衣服为什么晾完会臭，衣服为什么晾完会臭呢-橘子百科-橘子都知道

衣服为什么晾完会臭，衣服为什么晾完会臭呢 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(jī)器(qì)人ChatGPT火(huǒ)爆以来，微软(ruǎn)公司创始人比尔·盖茨已多次公开谈论(lùn)人工智(zhì)能(néng)话题。在最近(jìn)的(de)一次采访(fǎng)中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎来一次剧(jù)烈的洗牌”。

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

他(tā)预期，AI的发(fā)展(zhǎn)可(kě)能会威胁到谷(gǔ)歌的市占率，因为微软(ruǎn)在AI方面的(de)行动相当迅速(sù)。而最终科技巨头将把AI整合成用户的(de)“全能助手”，包揽一切应用，与人们进行沟通并提(tí)供建(jiàn)议，可以(yǐ)取代亚(yà)马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应用。

大佬(lǎo)口(kǒu)中全能助(zhù)手的(de)到来可(kě)能尚需时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的(de)话题热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了(le)，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌科技行业(yè)？_黑料正(zhèng)能(néng)量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可(kě)控靠近

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火的时候，还是2022年(nián)8月(yuè)，在美(měi)国科罗(luó)拉多州举(jǔ)办的(de)新兴数字艺术家竞(jìng)赛中，一幅名为《太(tài)空歌(gē)剧院》的作品获奖。

随后(hòu)各(gè)大(dà)厂商的(de)AI绘画(huà)软件被(bèi)广大网友熟(shú)知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用户(hù)们可(kě)以在(zài)应(yīng)用中输(shū)入一组(zǔ)关键词或(huò)者一张照(zhào)片，就能获得一幅AI创作的画作(zuò)。

作画的关(guān)键就是所输入的(de)文本(běn)。同一(yī)组(zǔ)关键词也可以创作出很多张风格(gé)不(bù)一样的画作，这让创作的过程(chéng)就像开盲盒(hé)。

很多(duō)用户(hù)很喜欢这种不确定的惊喜(xǐ)，他们会将生(shēng)成的(de)美(měi)图当(dāng)做头像。而另一部(bù)分喜欢翻看(kàn)AI绘画的“翻车”作品。在社(shè)交媒体上，许(xǔ)多用户分享(xiǎng)AI“翻(fān)车现场”，例如，一位(wèi)网友的小狗照(zhào)片被AI画成了(le)“肌肉男”，还有网(wǎng)友的个人(rén)照片被AI识别成了建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出现与加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关键(jiàn)词游(yóu)戏可能要被(bèi)颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦福读博(bó)的中国人张吕敏(mǐn)创作的一种基于控(kòng)制点(diǎn)的图像(xiàng)变形(xíng)算法，主要用于数字(zì)图像处理、计算机视觉和计算机图(tú)形学等领域(yù)。

其SD插(chā)件一(yī)经发布，在短短(duǎn)的两天内(nèi)便(biàn)成(chéng)为(wèi)了AI绘画(huà)领域最(zuì)新的热点。

在(zài)此(cǐ)之前，大家用了很(hěn)多方(fāng)法想让AI生(shēng)成的结果尽可能(néng)的符(fú)合要求(qiú)，但是(shì)都不尽(jǐn)如人意，它的出(chū)现(xiàn)代(dài)表着(zhe)AI生成(chéng)开始(shǐ)进入真正的可控时期。

因(yīn)为(wèi)ControlNet可以直(zhí)接提(tí)取(qǔ)画(huà)面的(de)构图，人物的(de)姿势和画面的深(shēn)度信息等。有了它的帮助，就(jiù)不用频繁(fán)的用提示词来碰运气，抽(chōu)盲(máng)盒(hé)式的创作了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画加了“魔(mó)法”，不少博主(zhǔ)的作品已(yǐ)经获得了大量的浏览量(liàng)，“viggo”就是其(qí)中之一，他用朋友的照(zhào)片直(zhí)接带她(tā)们走进动漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展找(zhǎo)到对应的关键词(cí)；最(zuì)后(hòu)用ControlNet插(chā)件绑(bǎng)定骨骼(gé)开始换关键词试效果。

通过图片就可以看出来，效(xiào)果(guǒ)十分惊(jīng)艳。

更厉害的(de)是，除了真实的照片，草(cǎo)图也可以(yǐ)加上(shàng)“魔法”，知(zhī)乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介(jiè)绍到ControlNet还(hái)能(néng)实现(xiàn)线稿转(zhuǎn)全(quán)彩图(tú)。大神张吕敏其本尊也(yě)亲自回应。

