传媒行业图像篇专题（一）：开源模型高速迭代Stable Diffusion促进AI技术民主化-230509（16页）

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报告摘要

2023年5月9日行业：传媒增持（维持）图像篇专题（一）：开源模型高速迭代，StableDiffusion促进AI技术民主化分析师：陈旻SAC编号：S08705220200012主要观点我们将“AI传媒”的研究框架体系定义为“通用大模型”“行业小样本”的技术架构，“AI传媒”在应用层表现效力优劣的关键取决于通用大模型对垂直应用的适配程度及迭代速度，1、适配程度是指：多模态的输入及输出是否匹配应用层的输入及输出。比如GPT-4属于“图文”多模态输入“文”单模态输出，因此输入模态为“图或文”且输出模态为“文”的垂直应用更适配GPT-4。2、迭代速度是指：应用层产生的“行业小样本”的数据量是否匹配大模型的迭代要求。根据我们对GPT模型的理解，比如BingAI产生的“行业小样本”源自Bing的搜索结果，ChatGPT产生的“行业小样本”源自用户的反馈和互动。因此我们认为，对于超出GPT所使用的预训练数据库范围（2021年9月前）的事实性表述，BingAI反馈的是搜索的结果，ChatGPT反馈的是用户主动的观点，BingAI反馈的效果比ChatGPT更好。