不走心是啥意思，不走心是啥意思网络用语-橘子百科-橘子都知道

不走心是啥意思，不走心是啥意思网络用语 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(liáo)天机器人ChatGPT火(huǒ)爆以(yǐ)来，微软公司创始(shǐ)人比(bǐ)尔(ěr)·盖茨已多次公开谈论人(rén)工智(zhì)能话题。在最(zuì)近的一次采访中，他再(zài)次表示(shì)：“AI可能(néng)会(huì)让(ràng)科技行业迎(yíng)来一次(cì)剧烈的洗牌”。

这个(gè)结论是他在当地时(shí)间2月20日(rì)接(jiē)受(shòu)《In Good Company》节目专访时(shí)提出的。

他(tā)预期(qī)，AI的发展可(kě)能(néng)会(huì)威胁到谷歌的市(shì)占率(lǜ)，因为微软(ruǎn)在AI方面的(de)行动(dòng)相当(dāng)迅速。而最终科技巨头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助手”，包揽(lǎn)一切(qiè)应用，与人们进行沟(gōu)通并提供建议，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或Outlook等应(yīng)用。

大佬口中全能(néng)助手(shǒu)的到来可能尚需(xū)时(shí)日，但(dàn)由ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘(huì)画浪(làng)潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题(tí)热点包围中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又一应(yīng)用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期(qī)，将洗牌科技行业？_黑料正能量(liàng)

ControlNet颠不走心是啥意思，不走心是啥意思网络用语覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘(huì)画为代表的AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月(yuè)，在美国科罗(luó)拉多州举办的新兴数字艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太(tài)空(kōng)歌剧院》的(de)作(zuò)品获奖。

随(suí)后各大厂商(shāng)的AI绘画软件(jiàn)被广大(dà)网友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是(shì)其中代表(biǎo)。

用户(hù)们可以在应用(yòng)中输入一组关键词或者一(yī)张照片，就能获得一幅AI创作(zuò)的(de)画作。

作画的关键(jiàn)就是所输(shū)入的文本。同一(yī)组(zǔ)关(guān)键词(cí)也可(kě)以(yǐ)创(chuàng)作出很多张风格(gé)不(bù)一样(yàng)的画作，这让创作的(de)过程就像(xiàng)开(kāi)盲盒。

很多用户(hù)很(hěn)喜欢这种(zhǒng)不确定(dìng)的惊喜，他们(men)会(huì)将生成的(de)美(měi)图当做头像。而(ér)另一部分喜欢翻看AI绘(huì)画的“翻车”作品(pǐn)。在社交媒体上(shàng)，许多用户(hù)分享AI“翻车(chē)现(xiàn)场”，例如，一位网友的小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还(hái)有(yǒu)网友的个人照片被AI识别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出(chū)现与加(jiā)持，以往(wǎng)AI绘(huì)画(huà)的(de)填写(xiě)关键词(cí)游戏可能要被颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张吕敏(mǐn)创(chuàng)作的一(yī)种(zhǒng)基(jī)于控制点的图(tú)像变形算法，主要用于数字图像处理(lǐ)、计(jì)算机视觉和(hé)计算机(jī)图(tú)形学(xué)等领(lǐng)域。

其SD插件一(yī)经发布，在短短的两天内便成为了(le)AI绘(huì)画领域最(zuì)新的热点(diǎn)。

在此之前，大家用了(le)很(hěn)多(duō)方法想让AI生成的结(jié)果(guǒ)尽可能的符合要求，但是都(dōu)不(bù)尽如人意，它的出现(xiàn)代表着AI生(shēng)成开始(shǐ)进(jìn)入真正的可控时期(qī)。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取画(huà)面的构图，人物的姿势和(hé)画面的深(shēn)度信(xìn)息(xī)等。有了它的帮助(zhù)，就不用频繁的(de)用提示词来碰运气，抽(chōu)盲盒式的创作了。

通(tōng)俗(sú)的(de)说ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不(bù)少(shǎo)博主的作品已经获得了大量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其中(zhōng)之(zhī)一(yī)，他(tā)用(yòng)朋友的照片直(zhí)接带她们走进动漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对(duì)应的关键词；最后(hòu)用ControlNet插件绑定骨骼开始换关键词试效果。

通过图片就可以看出(chū)来，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除了真实的照片，草图也可(kě)以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能(néng)实(shí)现线稿(gǎo)转全彩(cǎi)图(tú)。大神张(zhāng)吕敏其本(běn)尊也(yě)亲自回应(yīng)。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越(yuè)来越(yuè)强大，甚至输(shū)出的作品都(dōu)已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆发(fā)