不得(dé)不说当下AIGC已经变(biàn)得越来越强大，甚至输(shū)出(chū)的作品(pǐn)都已经能以假乱真了(le)。

难(nán)辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发

警惕(tì)安(ān)全问题

近日，“苏州金鸡湖有(yǒu)游(yóu)艇party”的消息火(huǒ)遍网络，而经(jīng)过警(jǐng)方辟谣这所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈骗(piàn)。

由于这个活动里面给出(chū)的(de)美女照片都(dōu)是AI制作的真人照(zhào)片绘图，因为太逼真，被(bèi)大家当(dāng)成真事传播(bō)了。

不过仔细(xì)观察可以发现，活动发起(qǐ)者(zhě)提供的照片中有个很大的漏洞可以发现并非真人，而(ér)是AI绘(huì)图(tú)，那(nà)便是图(tú)片(piàn)中女性的手指(zhǐ)部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或(huò)进入可控期，将(jiāng)洗牌科技行业？_黑料正能(néng)量(liàng)

有(yǒu)行业人事表示：“现(xiàn)在因为手(shǒu)指(zhǐ)部分的绘画(huà)算(suàn)法比较复杂，AI还不(bù)太(tài)会(huì)画人的手，但(dàn)最新看到(dào)的图(tú)片已(yǐ)经有(yǒu)越来越完(wán)美的AI模(mó)型出现，以后可(kě)能就完全没(méi)有漏洞了。”

类似的AI作(zuò)图诈(zhà)骗(piàn)在国外也已有发生。据英国广播(bō)公司报道，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童受灾(zāi)的假照片发布到网络，以此诱骗善良的人打赏“捐助”从而(ér)实施诈骗。

目(mù)前随着(zhe)技(jì)术发展(zhǎn)，AIGC已经能做出真人照片般的绘图效果，如果这样的(de)图片被用来诈(zhà)骗，将(jiāng)非常可怕(pà)。

此外AIGC还引(yǐn)发了很多担忧(yōu)，一方(fāng)面(miàn)，批判者认为AI在“学(xué)习(xí)”了大量前人的作(zuò)品之后，其创(chuàng)作没有任何情(qíng)绪和灵魂，难(nán)以和人类的(de)艺术创作相提(tí)并论。

另一方面(miàn)，AIGC背(bèi)后的版权、目前都并没有得(dé)到有效的解决，还有AIGC会不会代替人类“至高无上”的创意。

马(mǎ)斯克也(yě)强调，人工智能的安全问(wèn)题需要得到重(zhòng)视，太晚(wǎn)就(jiù)来(lái)不及了。

AIGC下一站除了视(shì)频，还(hái)有远方

技术(shù)都(dōu)是(shì)有两面性的(de)，潜在的(de)危害并不能掩盖其光辉的贡献(xiàn)。现(xiàn)在看来(lái)，人工(gōng)智能(néng)技术将是第四次工(gōng)业革命的核心驱动力量，将创造新的(de)增长奇迹(jì)。

过去一年，人(rén)工智能(néng)在技(jì)术和商业层面都有了(le)巨大(dà)进展(zhǎn)，AI绘(huì)画(huà)就是人工智能技术发(fā)生(shēng)方(fāng)向性改变的(de)一个(gè)代表。其下(xià)一站或(huò)许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆(bào)科技(jì)圈的短视频(pín)。这些视频引发关注并非内容做得多优秀(xiù)，反而(ér)都非常简单，比如(rú)一(yī)匹正(zhèng)在喝水的(de)马，一只画画(huà)的(de)玩具熊，或者一段骑(qí)摩(mó)托车的第一视角(jiǎo)录像，随便一(yī)个有手机的人(rén)都可以随手录(lù)下(xià)一(yī)段。

但这些(xiē)短视频的创作方式非常简单，创(chuàng)作者仅仅需要向(xiàng)AI输入一段话，甚至只是说一下要求，AI就可(kě)以根据需要生成(chéng)一段(duàn)视(shì)频。

谷(gǔ)歌发布(bù)的(de)两(liǎng)个(gè)AI生(shēng)成视(shì)频(pín)分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是(shì)高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没(méi)有(yǒu)太多的(de)差别。

