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莫衷一是什么意思莫衷一是是褒义还是贬义 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天(tiān)机器(qì)人(rén)ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软公司创始(shǐ)人比尔·盖茨已(yǐ)多次公开谈论人工智能话题。在最近(jìn)的一次采访中，他(tā)再次表示：“AI可能会(huì)让科技(jì)行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这个(gè)结论(lùn)是他在当地时间2月20日(rì)接受《In Good Company》节(jié)目专访(fǎng)时提(tí)出(chū)的。

他预期，AI的发(fā)展可(kě)能会(huì)威胁到谷歌的市(shì)占率，因为微软在AI方面的(de)行动相当迅速。而最(zuì)终(zhōng)科技巨头将把AI整(zhěng)合(hé)成用户的“全(quán)能助手”，包揽一(yī)切(qiè)应用(yòng)，与人(rén)们进(jìn)行沟通并(bìng)提供建(jiàn)议(yì)，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口中全能助手的(de)到来可(kě)能尚需(xū)时日，但由ControlNet引发的又一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包(bāo)围中杀出重(zhòng)围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可控期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩(wán)法

AIGC向可控靠近(jìn)

以AI绘画为(wèi)代表(biǎo)的AIGC上一次爆火(huǒ)的时候(hòu)，还(hái)是(shì)2022年8月，在(zài)美国科罗拉(lā)多州举(jǔ)办的新兴数(shù)字艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太空歌(gē)剧(jù)院》的作品获奖。

随后(hòu)各(gè)大厂商的AI绘画软件被广大(dà)网(wǎng)友熟知并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中代表。

用户们可以在(zài)应用中输入一组关键(jiàn)词或者一张照片，就能获(huò)得一幅AI创作的画(huà)作。

作画(huà)的关(guān)键就是所输(shū)入的文本。同一组关键词也可以创(chuàng)作出很多张(zhāng)风格(gé)不一样(yàng)的画(huà)作，这让创作(zuò)的过程就像开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的惊喜，他(tā)们会将生成的美图当做头像。而另一部分(fēn)喜欢翻看AI绘画(huà)的(de)“翻(fān)车”作品。在社交(jiāo)媒体(tǐ)上，许多(duō)用户分(fēn)享AI“翻车(chē)现场”，例如，一位网友的小狗(gǒu)照片被(bèi)AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识别成了(le)建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往AI绘画(huà)的填写关键词游戏可能(néng)要被(bèi)颠覆了。

ControlNet是一位(wèi)正在斯坦福读博的中国人张吕(lǚ)敏创作的一种基于控制(zhì)点的(de)图像变形算法(fǎ)，主要用于(yú)数(shù)字图像处(chù)理、计算机视觉和(hé)计算(suàn)机图形(xíng)学(xué)等领域。

其SD插件(jiàn)一经发(fā)布(bù)，在短短的两天内(nèi)便成为了AI绘画领(lǐng)域(yù)最新的(de)热点。

在此之前，大家(jiā)用了很多方法想让AI生(shēng)成(chéng)的结果尽(jǐn)可能的符(fú)合要求(qiú)，但(dàn)是(shì)都不尽如人意，它的出现代表着AI生成开始进入真正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接提取画(huà)面的构图，人物的姿势和画面的深度信息等。有了它(tā)的(de)帮助，就不用频繁的用提示词来碰运气，抽(chōu)盲盒(hé)式的创作了。

通俗(sú)的说ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不少博(bó)主的作(zuò)品已经(jīng)获得了大量的浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中(zhōng)之一，他(tā)用朋友的(de)照片直接(jiē)带她们走进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插(chā)件拓展找到对(duì)应的关键词；最后用(yòng)ControlNet插件绑定(dìng)骨骼(gé)开始换关键词试(shì)效果。

通过图片就可以看出来(lái)，效果十分惊(jīng)艳。

更厉(lì)害的是(shì)，除了(le)真实的(de)照(zhào)片，草图也可以加(jiā)上“魔(mó)法”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能实现线稿(gǎo)转(zhuǎn)全彩(cǎi)图。大神(shén)张吕敏其本尊也亲自回应(yīng)。

不得不说当下AIGC已经(jīng)变得(dé)越(yuè)来越强大(dà)，甚至输(shū)出(chū)的作品都(dōu)已经能以假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力(lì)爆(bào)发(fā)

警(jǐng)惕(tì)安全问题

近日，“苏(sū)州金鸡(jī)湖有游艇party”的(de)消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是全(quán)国第一起AI绘图诈骗。

