AIGC research group由Beta社区中优秀创业者/准创业者（AIGC方向）组成，每周挑选一个细分赛道，帮助大家互相交流AIGC相关话题，分享行业洞察，加深行业认知。以下是第一周（Landscape Overview）的部分笔记整理：
Generative AI Application Landscape：Text, video, image, 3D, model, speech, code generation, etc.
- Text generation：文字生成领域AIGC商业化程度最高，门槛低，竞争激烈，尤其是营销类公司，例如Jasper，copy.ai， 模式上多为GT3生成（多种语气语境选择）+ 用户修改，按字数收费
- 门槛低，先发公司有优势（用户获取成本低，可迅速收集大量用户数据进行微调，飞轮效应？）
- 缺点：长文创作有技术瓶颈，前后逻辑不连贯，商业化场景少。需要通过人机交互进行更准确的长文创作（AI dungeon）
- Image generation
- Stability AI让AI生图平民化，创造了开源共创的模型，降低了AI生图的门槛
- 模式：在C端的商业模式目前较为单一，普遍按使用次数收费；在B端场景中有一些发展机会，比如为动漫制作降低成本和提升效率，也可以运用到室内设计上（interior ai）
- Video generation
- 个性化营销视频生成
- 模式为真人口播（技术成熟，竞争激烈）和文本到视频生成（目前不成熟）
AI视频编辑方面的编辑：视频画质修复，删除特定主体，目的为提高效率，重心放在创意创作上；自动剪辑，技术不成熟，规模化小