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为什么梅西的人缘远比c罗好 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(zì)聊天机器人ChatGPT火爆(bào)以(yǐ)来，微软公司创始人(rén)比尔·盖茨已多次公开谈论人(rén)工智能话(huà)题。在最(zuì)近(jìn)的一次(cì)采访中(zhōng)，他再次表示：“AI可(kě)能会让科(kē)技行(xíng)业(yè)迎来一次(cì)剧烈的(de)洗牌”。

这个结(jié)论是(shì)他(tā)在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他预期，AI的(de)发展可能会威胁(xié)到谷歌的(de)市(shì)占(zhàn)率，因为微软(ruǎn)在AI方面的(de)行动相当迅速(sù)。而(ér)最终(zhōng)科技(jì)巨头将(jiāng)把AI整(zhěng)合成(chéng)用户的(de)“全(quán)能(néng)助(zhù)手”，包揽一(yī)切(qiè)应用，与人们进行沟通并提供建议，可以取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等应用。

大(dà)佬口中全能助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又(yòu)一次(cì)AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点(diǎn)包围中(zhōng)杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌科技行业？_黑料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘画为代表(biǎo)的AIGC上一(yī)次爆火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多(duō)州(zhōu)举办的新兴数(shù)字艺术家(jiā)竞赛中，一幅(fú)名为《太空歌剧院》的作(zuò)品(pǐn)获奖(jiǎng)。

随后各大(dà)厂商的AI绘画软件被广大网友(yǒu)熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是(shì)其中(zhōng)代表(biǎo)。

用户们可以在(zài)应用(yòng)中(zhōng)输入一组关键词或者(zhě)一张照片(piàn)，就(jiù)能获(huò)得一幅AI创(chuàng)作的画作。

作画的关键(jiàn)就是所输入(rù)的文(wén)本。同一组关键词也可(kě)以创作(zuò)出(chū)很多(duō)张(zhāng)风格不一样(yàng)的(de)画作，这让创作的过程就像开盲盒。

很多用户(hù)很(hěn)喜欢这种不确定的惊(jīng)喜，他们(men)会将生成的美图当(dāng)做(zuò)头像。而另一(yī)部分(fēn)喜欢(huān)翻(fān)看(kàn)AI绘画的“翻(fān)车(chē)”作品。在社交媒体上，许多(duō)用(yòng)户分(fēn)享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗照(zhào)片(piàn)被AI画成(chéng)了“肌(jī)肉男”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识别成(chéng)了建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出现与加(jiā)持，以往(wǎng)AI绘画(huà)的填写关键词游戏可能要被颠覆了。

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ControlNet是一位正(zhèng)在斯坦福读博的中国(guó)人张(zhāng)吕(lǚ)敏创作的一种基于控制(zhì)点(diǎn)的图像变(biàn)形算法，主(zhǔ)要用于数(shù)字图(tú)像(xiàng)处理、计算机视觉和计算机图形(xíng)学等领(lǐng)域。

其SD插件一(yī)经(jīng)发布，在短(duǎn)短的两天内便成(chéng)为了AI绘画(huà)领域(yù)最新的热点。

在(zài)此之前，大家用(yòng)了很(hěn)多方法想让AI生成的结(jié)果尽可能的符合要求(qiú)，但是都不尽(jǐn)如人意，它的(de)出现(xiàn)代表着AI生成开始进入真正(zhèng)的可控时期。

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(shēn)度信息(xī)等。有了它的帮助，就不用频繁的(de)用提示(shì)词来碰(pèng)运(yùn)气(qì)，抽盲盒(hé)式的创作了。

通(tōng)俗(sú)的说ControlNet相当于(yú)给(gěi)AI绘画加(jiā)了“魔法”，不(bù)少博主的(de)作品已(yǐ)经获得(dé)了大(dà)量的浏览量，“viggo”就是其(qí)中(zhōng)之一(yī)，他(tā)用朋(péng)友的照片(piàn)直接带她们走进动漫(màn)世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字(zì)。

再(zài)用Text2Prompt插件拓展找到(dào)对应的关键词；最后(hòu)用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始换(huàn)关键(jiàn)词(cí)试效果(guǒ)。

通过(guò)图片就可(kě)以看出(chū)来(lái)，效果十分惊(jīng)艳。

更厉害(hài)的是，除了真实的(de)照片(piàn)，草图(tú)也(yě)可(kě)以(yǐ)加上“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介(jiè)绍到ControlNet还能实现(xiàn)线稿转全彩图(tú)。大神张(zhāng)吕敏其本(běn)尊也亲自回应。

