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坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天机器人(rén)ChatGPT火爆以(yǐ)来，微(wēi)软(ruǎn)公司创始人(rén)比尔(ěr)·盖茨(cí)已多次公开谈论(lùn)人工智能话题。在最近(jìn)的(de)一次采访中(zhōng)，他再次表(biǎo)示(shì)：“AI可能会让科技(jì)行业迎(yíng)来一次(cì)剧烈的(de)洗(xǐ)牌”。

这个(gè)结论是他(tā)在(zài)当(dāng)地时间2月(yuè)20日接受《In Good Company》节目(mù)专访时提出(chū)的(de)。

他预期(qī)，AI的发展可能会威(wēi)胁(xié)到谷歌的市(shì)占率，因为(wèi)微软在AI方面的行动(dòng)相当迅速。而最终科技巨头(tóu)将把(bǎ)AI整合成用户的“全能助手”，包揽一(yī)切(qiè)应用(yòng)，与人们进行沟(gōu)通(tōng)并提(tí)供建议，可(kě)以取代亚马逊、Siri或Outlook等应(yīng)用。

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

ChatGPT之后又一(yī)应(yīng)用(yòng)杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业(yè)？_黑料正能量坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸"0.503" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-w="1000">

ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可控靠(kào)近(jìn)

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的时(shí)候(hòu)，还是2022年8月，在美国科罗拉(lā)多州举办(bàn)的新兴数字艺术家竞赛(sài)中，一(yī)幅名为《太(tài)空(kōng)歌剧院》的作品获奖。

随后(hòu)各大厂(chǎng)商的AI绘(huì)画软件(jiàn)被广(guǎng)大网友熟(shú)知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是(shì)其中代表。

用(yòng)户们可以在(zài)应用(yòng)中输入一(yī)组关键词或者(zhě)一张照片，就能(néng)获(huò)得(dé)一(yī)幅AI创作的画作。

作画的关键就是所输(shū)入的文本。同一组关(guān)键词也(yě)可以创作出很多张风(fēng)格不(bù)一样(yàng)的(de)画(huà)作，这让创作的(de)过程(chéng)就像开盲盒。

很多用户很喜欢这(zhè)种不确定的惊喜，他们会将生成(chéng)的美图(tú)当做头(tóu)像。而另一部分喜欢(huān)翻看AI绘画的“翻(fān)车”作品(pǐn)。在(zài)社交媒体上(shàng)，许多用户(hù)分享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗照片被AI画成了(le)“肌肉男(nán)”，还(hái)有(yǒu)网友的个人照片被(bèi)AI识别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与加(jiā)持(chí)，以往AI绘(huì)画的填(tián)写关键(jiàn)词游戏可(kě)能要(yào)被颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正(zhèng)在斯坦福读博的中国(guó)人(rén)张吕敏创作的(de)一种基(jī)于控(kòng)制(zhì)点的图像变(biàn)形(xíng)算(suàn)法，主要用于数字图像(xiàng)处(chù)理、计算机视觉和计算机(jī)图形学等领域(yù)。

其SD插件一经发布，在(zài)短短(duǎn)的两天内(nèi)便成为了AI绘(huì)画领域最新的热(rè)点。

在此之前，大家用了很(hěn)多方法(fǎ)想让AI生(shēng)成的结(jié)果尽(jǐn)可能的符合要求(qiú)，但(dàn)是都不尽如人意，它的出(chū)现代(dài)表着AI生成开始进入真正(zhèng)的可控时(shí)期。

坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸g>因为ControlNet可以(yǐ)直接提(tí)取画面的构(gòu)图，人(rén)物的(de)姿势和画(huà)面(miàn)的深度信息等。有(yǒu)了它的帮(bāng)助，就不用(yòng)频繁的用(yòng)提示词(cí)来碰(pèng)运气(qì)，抽盲盒式的创作了。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘(huì)画加(jiā)了“魔法”，不少博(bó)主的作品已经获得(dé)了(le)大量的浏览量，“viggo”就是其(qí)中之(zhī)一，他用朋(péng)友的照片直接带她(tā)们走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文(wén)字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关(guān)键词；最后用ControlNet插(chā)件绑定骨骼(gé)开(kāi)始(shǐ)换关(guān)键词试效(xiào)果。

通(tōng)过图片就可以看出来，效果(guǒ)十分(fēn)惊艳。

更(gèng)厉害的是，除(chú)了(le)真实的照片，草图也可以加(jiā)上“魔法”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介(jiè)绍到(dào)ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神(shén)张吕敏其本尊也亲自回应。