警惕(tì)安全(quán)问(wèn)题

近(jìn)日，“苏州金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络，而经过(guò)警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是(shì)全国第一起AI绘图诈骗。

由(yóu)于这个(gè)活动(dòng)里面给出的美女照片都是(shì)AI制作的真人照片绘图，因(yīn)为太逼真，被(bèi)大家当成(chéng)真事传播了。

不过(guò)仔细观察可以发(fā)现，活动发起者提(tí)供的照片中(zhōng)有个很大(dà)的漏洞(dòng)可以发现并非真人(rén)，而是AI绘图，那便是图片中女性的手指(zhǐ)部分有(yǒu)的存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑(hēi)料正能量

有行(xíng)业(yè)人事表示：“现在因为手指部(bù)分的(de)绘(huì)画算(suàn)法比较复杂，AI还不太会画(huà)人(rén)的手，但最新看到的(de)图片(piàn)已经有越来越完美的AI模型出现(xiàn)，以后(hòu)可能(néng)就(jiù)完(wán)全没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国(guó)外也已有发生。据英国广播公司报(bào)道，土耳其地震(zhèn)期间，有(yǒu)Tiktok用户使用AI合成了儿(ér)童(tóng)受(shòu)灾的(de)假照片(piàn)发布到网络，以此诱骗善良的(de)人打赏“捐(juān)助”从(cóng)而(ér)实(shí)施诈(zhà)骗。

目前(qián)随着(zhe)技术发(fā)展，AIGC已经能做(zuò)出真人照片般的(de)绘图(tú)效果，如果这样的图片被(bèi)用来(lái)诈骗，将(jiāng)非(fēi)常可怕。

此外(wài)AIGC还(hái)引发了很多(duō)担忧，一(yī)方面(miàn)，批(pī)判者(zhě)认(rèn)为(wèi)AI在“学习”了大(dà)量前人的作品(pǐn)之后，其创作没有(yǒu)任何情绪(xù)和灵(líng)魂，难以和(hé)人(rén)类的(de)艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没有得(dé)到(dào)有效的(de)解决，还有AIGC会不会代替人(rén)类“至高无上(shàng)”的创意。

马斯克也强调(diào)，人工智能的安全问题需要(yào)得(dé)到(dào)重(zhòng)视，太晚就来不及了。

AIGC下一站(zhàn)除了视频(pín)，还有远方

技术都是有两面性的，潜在的危害并不能掩盖(gài)其光辉的贡献。现(xiàn)在看(kàn)来，人工智能技术将是第四次(cì)工业革(gé)命的核心驱动力量，将创造(zào)新(xīn)的增长奇迹。

过去一年(nián)，人工智能(néng)在技术和商业层面都(dōu)有了巨大进(jìn)展，AI绘(huì)画(huà)就是人工智能技术发生方(fāng)向(xiàng)性改变的(de)一个代表。其下一站(zhàn)或(huò)许就是视频(pín)。

此前，Meta和谷歌先(xiān)后发布了几条引爆科技(jì)圈的短视(shì)频。这些视频引发关注(zhù)并(bìng)非内容做得多优秀，反而(ér)都(dōu)非(fēi)常简单，比如一匹正在(zài)喝水的马，一只画(huà)画的玩具熊(xióng)，或者(zhě)一段骑(qí)摩托车(chē)的第一(yī)视角(jiǎo)录像，随便一个(gè)有手机(jī)的人都可以(yǐ)随手录下一段。

但这些短视频的创作方式非(fēi)常(cháng)简单，创作者仅仅需要向AI输入一(yī)段(duàn)话，甚至只(zhǐ)是说一(yī)下要求，AI就(jiù)可以(yǐ)根据(jù)需要生成一段视频(pín)。

谷歌发布(bù)的(de)两个(gè)AI生(shēng)成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高(gāo)清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的差(chà)别。

在Make-A-Video公(gōng)布了(le)AI生成(chéng)的视频后，AI圈就已(yǐ)经玩了(le)一波梗，一个能够做出更高清视(shì)频的AI还不足以在短时间内戳中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加(jiā)令人震(zhèn)惊的地方在于，它可以制作出超(chāo)过(guò)2分钟的连(lián)贯(guàn)的也有确切内(nèi)容的视频，这(zhè)才是真正(zhèng)让(ràng)人们感到(dào)惊喜的地方。因为无(wú)论AI生(shēng)成(chéng)的视频多么高清，也只(zhǐ)能是(shì)为内容生(shēng)产者提供一个(gè)灵感，一个素材(cái)，一(yī)个(gè)过场(chǎng)动(dòng)画。