不得不说当下AIGC已经变得越来(lái)越强大，甚至输出的作(zuò)品都已经能以假乱真(zhēn)了。

难(nán)辨(biàn)虚实，AIGC技术(shù)力爆发(fā)

警惕安全问题(tí)

近(jìn)日(rì)，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息(xī)火遍网络，而(ér)经过警方辟谣这所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈(zhà)骗。

由于这个活动里面给(gěi)出的美(měi)女照片都是AI制(zhì)作的(de)真人照片绘图，因为(wèi)太逼真，被大家当成真事传播了。

不(bù)过仔细观察可以发(fā)现，活动发起者提供的照片中有个很大的漏洞可以发(fā)现并非(fēi)真人，而是AI绘图，那(nà)便是图片中女性的(de)手指(zhǐ)部(bù)分有的存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可控期(qī)，将洗(xǐ)牌科(kē)技(jì)行业？_黑料正能(néng)量

有行(xíng)业(yè)人事表示(shì)：“现在因为手指部分的(de)绘画算法比较复杂，AI还不(bù)太会(huì)画人的手，但最(zuì)新看(kàn)到的图片(piàn)已经有越来越完美的AI模型出现，以(yǐ)后可能就完全没(méi)有漏洞了(le)。”

类似(shì)的AI作图诈骗在国外也已有(yǒu)发生(shēng)。据英国广播公司报(bào)道(dào)，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿(ér)童受(shòu)灾(zāi)的假照片发布到(dào)网(wǎng)络，以(yǐ)此诱骗善良的人打赏“捐助(zhù)”从而实施(shī)诈骗。

目前随着技(jì)术(shù)发展，AIGC已(yǐ)经能(néng)做(zuò)出真人照片般(bān)的绘图效果，如(rú)果这样的图片(piàn)被(bèi)用来(lái)诈骗，将非(fēi)常(cháng)可怕。

此(cǐ)外(wài)AIGC还引发了很多(duō)担忧(yōu)，一(yī)方面，批判者认为AI在“学习”了大量前人的(de)作品之后，其(qí)创作没有任何情绪和灵魂，难(nán)以和(hé)人类(lèi)的艺术创(chuàng)作相提(tí)并论。

另一方面，AIGC背后(hòu)的版权、目前都(dōu)并没有得到有效(xiào)的解决(jué)，还有AIGC会(huì)不会(huì)代替人类“至高无(wú)上”的创(chuàng)意。

马斯克也强(qiáng)调，人(rén)工智能的安全问题需要得到重(zhòng)视，太(tài)晚就来(lái)不(bù)及了。

为什么梅西的人缘远比c罗好ng>AIGC下一(yī)站除了视(shì)频，还有远(yuǎn)方(fāng)

技(jì)术都是(shì)有两面性的，潜在(zài)的危害并(bìng)不(bù)能掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在看(kàn)来，人工智(zhì)能技术将是(shì)第四次工业(yè)革命的核心驱动力(lì)量，将创造新的(de)增(zēng)长奇迹。

过(guò)去一年，人工智(zhì)能在技术(shù)和(hé)商业(yè)层面都有了巨(jù)大(dà)进展，AI绘(huì)画就是人工智能技(jì)术(shù)发生方向性改变的一(yī)个(gè)代表。其下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发(fā)布了几条引爆科技圈的短视频。这些视频引发(fā)关注并(bìng)非内容做得(dé)多优秀，反而都(dōu)非常简单，比(bǐ)如一匹正在喝水(shuǐ)的马，一只画(huà)画的玩具熊，或(huò)者(zhě)一段骑摩托车的第(dì)一视角(jiǎo)录像，随便一个(gè)有(yǒu)手机的人都可以随(suí)手录下(xià)一段。

但这些短视频的(de)创作方式非常简单，创作者仅仅需要向(xiàng)AI输入(rù)一段(duàn)话(huà)，甚(shèn)至只是(shì)说一(yī)下要求，AI就可以根据需要生成一段视频。

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

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后(hòu)，AI圈就已经玩了一波(bō)梗，一(yī)个能够做出更高(gāo)清视频的AI还不足以在短时间(jiān)内(nèi)戳(chuō)中兴(xīng)奋点(diǎn)。

Phenaki更加(jiā)令人(rén)震惊的(de)地方在于，它可以制作出(chū)超过2分钟的连贯的也有确切(qiè)内(nèi)容的视(shì)频，这才是真正让人们(men)感到惊喜(xǐ)的(de)地方。因(yīn)为无论AI生成的视频多么高清(qīng)，也只能是(shì)为内容生产(chǎn)者提供一个灵(líng)感，一(yī)个素(sù)材，一个过场动画。