不得不说当下AIGC已经(jīng)变得越来越强大，甚至输出(chū)的作品都(dōu)已经能以假乱真(zhēn)了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发

警惕安全问(wèn)题

近日(rì)，“苏州金鸡湖有游(yóu)艇party”的消息火遍网络，而经过(guò)警方辟谣这所谓(wèi)的“party”可(kě)能是全(quán)国第一起AI绘图诈骗(piàn)。

由于这个(gè)活(huó)动里(lǐ)面给出的美(měi)女照片都(dōu)是AI制作的真人照片绘图(tú)，因为(wèi)太逼(bī)真，被大家当成真事(shì)传播(bō)了。

不(bù)过(guò)仔(zǎi)细观察可以(yǐ)发(fā)现(xiàn)，活动发起者提供的照(zhào)片中有(yǒu)个(gè)很(hěn)大的漏洞(dòng)可以发现并非真人，而是AI绘图，那便是图片中(zhōng)女(nǚ)性的(de)手指(zhǐ)部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌科技行业(yè)？_黑(hēi)料正能量

有(yǒu)行业人事表(biǎo)示：“现(xiàn)在因为(wèi)手指部分的绘画(huà)算法(fǎ)比较复(fù)杂，AI还不太会画(huà)人的手，但最新看到(dào)的图片已经有越来越(yuè)完美的AI模型出(chū)现，以后可能就完全没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类(lèi)似的AI作图诈(zhà)骗在国外(wài)也(yě)已(yǐ)有发生。据英(yīng)国(guó)广播公司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿(ér)童受灾的假照片发(fā)布到网络(luò)，以此诱骗善良的人打赏“捐助”从(cóng)而实施(shī)诈骗。

目(mù)前随着技术发展，AIGC已经能做出(chū)真人照片般的绘图效果，如果(guǒ)这(zhè)样的图(tú)片被(bèi)用来诈(zhà)骗(piàn)，将非常可怕(pà)。

此外AIGC还引发了很多担忧，一(yī)方面，批判者认(rèn)为AI在“学习(xí)”了大量前(qián)人(rén)的作品之后，其创作(zuò)没有任何(hé)情(qíng)绪和(hé)灵魂，难以(yǐ)和人(rén)类的艺术(shù)创作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背(bèi)后(hòu)的版权、目前都并(bìng)没(méi)有得到有效(xiào)的(de)解决，还有(yǒu)AIGC会不会代替人类“至高无上”的(de)创(chuàng)意。

马(mǎ)斯(sī)克也强调，人(rén)工(gōng)智能的(de)安全问题需要(yào)得到重视，太晚就来不及(jí)了(le)。

AIGC下一站除了视频，还(hái)有(yǒu)远方

技(jì)术都是有两面性(xìng)的，潜在的危害并不能掩盖其(qí)光辉(huī)的(de)贡献。现在看来，人工智能技术将是第(dì)四(sì)次工业(yè)革命的(de)核心驱动力量，将创(chuàng)造新(xīn)的(de)增长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能(néng)在(zài)技术和商业层面都(dōu)有了巨大进(jìn)展，AI绘(huì)画就是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(shì)视(shì)频(pín)。

此前(qián)，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技圈(quān)的短视频。这些视频引(yǐn)发关注并非内容做得多优秀(xiù)，反而都(dōu)非常简单，比如一匹(pǐ)正(zhèng)在喝水的马，一只画画的玩(wán)具熊，或者(zhě)一段(duàn)骑(qí)摩托车的(de)第一视角录(lù)像，随便一个有手机(jī)的人都(dōu)可以随(suí)手录(lù)下(xià)一段(duàn)。

但这些短视(shì)频的(de)创(chuàng)作(zuò)方式非常简单，创作者仅仅需要向(xiàng)AI输入(rù)一(yī)段(duàn)话，甚至只是(shì)说(shuō)一下要求，AI就可(kě)以根据需要生(shēng)成一段视频。

谷歌发布的两(liǎng)个(gè)AI生成(chéng)视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生成的视频(pín)后(hòu)，AI圈就已(yǐ)经玩了一(yī)波梗，一个能够做(zuò)出更高清视频的AI还(hái)不足以在短时间(jiān)内戳中兴(xīng)奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊(jīng)的地方(fāng)在于(yú)，它可以制作出超过2分钟的连贯的也有确(què)切内容的视频，这(zhè)才是真正让人(rén)们感到惊喜的(de)地(dì)方(fāng)。因为无论AI生成的视频(pín)多么高清(qīng)，也只能是为内容生产者(zhě)提供(gōng)一个灵感，一个素材(cái)，一(yī)个过(guò)场(chǎng)动画(huà)。