不过能够(gòu)制作(zuò)出有具体剧情内容的视(shì)频就(jiù)意(yì)味(wèi)着，一些视频创作由AI代替人工(gōng)完成已(yǐ)经初步(bù)有(yǒu)了可能。

当下AI的(de)发展(zhǎn)速度已经超(chāo)过(guò)大部分人的想象。内容产业的本质是(shì)供给创造需求(qiú)，AIGC作(zuò)为全(quán)新的内容生产方式，可(kě)以为内容产(chǎn)业带来更新的内容风格、更快(kuài)的生产速(sù)度，更低的生产成(chéng)本，这无疑会(huì)驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还(hái)能应(yīng)用于(yú)音乐、代(dài)码(mǎ)、机器人(rén)动(dòng)作等多(duō)种内容(róng)形式的生(shēng)成(chéng)。不(bù)难发现该项技术不仅(jǐn)在(zài)游戏等行业(yè)能得到(dào)有(yǒu)效应(yīng)用，对于下一(yī)代互联网(wǎng)各(gè)种元素的构(gòu)建(jiàn)亦有(yǒu)关键意(yì)义(yì)。

从商业化的角度来看，文(wén)化娱乐(lè)、教(jiào)育(yù)、传媒等诸多领(lǐng)域，本身就对基于(yú)AI的可视(shì)化(huà)内(nèi)容有(yǒu)强烈(liè)需(xū)求。

因此，AI绘画及视频或不是结(jié)果，而只是AI进程(chéng)中的(de)一(yī)块重要(yào)拼图，有望在技术更(gèng)新的加持(chí)下实现更大的(de)应用价值。

AI从(cóng)理解内容，走向了可以生成内(nèi)容，甚至(zhì)能(néng)够创造(zào)出独立价值和独立(lì)视角的内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着(zhe)未来的(de)先进(jìn)生产(chǎn)力即将(jiāng)到来。

紧抓大模型(xíng)与算力(lì)，牢(láo)固AIGC底座

从技(jì)术的发展(zhǎn)也(yě)可以看出，在语言大模型(xíng)、图(tú)像大模型(xíng)之后，多模(mó)态大模型已经成(chéng)为了(le)新的(de)趋(qū)势。

大模型被誉为当前人工智能发展的智能底座，是全(quán)球竞争最激烈的研究方向之一，包括(kuò)谷歌、亚马逊、百度(dù)、阿里、腾(téng)讯等(děng)众多头部企业都在竞相(xiāng)发力。

不过训(xùn)练大模型的确价格不菲，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一(yī)次的成(chéng)本约为140万美元。而对于一些更大(dà)的LLM(大型(xíng)语言模型)，训(xùn)练成本则(zé)介(jiè)于(yú)200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立访客平(píng)均(jūn)数(shù)1300万计(jì)算，其(qí)对应芯片需求(qiú)为3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初始(shǐ)投入成本约为(wèi)8亿(yì)美元，每日仅电费就在5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开庞大算力支持。在(zài)关注各类(lèi)大模型的发展同时，更应该关(guān)注算力网络的建设。

算力网络正驱动AI产业发展(zhǎn)进入(rù)史诗级加速(sù)进(jìn)程，让AIGC及通用AI这一人工智(zhì)能(néng)发展(zhǎn)的终极目标离得更近(jìn)。

因(yīn)为(wèi)算力(lì)可(kě)以对(duì)突破性技术创新提供大力的支持。这方面，多模态大模型是(shì)典(diǎn)型。作为面(miàn)向未来强(qiáng)人工(gōng)智能、通用人工智能的重要技术创(chuàng)新(xīn)，多模态(tài)大模型已经在人工智能领域(yù)提出了很多年，业界(jiè)也(yě)有不少技(jì)术突破，但是，多模态(tài)大模型进一步往下走，算力(lì)需求呈几何式上升，一(yī)般(bān)的算力基(jī)础(chǔ)设(shè)施很快将难(nán)以胜任。

从(cóng)图像、文字、语音(yīn)单独一(yī)项(xiàng)的训练(liàn)，到双模态(tài)、三模态的(de)跃迁(qiān)，让人(rén)工智能可以灵活应对不同(tóng)模态的转化、像人(rén)与(yǔ)世界交互一样自然，这方面，由算(suàn)力网络来驱(qū)动将有明显优势。