| 摘 要 | AIGC 以数字出版为前提，高度依附数据、算法、算力。AIGC 的生成效率高，能实现生成运营一体化，生成的内容类型和表现形式存在着多样性、差异性和即时性的特点。AIGC 使广告内容生成体系发生改变，主要体现在推动广告调研、策划和创意智能化三方面。元宇宙场域下的广告内容主要是文本、图像、音频和视频，AIGC 赋能广告的实现路径是通过 AI 赋能文本生成、图像生成、音频生成、视频生成，进而实现文本、图像、音频和视频间的跨模态生成。元宇宙作为一种交互式的体验场域，为 AIGC 赋能广告开拓了广阔的发展空间，呈现出“人机协同，内容共生”“多觉联动，感官互通”“情感计算，全面智能”的发展趋势。

| 关 键 词 | 元宇宙 AI AIGC 内容生成

数字传播时代，人们对内容需求越来越旺盛，内容随着流媒体形式的改变而改变。丰富的视听内容，已成为当代人碎片时间的精神食粮。传统以人为核心的创作模式，在高速迭代的内容产业中迎来技术带来的新挑战。随着行业需求和市场需求的快速变化，人工智能技术（ArtificialIntelligence, AI）为内容生成方式革新提供了动能，为内容生成管理开拓了更大的探索空间，准时生成、创造资源、敏捷创意、集成创新等先进的内容生成系统和内容生成管理模式，极大地丰富了内容生成的内涵，从而迈向人工智能生成内容（AI-Generated Content，AIGC，亦称为“人工智能生成内容”）的新征程。

2021 年之前，AIGC 生成的主要是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、代码、图像、音频、视频等。生成式人工智能和大语言模型持续演化，在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势，使 AIGC 呈现出的内容类型不断丰富、内容质量持续提升、技术的通用性逐步增强等趋势。AIGC 的商业应用趋于主流化，涌现 Al 绘画、AI 对话等应用形式，支撑电商、广告、影视等领域的内容需求，并为元宇宙的内容生成提供了创新思路，有助于填补元宇宙发展的空白。元宇宙是 AIGC 技术的重要应用场景，AIGC 或将与元宇宙相辅相成，成为末来元宇宙建设中重要的内容生成工具。

01 

人工智能生成内容（AIGC）

AIGC 是继专业生成内容（Professionally-generated Content, PGC）、职 业 生 成 内 容（Occupationally generated Content, OGC）、 用 户 生 成 内 容（User generated Content, UGC）、 机 器 生 成 内 容（MGC，Machine Generate Content）、人机共创内容（UMGC，User Machine Generate Content）之后，随着数据、算力、算法技术的持续迭代而出现的一种基于 AI 技术的内容生成方式。它泛指任何基于 AI 技术生成的文本、图片、音频、视频等内容生成形式，是人类走向智能时代的一种新兴网络信息资源创作与组织模式，是未来实现“人、机与人工智能共创型” （Artificial，Machine & Artificial Intelligence Co-Creation）内容生成方式的前提。

AIGC 基于用户分析的角色匹配进行定制化生成、基于场景建构的情境匹配进行场景化生成、基于内容分析的意义匹配进行程序化生成，是这三种内容生成方式相互耦合的结果 [1]。其主要特征包括：（1）以数字出版为前提，高度依附数据、算法、算力。AIGC 是一种利用数字技术进行内容编辑加工，并通过网络传播数字内容产品的一种新型出版方式。数字技术深度介入内容生成各环节，包括：基于网络受众行为的内容偏好探索、基于结构化信息的自动写作、基于非结构化信息的摘要提取、基于自动抓取音视频的标题制作、基于语义分析算法的辅助网络发言、基于面部表情识别的动画 IP 生成等[2]。其中，算力（Computational Power）是实现生成和输出内容的基本能力，数据（Data）是支撑生成决策和优化的基础，算法（Algorithm）则为内容生成提供解决问题的策略机制。（2）生成效率高，生成运营一体化。AI 不仅对现有的内容生成进行计划、组织、协调与控制，还会根据内容受众的特征参与到内容分发中。如程序化创意（Programmatic Creative）技术由数据和算法驱动对广告创意内容进行智能制作，实现创意的大批量生成。它基于动态创意优化（Dynamic Creative Optimization）技术，通过实时的效果反馈即时调整广告创意元素，以匹配不同的广告投放环境。（3）AIGC 中的内容类型和表现形式存在着多样性、差异性和即时性。AI 能够生成文本、音频、视频等内容，内容根据受众的个性特征及其需求变化来进行调整和改变。由于内容受众个性各异，需求也随时间而产生动态变化，这就要求 AIGC 必能用动态而非静态的方法进行内容生成，能够灵活适应内容受众的个性特征并快速响应内容受众的需求变化，使其内容生成过程具有柔性生成特征。因此，其生成的内容具有多样性、差异性和动态性特征。

