AIGC（AI-Generated Content）是利用人工智能技术来生成内容。2021 年之前，AIGC生成的主要还是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC 被认为是继专业生产内容（PGC，professional-generatedcontent）、用户生产内容（UGC，User-generated content）之后的新型内容创作方式，可以在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面，充分发挥技术优势。
但是 GAN 有三个不足：1）对输出结果的控制力较弱，容易产生随机图像；2）生成的图像分别率较低；3）由于 GAN 需要用判别器来判断生产的图像是否与其他图像属于同一类别，这就导致生成的图像是对现有作品的模仿，而非创新。因此依托 GAN 模型难以创作出新图像，也不能通过文字提示生成新图像。
CLIP 模型能够将文字和图像进行关联，比如将文字“狗”和狗的图像进行关联，并且关联的特征非常丰富。因此，CLIP 模型具备两个优势：1）同时进行自然语言理解和计算机视觉分析，实现图像和文本匹配。2）为了有足够多标记好的“文本-图像”进行训练，CLIP模型广泛利用互联网上的图片，这些图片一般都带有各种文本描述，成为 CLIP 天然的训练样本。据腾讯科技公众号显示，CLIP 模型搜集了网络上超过 40 亿个“文本-图像”训练数据，这为后续 AIGC 尤其是输入文本生成图像/视频应用的落地奠定了基础。
