AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）的底层技术融合了自然语言处理（NLP）、深度学习及生成对抗网络（GAN）等前沿技术，通过代码实现高效、创意的内容生成。
在自然语言处理方面，NLP技术使计算机能够理解并生成自然语言。例如，使用spaCy库进行词性标注的Python代码示例：
python复制代码
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
sentence = "这是一个简单的句子，用于NLP演示。"
doc = nlp(sentence)
for token in doc:
print(f"{token.text}:{token.pos_}")这段代码展示了NLP如何对文本进行分词和词性标注，为后续的文本生成提供了基础。
深度学习方面，深度神经网络（DNN）和Transformer模型是AIGC的核心。以下是使用TensorFlow框架构建简单CNN模型的代码片段，用于处理图像数据：
python复制代码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10)
])而在图像和视频生成领域，GAN技术尤为关键。以下是GANs的简单实现框架，展示了生成器和判别器的基本结构：
python复制代码
class Generator(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
# 定义生成器网络结构
class Discriminator(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
# 定义判别器网络结构
# 训练GAN的过程...AIGC通过这些底层技术的结合，实现了从文本、图像到视频等多种形式的内容自动生成，为创意产业带来了革命性的变革。
