在不同业务场景的流水线式部署。第三层为应用层面,将AIGC模型与用户个性化需求相融合,挖掘全空间领域的丰富内容生态,如AI生成的设计方案、施工图、家具模型、短视频等,覆盖广泛设计师用户群体。正如周子寒在现场演示的,用户只需输入文字、场景、空间、灵感图、描述等信息,AI便能够产生无限可能性,实现“所想即所得”。然而,周子寒强调,投入AIGC需明确认识到其不能完全替代UGC,机器始终无法具备人类的思考能力,但作为工具,它能为人类服务,助力改进生产方式。

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