在 AIGC 这个概念如日中天的大背景下， “让 AI 直接生成能运行的应用” 是许多低代码厂商以及相关从业者的最高理想。早在 AIGC 这个概念兴起之初，潘征老师及其团队就对 AIGC 与低代码的结合进行了一系列的探索，而以 ChatGPT 为新锐代表的大模型的兴起，也为 AIGC 带来代际革新；本文将以 AIGC 在不同时期与低代码的结合为主线，挑选一些有代表性的场景，为大家展示 AIGC 与低代码 “协作” 的魅力。
01
AIGC 与低代码结合的初期探索：2017-2019
实践场景 —— 根据用户要求自动生成网页模板
以下是一个低代码建站系统的功能展示，当用户选定一系列要求（如行业、色调等）后，系统会根据用户需求自动生成一系列网站模板供用户选择。
图1 能够根据用户输入自动生成网站模板的建站系统
从图1可以看出，生成的效果有好有坏，以大众的审美标准来说，部分模板的确看起来 “还不错”，也有部分模板相当地 “辣眼睛”。
在 2017 – 2019 这个时期，类似的 “自动生成设计风格” 的 AIGC 落地场景相当普遍，除了自动生成网页设计，还有在美工短缺的情况下生成大量商品图、自动生成符合某类艺术风格的人物、风景图片等。
这类实践的背后，都普遍依赖当时非常 “火” 的一项 AI 技术 —— GAN。
时代的关键词：GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）
Generative Adversarial Network，简称 GAN，生成对抗网络。
顾名思义，“生成” 和 “对抗” 是生成对抗网络的核心概念，下面我们通过几张简单的图来看一看 “生成对抗网络” 是如何执行 “智能生成” 这项任务。
第一步：准备判断器和特征素材库
-
“判断器” 会在下一步的生成对抗网络训练中起 “判断生成结果质量” 的作用 -
“特征素材库” 指的是将同类物料 “打散” 后的材料库，比方说如果我们的任务是 “生成网页设计”，那么 “素材库” 中的内容可能是左侧列表、banner图、按钮色彩等元素，在后续生成的过程中 AI 会根据用户输入去选择这些素材并按一定的规则进行拼装，从而得到最终的网页设计
02
AIGC 与低代码结合的现状：2020 – –
-
首先我们假设数据中有一个字段，它的标题是 “销售日期”，格式类似 2023-01-01，可能是以文本格式存储的，综合以上各种因素，AIGC 引擎就可以判断出这是一个 “日期” 类型的字段，其作用可能是用于描述 “销售” 相关的时间，其他类型和含义的字段同理。 -
初步判断出该字段的关系后，在数据中寻找 “可能和该字段有关系” 的其他字段
-
判断该字段和关联字段应当用何种图表来展示
– END –
报告下载
大佬观点