02 

元宇宙场域下的 AIGC 与广告

元宇宙（Metaverse）是利用科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射与交互的虚拟世界，具备新型社会体系的数字生活空间 [3][4]。元宇宙是一种“场”的概念，它离不开内容的创意与创作，离不开对于虚拟世界的可感知的视、触、嗅、动觉的营造。元宇宙中的一切内容均可借助计算机实现任意的组合编辑，包含图、文、声、像等所有数字媒介。元宇宙场域下，广告媒介领域呈现了层出不穷、交错融合和联动发展三个特点。层出不穷是指媒介的新技术层出不穷（如AR、VR、MR 等）、新形式层出不穷（如虚拟试穿、虚拟试戴、虚拟试驾等）、新应用层出不穷（如移动应用程序）。交错融合是指在数字技术融合创新的趋势下，元宇宙中的广告媒介将与游戏、教育等更多行业交错融合，向着“无所不及”的方向发展，创造出更多的商业机会和广告创新模式。联动发展则是指以图、文、声、像为代表的广告媒介打破界限、互相联合，充分发挥各自的优势，在元宇宙中为共同的营销目标服务。

元宇宙颠覆了传统的内容创意与创作模式、传统的内容传播与运营模式。三维建模（3d modeling）、虚拟现实（virtual reality）、增强现实（augmented reality）、混合现实（mixed reality）等技术手段的支持，视觉仿真因素的全面融入，推动元宇宙内容形式从二维平面转向三维立体，形式生动灵活，有力增强了用户的真实感、临场感和沉浸感，极大扩充和丰富了元宇宙的广告内容体系。在这个虚拟空间里，人们可以创建自己的数字身份，拥有自己的数字资产，与他人交互和交易。AIGC 则可以为用户提供更加丰富和多样化的体验。如根据用户的兴趣和喜好生成个性化的虚拟角色、虚拟场景和虚拟物品，让用户在元宇宙中拥有更加独特和个性化的经历。由于 AIGC 包括图、文、声、像等媒介形式，AIGC 不仅为广告发展提供了更加广阔的空间，也为其在元宇宙场域中的发展提供了新的挑战和机遇。广告创意可以在这个虚拟世界中被自由发挥，创造出更加丰富、生动、有趣的广告内容，如虚拟人物的智能化创作、虚拟环境的智能化营造等。同时，AI 技术也为元宇宙提供更加智能化的服务和体验，如自动化的 NPC 角色、智能化的场景交互、自适应的游戏维度等。

03 

研究综述

近年来，AIGC 作为产消融合中的一种内容生成新机制 [5] 已成为研究领域的热点，相关研究主要从以下五个方面展开：第一，基于 AI 技术的文本生成，主要是从文本信息抽取 [6]、相似度计算 [7]、自动分类 [8]、语义分析 [9] 等方面探究 AI 在文本生成中的应用，或是相关技术在新闻生成实践中的发现 [10]。第二，基于 AI 技术的图像生成，研究图像生成过程中创作需求、内容题材、场景风格等语义因素对AI 图像绘制的影响 [11]，探讨人与人工智能在图像生成中因主体差异性而产生的创作过程的差异等 [12]。第三，基于 AI技术的音频生成，对人工智能语音合成 [13]、音乐生成 [14] 展开研究，探讨融合思维下音频媒体的智能化转向 [15] 以及相关伦理问题等。第四，基于 AI 技术的视频生成，主要关注实现视频生成智能化的关键技术与突破方向 [16]，以及视频创作的“人机协同”发展态势 [17]。第五，基于 AI 技术的广告内容创作，通过对文字、图像、视频三类广告的智能创作系统的分析，提炼出广告智能创作的学习、生成与反馈模型，[18] 或是通过引入罗杰斯海外智能广告分类和对国内互联网平台广告智能创意调研，提出 “人机协同”生成创意的规模化内容服务业模式 [19]。综上，现有研究主要围绕AI 生成文本、图像、音频、视频等主题展开，上述成果基本奠定了 AIGC 的研究基础。AIGC 是一个持续发展和创新的领域，尽管已有的研究对 AIGC 与广告之间的关系做出探讨，但是仍有很大的拓展空间。基于以上分析，本文将从另一个补足性角度研究元宇宙场域下 AIGC 赋能广告的原理与实现路径。

