AIGC的原理主要基於以下幾個方面：
機器學習和深度學習。這是AIGC的基石，使機器能夠通過數據學習並自動改進其性能。在AIGC中，機器學習算法處理大量數據樣本，如文本、圖像或音頻數據，以學習如何生成類似的內容。深度學習通過構建多層神經網路模型，使計算機能在複雜數據集中學習更高層次的特徵和模式。
自然語言處理（NLP）。在文本內容生成方面，NLP技術至關重要。NLP是計算機科學、人工智慧和語言學交叉領域，使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。通過NLP技術，AIGC系統能自動生成文章、詩歌、對話等文本內容。
計算機視覺。在圖像和視頻內容生成方面，計算機視覺技術發揮關鍵作用。這一領域的目標是使機器能夠從圖像或視頻中提取信息，並基於這些信息生成新的視覺內容，例如生成藝術圖像、仿真場景或者改變人臉特徵等。
人工智慧的「湧現」能力。AIGC利用人工智慧的這種能力，通過簡單的「提示詞」來讓人工智慧去想像、推理、分析，最終生成內容。
綜合來看，AIGC通過整合這些先進技術，實現了從輸入數據到生成新內容的端到端解決方案。