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(liáo)天(tiān)机器人ChatGPT火爆(bào)以(yǐ)来(lái)，微软公司创始(shǐ)人(rén)比尔·盖茨已多(duō)次(cì)公开(kāi)谈论人工(gōng)智(zhì)能(néng)话题(tí)。在最近的一次(cì)采访中衣服为什么晾完会臭，衣服为什么晾完会臭呢，他再(zài)次表示：“AI可能会(huì)让科技行业迎来一次剧(jù)烈的洗牌(pái)”。

这个结论(lùn)是(shì)他在当地时间2月(yuè)20日(rì)接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的。

他预期，AI的发展可能会(huì)威胁到(dào)谷(gǔ)歌的市占率，因为(wèi)微(wēi)软(ruǎn)在(zài)AI方面的行动相当迅速。而最(zuì)终科技巨(jù)头将把AI整合成用户(hù)的“全能助手”，包揽一切应用，与(yǔ)人们(men)进(jìn)行沟通并提供(gōng)建(jiàn)议，可(kě)以取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全(quán)能助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的(de)又(yòu)一次AI绘(huì)画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话(huà)题热(rè)点包围中杀出(chū)重(zhòng)围(wéi)。

ChatGPT之后又一(yī)应(yīng)用杀疯(fēng)了，AIGC或进(jìn)入可控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑料(liào)正能(néng)量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘画(huà)为代表的(de)AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还(hái)是2022年8月，在美(měi)国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛(sài)中(zhōng)，一幅名为《太(tài)空歌剧(jù)院(yuàn)》的(de)作(zuò)品获奖。

随后各大厂商的AI绘画(huà)软(ruǎn)件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用(yòng)户们可以在(zài)应(yīng)用中(zhōng)输入一(yī)组(zǔ)关键词或者一张照片，就(jiù)能获(huò)得(dé)一幅AI创作(zuò)的画作。

作画的关键就是所输入的文本。同一组关键词(cí)也可以创作(zuò)出很多张(zhāng)风(fēng)格(gé)不一样的画作，这让(ràng)创作的过程就像(xiàng)开盲盒。

很多用户很喜(xǐ)欢这(zhè)种(zhǒng)不确定的惊喜，他(tā)们(men)会将生(shēng)成的美(měi)图当做头像。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作(zuò)品(pǐn)。在社(shè)交媒体上(shàng)，许多(duō)用户分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如(rú)，一位网友的小狗(gǒu)照片(piàn)被(bèi)AI画(huà)成了“肌肉男”，还(hái)有网友的个人照片被(bèi)AI识(shí)别成了建筑(zhù)。

而如今随着(zhe)ControlNet的出现与加持，以往AI绘画(huà)的填写关键词(cí)游戏可能(néng)要被颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读(dú)博(bó)的中国(guó)人张(zhāng)吕敏(mǐn)创作的一(yī)种基于控制点的图像变形算法，主要用于数字图像处理、计算机视觉和计(jì)算(suàn)机(jī)图形学等领域。

其SD插件一(yī)经发布，在(zài)短短(duǎn)的两天内(nèi)便(biàn)成为了AI绘画(huà)领域最(zuì)新的热点。

在此之前，大家用了很多方法想让AI生成的结果尽可能的符合(hé)要求，但是都不(bù)尽如人意，它的出现代(dài)表着AI生成开始进(jìn)入(rù)真(zhēn)正的可控时期。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取(qǔ)画面的构图，人(rén)物(wù)的姿(zī)势(shì)和画面的深度信息(xī)等(děng)。有了它的帮助，就(jiù)不(bù)用频(pín)繁的用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了(le)。

通(tōng)俗(sú)的(de)说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博主(zhǔ)的作品已(yǐ)经(jīng)获得了大量的浏览量，“viggo”就是其中之一(yī)，他(tā)用(yòng)朋友的照片直(zhí)接带她(tā)们走进动漫世界。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应的(de)关键词(cí)；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨骼开始(shǐ)换关键(jiàn)词试效(xiào)果。

通过图片就可(kě)以看出来，效果(guǒ)十分惊艳(yàn)。

更厉害的(de)是，除(chú)了真实的照(zhào)片，草图也可以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还能实现(xiàn)线稿(gǎo)转全彩(cǎi)图。大神张吕(lǚ)敏其本(běn)尊(zūn)也亲自回应(yīng)。

不得(dé)不说当下AIGC已(yǐ)经变得越(yuè)来越(yuè)强大，甚至输(shū)出的作(zuò)品都已经(jīng)能(néng)以假乱真(zhēn)了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术力爆发(fā)

警惕安全(quán)问题(tí)

近日(rì)，“苏(sū)州(zhōu)金鸡湖有游艇party”的消息火(huǒ)遍网(wǎng)络，而经过警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能(néng)是全(quán)国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个活动里面给出的美女照(zhào)片都是(shì)AI制作的真人(rén)照片绘图(tú)，因为(wèi)太(tài)逼真，被大家当成真事传播(bō)了。