不过能够制作出(chū)有(yǒu)具体剧情内容(róng)的视频就意味着，一(yī)些视频创(chuàng)作由AI代替(tì)人(rén)工完成已经(jīng)初步有了可(kě)能(néng)。

当下AI的发展速度已经超过大部分人的想象。内容(róng)产业的本质是供给创(chuàng)造(zào)需求(qiú)，AIGC作为全新(xīn)的(de)内容生(shēng)产方式，可以为内容产业带来更新(xīn)的内容风格、更快(kuài)的生产速度(dù)，更低的生产成本(běn)，这无疑会驱动(dòng)内容(róng)产业的(de)大爆发。

除了AI绘(huì)图、视频，AIGC技(jì)术还能(néng)应用于音乐、代码、机(jī)器(qì)人动作等多种内容形式的生成。不(bù)难发(fā)现(xiàn)该项技术(shù)不仅(jǐn)在(zài)游戏等行业能得到有效应用，对于下一(yī)代互联网各种元素的(de)构建亦有关(guān)键意义。

从商(shāng)业化的角度来看，文(wén)化娱乐、教育、传媒(méi)等(děng)诸多领域，本身就对基于AI的可视化(huà)内容(róng)有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画及视频或(huò)不是结果，而(ér)只是AI进程(chéng)中的一块重要拼图，有望在技(jì)术更新的加持下实现(xiàn)更大(dà)的(de)应用价值。

AI从理(lǐ)解内容，走向了可以生成内(nèi)容，甚至能够创造出独立价值(zhí)和独立(lì)视角的内容(róng)。AIGC的再次出圈，更代表着未来的先进生产(chǎn)力(lì)即(jí)将(jiāng)到来。

紧抓大(dà)模型(xíng)与算(suàn)力(lì)，牢(láo)固AIGC底座(zuò)

从技(jì)术的发展也可以看出，在(zài)语言大模型(xíng)、图像大模型(xíng)之后，多(duō)模态大模型已经成为(wèi)了新的趋势。

大(dà)模(mó)型被誉为(wèi)当前人工(gōng)智能发展的智(zhì)能(néng)底(dǐ)座，是全球竞争最激烈的研究方向(xiàng)之一，包括谷歌、亚(yà)马逊(xùn)、百度、阿(ā)里、腾(téng)讯等(děng)众多头部企业都在竞相(xiāng)发力。

不过(guò)训练大模型的确(què)价格不菲(fēi)，以国盛证券发(fā)布(bù)的《ChatGPT需要多少算力》报告(gào)估算，GPT-3训(xùn)练一次的(de)成本约为140万美元。而对于一些(xiē)更大的LLM(大型语言(yán)模型)，训练成(chéng)本则介于200万美(měi)元(yuán)至1200万美(měi)元高价之(zhī)间(jiān)。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访客(kè)平均(jūn)数1300万计算，其对(duì)应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初(chū)始投(tóu)入成本约为8亿美(měi)元，每日仅电(diàn)费就(jiù)在5万美元左右。

此外不论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开庞大算力支持(chí)。在关注(zhù)各(gè)类大模(mó)型的发展同(tóng)时，更应该(gāi)关(guān)注算力网络的建设(shè)。

算(suàn)力网络正(zhèng)驱动AI产业发(fā)展进入(rù)史诗级(jí)加速(sù)进程，让AIGC及通(tōng)用AI这(zhè)一人工智能发展的终极目标离得(dé)更近。

因为算(suàn)力可(kě)以对突破性技术创(chuàng)新提供大力(lì)的支(zhī)持。这方面，多(duō)模态大模型是(shì)典型。作为面向(xiàng)未来强人(rén)工智能、通用人工智(zhì)能(néng)的重要技(jì)术创新，多模态(tài)大模(mó)型已经在人工智能(néng)领域提出了很(hěn)多年，业界(jiè)也有不少技术突破，但是，多模(mó)态(tài)大(dà)模型进一步往下走，算力(lì)需求呈(chéng)几何式上升，一般的算力基础(chǔ)设施很快将难以(yǐ)胜(shèng)任。

从图像、文字(zì)、语(yǔ)音单独一项(xiàng)的训练，到双模态、三模态(tài)的(de)跃迁，让人工智能(néng)可以(yǐ)灵(líng)活应(yīng)对(duì)不同模(mó)态的转化、像人与世界交互(hù)一(yī)样自然，这方面，由算力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势(shì)。