由于这个活动里(lǐ)面给出(chū)的(de)美(měi)女(nǚ)照片都是AI制作的真(zhēn)人(rén)照片绘图，因为太逼真，被大(dà)家当成真事传(chuán)播了(le)。

不过仔细观(guān)察可以发现，活动发起者提供(gōng)的照(zhào)片(piàn)中有个很(hěn)大(dà)的漏(lòu)洞可以发现(xiàn)并非真人，而是AI绘(huì)图，那便是图片中(zhōng)女性的手指部(bù)分有的存在(zài)异常。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入(rù)可控期(qī)，将(jiāng)洗(xǐ)牌科技行(xíng)业？_黑料正能量

有行(xíng)业人(rén)事表示：“现在(zài)因为手指部(bù)分的绘画算法比(bǐ)较(jiào)复杂，AI还不(bù)太(tài)会画(huà)人的(de)手，但最新看到(dào)的图(tú)片已经有越来越(yuè)完美的AI模型出(chū)现，以后可能(néng)就完全没有漏洞(dòng)了(le)。”

类似的AI作(zuò)图诈骗在国外也已(yǐ)有发(fā)生(shēng)。据英国广播(bō)公司报道(dào)，土(tǔ)耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合成了儿童受(shòu)灾(zāi)的假照片发布到(dào)网络(luò)，以此(cǐ)诱骗善(shàn)良(liáng)的人打赏“捐助”从而实施诈(zhà)骗。

目前随(suí)着技术发展，AIGC已经能做(zuò)出真(zhēn)人照片般的(de)绘图效果，如果(guǒ)这(zhè)样的图片(piàn)被用来(lái)诈(zhà)骗，将非常可怕。

此外AIGC还(hái)引发了很多(duō)担忧，一方面，批判者认(rèn)为AI在“学习”了(le)大量前人的(de)作品之后，其创作没有任何情绪和灵(líng)魂，难以和人类的艺术创作相提(tí)并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后的版(bǎn)权、目前都并没有得到有效的解决，还有AIGC会(huì)不会代(dài)替人类“至高无上”的创意。

马(mǎ)斯克也强调，人(rén)工智能的安全(quán)问题需要得到(dào)重视，太(tài)晚就来不及了。

AIGC下(xià)一站除(chú)了视频，还(hái)有远方

技术(shù)都是有两面性(xìng)的，潜在(zài)的(de)危害并不能掩盖其(qí)光辉(huī)的贡献。现在(zài)看来，人工智能技(jì)术将是第四次工(gōng)业革(gé)命(mìng)的(de)核心驱(qū)动力量，将创造新的(de)增长奇迹(jì)。

过去一(yī)年，人工智能(néng)在技术(shù)和商(shāng)业层面都有了巨大进展，AI绘画就是(shì)人工智能技术发生方向性改变的一(yī)个代表。其下一站或许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发布了(le)几条引爆科技圈(quān)的短视频。这些视频引发关注并非(fēi)内(nèi)容做(zuò)得(dé)多(duō)优秀，反而都非(fēi)常简单，比如一匹正在喝水的马，一只画画的(de)玩具熊，或者一段骑摩托车的第一视角(jiǎo)录(lù)像，随便一个有手机的人都可以随手录下一段(duàn)。

但(dàn)这(zhè)些短(duǎn)视频的创作方式(shì)非常简(jiǎn)单，创作者仅仅(jǐn)需(xū)要(yào)向AI输(shū)入一(yī)段话，甚至(zhì)只是说一下要求，AI就可(kě)以(yǐ)根据(jù)需要生(shēng)成一段视频。

谷歌发布的两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者(zhě)主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差(chà)别(bié)。

在Make-A-Video公布(bù)了(le)AI生成的视(shì)频后，AI圈(quān)就(jiù)已经玩了一波梗，一个能(néng)够做出(chū)更高清(qīng)视频(pín)的AI还不足以在短时间(jiān)内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人(rén)震(zhèn)惊的地方在于，它可以制作出超过2分(fēn)钟的连贯的也有确(què)切内容的视频，这(zhè)才是真正让人们(men)感到惊(jīng)喜的地方。因(yīn)为无论(lùn)AI生成的(de)视频多么高清，也只能是为内容(róng)生产者(zhě)提供一(yī)个灵(líng)感，一(yī)个(gè)素材，一个过场动画。