04 

 元宇宙场域下 AIGC 赋能广告的原理与实现路径

4.1

原理：AI 推动广告调研、策划、创意智能化

AI 技 术 主 要 包 括 机 器 学 习（machine learning,ML）、 自 然 语 言 处 理（natural language processing,NLP）、计算机视觉（Computer Vision，CV）等（见表 1），在内容生成的不同环节发挥重要作用，如通过生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GAN）、语言模型（LanguageModel, LM）自动化地生成内容，可以提高生成效率，减少人力成本和时间成本；根据用户的需求和偏好进行个性化定制，创造出更加丰富多样的内容，满足不同用户的需求；基于对用户的历史行为、兴趣爱好、社交网络等数据的分析，提升内容匹配度，提高内容的质量和可读性；根据当前各行业的热点，创造出全新的内容形式和风格，推动内容创新和发展。

基于 AI 的内容生成体系主要包括市场调查、策划与创意三方面的活动。市场调查是 AIGC 的基础，消费者需求、使用态度与行为等数据为广告策划与创意提供依据；广告策划与创意是 AIGC 的核心，能确定广告的目标、受众、定位，并指明广告呈现的内容与活动发展方向，从而设计出具有吸引力、创新性、差异性的广告创意。AIGC 在广告领域的应用，使得广告产业原有的一套较为完整的内容生成体系发生改变，主要体现在推动广告调研智能化、推动广告策划智能化、推动广告创意智能化三方面。

第一，AI 推动广告调研智能化。AI 技术使数据的搜集、存储、 挖掘与分析变得更加容易和方便，这让传统的广告调查方式和手段被革新，在不可取样的元宇宙场域中，进行动态分析。在数据搜集和分析环节，AI 基于 Cookie 挖掘用户的行为痕迹、找到用户的兴趣偏好、洞察用户的实时需求，结合市场趋势和竞争对手等信息进行结构化分析。

第二，AI 推动广告策划智能化。广告策划是广告活动的核心和灵魂，是人类智力劳动的产物。智力劳动在内容生成过程中通常被认为无可被取代，但是大数据的出现加快了“机器学习”的发展，“机器学习”赋予计算机灵魂，像人类一样思考。在模型预测和优化环节，AI 利用机器学习和深度学习等技术，构建预测模型和优化算法，有助于能够更好地预测消费行为和市场趋势，进而更准确地把握广告创意的策略和方向，甚至广告创意的实现。

第三，AI 推动广告创意智能化。在内容创意过程中，数据驱动数字工具与广告创意的结合，使不同媒介元素交互、综合与统一。数字工具为元宇宙的广告表现形式赋予全新的风格和语言，从二维到三维，从虚拟到现实，为观者带来前所未见的视觉诱惑和心理感受。不同媒材在 AI 技术的加持下被随心所欲地拼合、重叠、透叠、嫁接、置换，甚至被顺向或逆向地操作与修改，进而在元宇宙中达到模拟、改造、甚至创造“现实”的目的。

4.2

实现路径：技术赋能文本、图像、音频和视频间的跨模态生成

元宇宙场域下的广告内容主要是文本、图像、音频和视频，AIGC 赋能广告的实现路径是通过 AI 赋能文本生成、AI 赋能图像生成、AI 赋能音频生成、AI 赋能视频生成，实现文本、图像、音频和视频间的跨模态生成。

