生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具，其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。
生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入，并将新内容生成成上述任何形式。例如，它将文本输入转换为图像，将图像转换为歌曲，或将视频转换为文本。
目前生成式AI流行的应用：
语言：文本是许多生成式AI模型的根基，被认为是最先进的领域。基于语言的最流行的生成模型之一被称为大型语言模型（LLM）。大型语言模型正在被广泛应用于各种任务，包括文章生成、代码开发、翻译，甚至理解基因序列。
音频：音乐、音频和语音也是生成式AI中新兴的领域。例如，模型能够根据文本输入开发歌曲和音频片段，识别视频中的物体并为不同的视频片段创建伴随噪音，甚至创建自定义音乐。
视觉：生成式AI最流行的应用之一是在图像领域。这包括创建3D图像、虚拟化身、视频、图表和其他插图。生成具有不同审美风格的图像具有灵活性，以及编辑和修改生成的可视化的技术。生成式AI模型可以创建图表，展示新的化学化合物和分子，以帮助药物发现，为虚拟或增强现实创建逼真的图像，为视频游戏制作3D模型，设计标识，增强或编辑现有图像等等。
合成数据：当数据不存在、受到限制，或者根本无法以最高精度解决边缘案例时，合成数据对于训练AI模型非常有用。通过生成模型开发合成数据可能是克服许多企业面临的数据挑战的最具影响力的解决方案之一。它涵盖所有模式和用例，并且可以通过称为标签高效学习的过程实现。生成式AI模型可以通过自动生成额外的增强训练数据或学习数据的内部表示来降低标记成本，从而方便使用较少的标记数据训练AI模型。
生成式模型的影响广泛，很多场景也利用生成式AI技术。
在汽车行业，生成式AI有望帮助创建用于模拟和汽车开发的3D世界和模型。合成数据也被用于训练自动驾驶汽车。能够在逼真的3D世界中测试自动驾驶汽车的能力，提高了安全性和效率，降低了风险和开销。
自然科学领域从生成式AI中获得了显著收益。在医疗行业，生成式模型能通过创新蛋白质序列来助力药物研发，为医学研究提供支持。专业人士还可以从诸如病历、医学编码、医学影像和基因组分析等任务的自动化中受惠。此外，在气象领域，生成式模型可用于模拟地球，从而更精确地预测天气和自然灾害。这些应用有助于为公众营造更安全的环境，使科学家能预测并更好地应对自然灾害。
在娱乐产业，从视频游戏到电影、动画、虚拟世界建设和虚拟现实等各个方面，都在利用生成式AI模型来助力内容创作流程。创作者将生成式模型视为工具，用以助力创新和发挥想象力。