不过能够制作(zuò)出有具体剧情内容(róng)的视频就意(yì)味着，一(yī)些(xiē)视频创作由AI代(dài)替人工完成已经初(chū)步有了可能(néng)。

当下AI的发(fā)展速度已(yǐ)经超过大部分人的想象。内容(róng)产业的(de)本质是(shì)供给创造(zào)需求，AIGC作为(wèi)全(quán)新的内容生产方式(shì)，可以(yǐ)为(wèi)内容产业带来(lái)更(gèng)新的内(nèi)容风格(gé)、更(gèng)快的生产速度，更低的生(shēng)产成本，这(zhè)无(wú)疑会驱动内(nèi)容产业的大爆发(fā)。

除了AI绘图、视(shì)频，AIGC技术(shù)还能(néng)应用于音乐、代码(mǎ)、机器人动作等多种内(nèi)容形式的生(shēng)成。不难发现该项(xiàng)技术不仅在游戏(xì)等行(xíng)业能得到有效(xiào)应(yīng)用(yòng)，对于下一代互联网各种元素(sù)的(de)构(gòu)建亦(yì)有(yǒu)关键意义。

从商业(yè)化的角度来看，文化娱乐(lè)、教(jiào)育、传媒等(děng)诸(zhū)多领(lǐng)域，本身就(jiù)对基(jī)于(yú)AI的可(kě)视(shì)化内容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画及视频或(huò)不是(shì)结果，而(ér)只(zhǐ)是AI进程(chéng)中(zhōng)的一(yī)块(kuài)重要拼图(tú)，有(yǒu)望在(zài)技术更新的加持下实现更大的应用价值(zhí)。

AI从理解内(nèi)容(róng)，走向(xiàng)了(le)可以生成内容，甚(shèn)至能够创造出(chū)独(dú)立(lì)价值和独(dú)立视角的内容。AIGC的再次出圈，更(gèng)代(dài)表着未来(lái)的先(xiān)进(jìn)生产力(lì)即将(jiāng)到来。

紧抓大(dà)模型与算(suàn)力，牢固AIGC底座(zuò)

从技术的发展也可以看出(chū)，在语(yǔ)言大模型、图(tú)像大(dà)模型之后(hòu)，多模态(tài)大模型(xíng)已(yǐ)经成为了新的趋势(shì)。

大模型被誉为当前(qián)人(rén)工智能(néng)发展的智(zhì)能底座，是全球竞争(zhēng)最激烈(liè)的研(yán)究(jiū)方向之一，包(bāo)括(kuò)谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等众多(duō)头(tóu)部企业(yè)都(dōu)在竞相发力。

不过(guò)训练大模型的确价格不(bù)菲，以国盛证(zhèng)券发布的《ChatGPT需(xū)要多少算力(lì)》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的成(chéng)本约为(wèi)140万(wàn)美元(yuán)。而对于一些(xiē)更大的LLM(大型语(yǔ)言模型(xíng))，训练成本则介(jiè)于200万(wàn)美(měi)元至1200万美元高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访(fǎng)客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯(xīn)片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日仅(jǐn)电费就在5万美元(yuán)左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支(zhī)持。在关(guān)注(zhù)各类大(dà)模型的发(fā)展同时，更(gèng)应该(gāi)关(guān)注(zhù)算(suàn)力网络的(de)建设(shè)。

算力网络正(zhèng)驱动AI产(chǎn)业发展进(jìn)入史诗级加速(sù)进程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人工智(zhì)能发(fā)展的(de)终极目(mù)标离得(dé)更(gèng)近。

因为(wèi)算(suàn)力(lì)可以对(duì)突破性技术创(chuàng)新提供大力的(de)支持。这方面(miàn)，多(duō)模(mó)态大模型是(shì)典型。作为面(miàn)向未来强人工(gōng)智能、通用人工智能的重要技术(shù)创新，多模(mó)态大模型已经在人(rén)工智能领域(yù)提出了很多年，业界(jiè)也有(yǒu)不少(shǎo)技术突破，但是(shì)，多模态大模型(xíng)进一步往下走，算力需求呈几(jǐ)何式(shì)上(shàng)升，一般的算力(lì)基础(chǔ)设施很快将难(nán)以胜任。

从图像、文字、语音单独(dú)一(yī)项(xiàng)的训练，到双模态、三模(mó)态的跃迁，让(ràng)人工智能可以灵活应对不同模态(tài)的(de)转化(huà)、像人与世界交互一样自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动将有(yǒu)明显优势(shì)。