AIGC（人工智能游戏开发）是一个涉及多个领域的复杂项目，包括机器学习、深度学习、计算机视觉等。为了帮助您更好地了解AIGC应用开发代码和架构，我将简要介绍一个基于Python的简单示例。

在这个示例中，我们将使用Keras库构建一个简单的神经网络，用于识别手写数字。以下是代码和架构的简要说明：

  1. 导入所需库：
import numpy as np
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K
  1. 加载数据集并进行预处理：
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
input_shape = (28, 28, 1)

x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
  1. 构建神经网络模型：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
  1. 编译模型：
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])
  1. 训练模型：
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))
  1. 评估模型：
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这个简单的示例展示了如何使用Keras构建一个卷积神经网络（CNN）来识别手写数字。在实际应用中，AIGC项目可能会涉及更复杂的网络结构和算法，以及更多的数据处理和优化步骤。