在Make-A-Video公布了(le)AI生(shēng)成(chéng)的视频后，AI圈(quān)就(jiù)已经玩了一波梗，一个能够做出更高清视频的AI还(hái)不足以在短时间(jiān)内戳(chuō)中兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人(rén)震惊的地方在于，它可(kě)以制作出(chū)超过2分钟的连贯(guàn)的也有确(què)切内容(róng)的视(shì)频，这(zhè)才是真正让人们感到(dào)惊喜的(de)地方。因为无论(lùn)AI生成的视频(pín)多么高清，也只能是为内容生产者(zhě)提供一个灵感，一(yī)个素材，一个(gè)过场(chǎng)动画(huà)。

不过(guò)能够制作(zuò)出有具体(tǐ)剧情内容的视频就意(yì)味着(zhe)，一些视(shì)频创作(zuò)由(yóu)AI代替(tì)人工完(wán)成已经初(chū)步有了可能。

当下AI的发展速度已经超过大部分人的想象(xiàng)。内容产业的本质是供给创(chuàng)造需求(qiú)，AIGC作为全新的内容(róng)生产方式，可以为内容产业(yè)带来(lái)更新的内容风格、更快的生产速度，更低的生(shēng)产成(chéng)本，这(zhè)无(wú)疑会驱动(dòng)内容(róng)产业的大爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还(hái)能应(yīng)用于音乐、代码、机(jī)器人(rén)动作等(děng)多种内(nèi)容形式的生成。不难(nán)发现该项技术不仅在游戏等行业(yè)能得到有效应用(yòng)，对(duì)于下一代互联网(wǎng)各种元素的构(gòu)建亦(yì)有关(guān)键(jiàn)意(yì)义。

从(cóng)商业化的角度(dù)来看(kàn)，文化娱(yú)乐、教育、传媒(méi)等诸多领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视化内容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画及视(shì)频或不(bù)是(shì)结果，而只是AI进程中的一块(kuài)重要拼图(tú)，有望在(zài)技术更新的加持(chí)下(xià)实现更大(dà)的(de)应用价值。

AI从理解内容(róng)，走向了可以生成内容，甚至(zhì)能够(gòu)创造出独立价值和独立视(shì)角(jiǎo)的内容(róng)。AIGC的再(zài)次出圈，更代表着未来(lái)的先进生产力即将到来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢固(gù)AIGC底座

从技术的发展也可以看出(chū)，在(zài)语言大模型、图像大(dà)模型之后，多模(mó)态大模(mó)型已(yǐ)经成为了新(xīn)的趋势。

大模型(xíng)被誉为当前人工智能发展的智能底座，是全球(qiú)竞(jìng)争最(zuì)激烈的研(yán)究方向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头(tóu)部(bù)企业(yè)都在竞(jìng)相(xiāng)发(fā)力。

不(bù)过训(xùn)练大模型的确价(jià)格不菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报(bào)告估算，GPT-3训练一(yī)次的成本约(yuē)为140万美元(yuán)。而对于一(yī)些更大的LLM(大型语言模型)，训(xùn)练成(chéng)本(běn)则介于(yú)200万(wàn)美元至1200万美元(yuán)高价之间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独(dú)立访客平均数1300万计(jì)算，其对应芯(xīn)片需求(qiú)为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约(yuē)为(wèi)8亿美元，每日(rì)仅电费就在(zài)5万美元左(zuǒ)右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开(kāi)庞大算力支持。在关注各类(lèi)大模型的发展同时，更应(yīng)该关注算力(lì)网络的建设。

算力网络正驱(qū)动(dòng)AI产业(yè)发展(zhǎn)进入史诗级加(jiā)速(sù)进程，让AIGC及通(tōng)用AI这一人工智能发展的终极目(m衣服为什么晾完会臭，衣服为什么晾完会臭呢ù)标离(lí)得更近。

因为算力(lì)可(kě)以对突(tū)破性技术创新提供大力的支持。这方面(miàn)，多模(mó)态大(dà)模型是典型(xíng)。作(zuò)为面(miàn)向(xiàng)未来强人工智能(néng)、通(tōng)用人工智能的重要(yào)技术创(chuàng)新，多模态大模型已(yǐ)经在(zài)人工智能(néng)领域(yù)提出了很多年，业界也有不(bù)少技术突破(pò)，但是，多模态大模型(xíng)进(jìn)一步往下走，算力(lì)需求(qiú)呈几(jǐ)何(hé)式上升，一(yī)般的算力(lì)基础设施很快将难以胜(shèng)任(rèn)。

从图像、文字、语音单独一项的训练，到双模(mó)态、三模态的跃(yuè)迁，让人(rén)工智能(néng)可以灵活应对(duì)不(bù)同模(mó)态的转化、像人与(yǔ)世界交互(hù)一样自然，这方面，由算力网络(luò)来(lái)驱动将有明显优势。