第一，在文本生成方面，AI 可以通过生成模型来自动产生符合语法和语义规则的广告文本，包括以结构化写作（如标题生成）或非结构化写作（如自动续写）为代表的非交互式文本（non-interactive text），和以文本游戏为代表的交互性文本（Interactive text），主要应用包括文本分类、提取摘要、语言翻译、内容生成（见表 2）。例如基于循环神经网络（RNN）的生成模型，如长短期记忆人工神经网络(LSTM) 和门控循环单元 (GRU)，已被广泛应用于文本生成领域；一些基于变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的生成模型，也已被用于文本生成领域。这些技术可以应用于广告文案写作与翻译等。例如，Copy.ai 是一款用于生成广告和营销文案的 AIGC 工具。它基于生成型预训练变换模型 3，即 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3），可以在数秒内生成广告和营销文案，并翻译 25 种不同的语言。它包含 70 多个 AI 模板，能将创作文案的构思时间大幅缩短。

第二，在图像生成方面，AI 技术可以通过生成对抗网络（GAN）自主生成图像和编辑图像（见表 3）。前者包括创意性图像生成（即随机或按特定属性生成广告）和功能性图像生成（即根据特定要求生成广告）；而后者包括图像填充、风格转换、图像旋转、水印祛除等。GAN 是一种由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成的神经网络模型。生成器通过学习真实图像的分布来生成新的图像，而判别器则用于判断生成的图像是否真实。通过不断地训练，GAN 可以生成越来越逼真的图像，并进行越来越完美的修图。例如，图文广告内容生成系统 Meta Advantage+，它以用户数据为基础进行机器学习，根据营销目的自动生成广告，并通过算法对潜在广告进行测试，并为之选择最为有效的广告，甚至能自动更改图文。

第三，在音频生成方面，深度学习算法和神经网络可以帮助计算机学习音频信号的特征和模式，并生成新的音频信号。通过生成模型，AI 技术已经被广泛应用于语音合成、语音克隆、音乐生成等领域（见表 4）。其中，基于循环神经网络（RNN）的生成模型，如 LSTM 和 GRU，已经被广泛应用于音频生成领域。此外，还有一些基于变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的生成模型，也被用于音频生成。例如，通过 Adthos 推出的 AIGC 广告平台，可以基于浏览器的多轨编辑器进入并编辑广告音频，添加画外音、音效和音乐，助力生成“完全自动化”的广告，最终通过与无线电自动化系统和广告服务器的集成来播放。

第四，在视频生成方面，将大量的图像、视频、音频等数据输入到神经网络中进行训练，通过深度学习及其相关算法（如反向传播算法、梯度下降算法等）帮助生成模型不断优化自身，学习和模拟人类创造的视频内容。此外，AI技术还在视频属性编辑、视频自动剪辑及视频部分编辑等方面发挥作用（见表 5）。视频属性编辑包括删除特定主体、生成特效、跟踪剪辑等，能够高效节省人力和时间。AI 能通过对画面人物的动态追踪，自动搜索人物，定位关键时间节点，极大提升剪辑效率。此外，AI 能去除视频的拍摄抖动，修复视频画质。

第五，在跨模态生成方面， AI 实现了文本、图像、音频、视频间的跨模态生成，包括文字生成图片、文字生成视频、图像生成文本、音频生成文本等。如 Runway 推出的Gen-2 工具，具备文字生成视频、文本 + 参考图像生视频、静态图像转视频、视频风格迁移（见图 1- 图 2）、故事板制作、伪装（Mask，如把正在行走的白狗变成斑点狗）、渲染等功能。实现了在没有人物、道具、摄像机的条件下从图文到视频的内容生成（见图 3- 图 4）。再如，中国动画和数字人智能生成平台——来画，结合 AI 生成字幕、AI 生成动画、AI 生成语音等功能，以海量创作素材为内容基础，智能生成博物馆、秀场、课堂、小镇等元宇宙空间、数字人海报（见图 5）、数字人表情包（见图 6）、数字人动画等内容，自由调整身高、体重、发型、脸型、五官等参数，快速活化品牌 IP 价值，积累 Z 世代品牌用户，吸引元宇宙流量。此外，AI 还实现了以 Game AI 中 AI bot 为代表的策略生成，如 NPC 逻辑及剧情生成、游戏关卡生成、数字资产生成等，为广告提供了更广阔的创意空间。