不过(guò)能够制作出有具体剧情内容的视频就意味着，一些视频创(chuàng)作由AI代替人工完(wán)成已经初步有了可能(néng)。

当下AI的发展速(sù)度已经超(chāo)过大部分人的想象。内容产(chǎn)业的本质是供给(gěi)创造需(xū)求，AIGC作为全新的(de)内容生产方式，可以为内容产业带来更新的内(nèi)容风格(gé)、更快的生产速度，更低的生(shēng)产成(chéng)本，这无(wú)疑会驱动内容产(chǎn)业的(de)大(dà)爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还能应(yīng)用于音乐(lè)、代码、机器人动作(zuò)等(děng)多(duō)种内(nèi)容形式的生(shēng)成。不难(nán)发现该项技术不仅在游戏等行业能得到有效应用，对(duì)于下一代互(hù)联网各种元素的构建亦有关(guān)键意义。

从(cóng)商业化(huà)的角度来看，文化娱乐、教(jiào)育(yù)、传媒等诸多领域，本身就对基于AI的可视化(huà)内容有强烈需求。

因此，AI绘画(huà)及视频或不是结果，而只是AI进程中的一块重要拼图，有望在技术(shù)更新的加持(chí)下实(shí)现(xiàn)更大的应用价(jià)值。

AI从(cóng)理(lǐ)解内(nèi)容，走向了(le)可以(yǐ)生成内容(róng)，甚至能(néng)够创(chuàng)造出独立(lì)价值和独立视(shì)角的内容。AIGC的(de)再次出(chū)圈，更代表着未(wèi)来的先进生产力(lì)即将到来。

紧抓大(dà)模型与算力，牢固AIGC底座

从(cóng)技术的发展也可以看出，在语(yǔ)言大模型(xíng)、图像大模型之后(hòu)，多模态大模型已经成(chéng)为了新的(de)趋势(shì)。

大模型被誉为当前人工(gōng)智能(néng)发展的智能(néng)底座，是全球竞争最(zuì)激烈(liè)的研究方向之一，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众(zhòng)多头部企(qǐ)业(yè)都(dōu)在竞(jìng)相发力(lì)。

不过训(xùn)练大模型的确价(jià)格不菲(fēi)，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需(xū)要(yào)多少(shǎo)算力(lì)》报告估(gū)算(suàn)，GPT-3训(xùn)练一次的(de)成本约为(wèi)140万美元。而对于(yú)一些更大的LLM(大型语言模(mó)型)，训练成本则(zé)介于200万美元至1200万(wàn)美元高(gāo)价之(zhī)间(jiān)。

以ChatGPT在2023年1月(yuè)的(de)独立访(fǎng)客(kè)平均数(shù)1300万计算，其(qí)对应芯片(piàn)需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始(shǐ)投(tóu)入(rù)成本约为8亿美元，每日(rì)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(chí)。在关(guān)注各类大模型的发展(zhǎn)同时，更应该关(guān)注算力网络(luò)的建设。

算力网络正驱动AI产业发展进入史诗级加速进(jìn)程(chéng)，让AIGC及(jí)通用AI这一(yī)人(rén)工智能发(fā)展的终极目标(biāo)离得更近。

因(yīn)为算力可(kě)以对突破性(xìng)技术创(chuàng)新提供大力的支(zhī)持。这方面，多模(mó)态大模型是典型。作为面向未来强(qiáng)人工(gōng)智能、通用人工智能的重要技术创新(xīn)，多模(mó)态(tài)大模型(xíng)已经(jīng)在人工智能领域(yù)提出了很多年(nián)，业界也有不少技术突破，但(dàn)是，多模态大模(mó)型进一步(bù)往下走(zǒu)，算力需求(qiú)呈(chéng)几(jǐ)何式上(shàng)升，一般的算力基础设施(shī)很快(kuài)将难以胜任。

从(cóng)图像、文字、语(yǔ)音单(dān)独一(yī)项的训练，到双模态、三模态的(de)跃迁，让人工智能(néng)可以灵活应对不(bù)同模态的(de)转化(huà)、像(xiàng)人与世界交(jiāo)互(hù)一样自然，这方面，由算力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。