05 

元宇宙场域下 AIGC 赋能广告的发展趋势

当前的 AIGC 已迈入工程化的阶段，成为内容产业的新兴生成方式，引发了广告内容生成模式的智能化嬗变。元宇宙作为一种交互式的体验场域，为 AIGC 赋能广告开拓了广阔的发展空间，呈现以下趋势：第一，人机协同，内容共生。AIGC 会导致内容缺乏人的主观意识，产生机械感和由此带来的内容消费市场的失序，因此“人机协同，内容共生”将成为必然，内容生成的产业链各环节也都将围绕人机协同而展开 [20]。在Metahuman、Roblox 这类以“人机协同，内容共生”为特色的创作平台中，元宇宙的参与者依靠平台提供的自动化程序与人工智能辅助改变内容生成者的角色，使其更加便捷地输出自我创意，创造一个拥有“数字人”或是个性化的数字空间，并成为该“数字人”或数字空间的“造物主”。

第二，多觉联动，感官互通。AI 能在视、听、触觉等方面丰富广告媒介触点，在不同程度上优化元宇宙的内容体验。在视觉方面，通过视线追踪技术分析消费者视线停留位置、停留时间，进而对广告视觉效果进行优化；在听觉方面，基于受众行为分析，提高音量、音色、节奏等与广告内容的适配度，从而选择与广告内容最适配的音频；在触觉方面，在手柄、可穿戴设备等贴身设备的支持下，基于广告内容为受众提供不同温度、肌理、交互效果的触觉体验。最终，通过 AI 加强不同感官体验的联动，进一步丰富广告内容。

第三，情感计算，全面智能。情感是认知过程重要组成部分，是广告信息加工中推动强化品牌信息的关键唯独。情感计算将进一步参与 AIGC，在情感信息的获取与建模、情感识别与理解、情感表达与适应等方面发挥作用，推动建立自然和谐的人性化和智能化的人机交互体验和交互空间。从主观体验（个体对不同情感状态的自我感受）、外部表现（在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式，即表情）和生理唤醒（情感产生的生理反应）三个层面出发，生成更具有情感共鸣的广告创意。

元宇宙场域下广告内容的智能生成方兴未艾。以用户为中心的“生成—分发—反馈—再生成—再分发—再反馈”的生成模式在 AI 技术革新的驱动下向 AIGC 蜕变。目前，AIGC 的相关应用还处于初级阶段，相关研究也较为有限，其总体目标、关键技术、发展模式和路径探索值得深入研究和探讨。有关“如何确保 AIGC 创意的个性化、创新性？”“AI生成广告创意的过程、原理和结果应该如何被解释？”“广告主和广告受众是否可接受？”“如何控制生成的广告内容”等相关问题尚未被解答，“基于 AIGC 的广告创意，其在元宇宙场域中的 传播方式和营销效应，还有待理论的探讨和实证的检验。此外，AIGC 的发展应用还可能涉及诸多伦理 问题需要予以关注，如（1）工作机会方面：尽管人类的创 造力无法被取代，但 AI 对广告内容生产模式的革新可能会 给一部分人带来失业风险；（2）数据隐私方面：AIGC 需 要基于数据进行训练，若训练所需个人数据被不当使用或泄 露，便可能对个人隐私造成危险；（3）创作能力方面：AI 能够为广告内容创作带来许多灵感，提高广告创作速度，但人类过度依赖 AI 或将导致独立创作能力的退化；（4）知 识产权方面：AI 生成的广告内容是否属于人类智力成果，著作权归谁所有，商业回报如何分配等尚不明确。（5）责任归属方面：AI 生成的广告内容可能包含虚假信息或偏见歧视，这可能会误导受众，那么 AIGC 所导致的相关问题应由谁来承担责任？可见，AIGC 未来发展前途光明，但也任重道远。本文的目的在于抛砖引玉，以期激发学者对相关领域和议题的兴趣，推动元宇宙场域下 AIGC 赋能广告的深入研究。

（作者信息：龚思颖，广东财经大学湾区影视产业学院教师、澳门大学社会科学学院 2020 级博士研究生；黎小林，广东财经大学工商管理学院副教授、博士）