不过(guò)仔(zǎi)细观察(chá)可以发现，活动发(fā)起者提供的照(zhào)片中有个很大的漏洞可以(yǐ)发现并非真人，而是AI绘图，那(nà)便(biàn)是图片中(zhōng)女性的手(shǒu)指部分有的存在(zài)异常。

ChatGPT之(zhī)后又一(yī)应用杀疯了(le)，AIGC或(huò)进(jìn)入可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑料正能量

有行业人事表示：“现在因为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太(tài)会画人(rén)的手，但最新看(kàn)到的(de)图片已(yǐ)经有越来(lái)越完(wán)美的AI模(mó)型(xíng)出现(xiàn)，以后可能就完全没有漏洞了(le)。”

类(lèi)似的(de)AI作图诈骗在(zài)国(guó)外也(yě)已有发生。据英国广播公司(sī)报道(dào)，土耳其地震期间，有(yǒu)Tiktok用户使用(yòng)AI合成了儿童受灾的(de)假照片发布(bù)到网络，以此(cǐ)诱骗善良(liáng)的人(rén)打赏“捐助”从(có衣服为什么晾完会臭，衣服为什么晾完会臭呢ng)而实施诈(zhà)骗(piàn)。

目前随(suí)着技术(shù)发(fā)展，AIGC已(yǐ)经(jīng)能做出真人(rén)照片般的(de)绘图效果，如果(guǒ)这样(yàng)的(de)图片(piàn)被(bèi)用来诈骗(piàn)，将非常(cháng)可(kě)怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很多担(dān)忧，一方面(miàn)，批判者(zhě)认为(wèi)AI在“学习”了大量前(qián)人的作品之后，其创作没有任何情绪和灵魂，难(nán)以(yǐ)和人(rén)类的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版权、目(mù)前都并没有得到(dào)有效的解(jiě)决(jué)，还有AIGC会(huì)不会(huì)代替人(rén)类“至高无上”的创意。

马斯克(kè)也强调，人(rén)工智能的(de)安全问题需要得到重(zhòng)视，太晚就来不及了。

AIGC下一站(zhàn)除了视频，还有(yǒu)远方

技术都(dōu)是有两面性的，潜在的(de)危害(hài)并不能掩(yǎn)盖(gài)其光辉的贡献。现在看来，人工智能技术将是第(dì)四次(cì)工业革命的核心驱动力量，将创造新的(de)增长奇迹。

过去一年，人工智(zhì)能在技术和(hé)商业层(céng)面都有了(le)巨大(dà)进展，AI绘画就是人工智(zhì)能技术发生方向性改变的一个(gè)代表。其下一(yī)站(zhàn)或许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先后发布(bù)了几(jǐ)条引爆科技圈的短视频。这些视频引发(fā)关(guān)注(zhù)并非内(nèi)容做(zuò)得多优秀，反而都(dōu)非常简单，比如一匹正在喝水的马(mǎ)，一(yī)只画画(huà)的玩(wán)具熊，或者(zhě)一段骑摩托车的第一视角录(lù)像，随(suí)便一个有(yǒu)手机的人(rén)都可以随手录下一段。

但这些短视(shì)频的创作(zuò)方(fāng)式(shì)非常简单，创(chuàng)作者(zhě)仅仅(jǐn)需要向AI输入一段(duàn)话，甚至只是说(shuō)一下(xià)要(yào)求，AI就可以根据需要生成一(yī)段(duàn)视频(pín)。

谷歌发(fā)布的两个AI生成视频(pín)分别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者(zhě)主(zhǔ)要突出的是(shì)高清，与Meta的(de)Make-A-Video没有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公(gōng)布(bù)了AI生成(chéng)的(de)视频后，AI圈就(jiù)已经玩(wán)了一波梗(gěng)，一个能(néng)够(gòu)做出更高清(qīng)视频的(de)AI还不(bù)足(zú)以在短(duǎn)时间内戳中兴奋点。

Phenaki更(gèng)加令人震惊的(de)地方(fāng)在于，它可以制作出超过(guò)2分(fēn)钟的(de)连贯(guàn)的也有确切内容的视频(pín)，这才是真正让人们感到惊喜的地方(fāng)。因为无论AI生成(chéng)的视(shì)频多么高清，也只(zhǐ)能是为内容生产者提供一个灵感，一个素(sù)材(cái)，一个过(guò)场动画。

不(bù)过能够制作出有具体(tǐ)剧(jù)情内容(róng)的视频就意味着，一些视(shì)频创(chuàng)作(zuò)由AI代替人工完成已经初(chū)步有了(le)可能。

当下(xià)AI的发展速(sù)度已经(jīng)超过大(dà)部分人的想象。内容产业(yè)的本质(zhì)是供给创造(zào)需(xū)求，AIGC作为全新的内容生(shēng)产方式，可以为内容产业带来更新(xīn)的(de)内容风格、更快(kuài)的生产速(sù)度，更低的生(shēng)产成本，这无疑会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术还能应用于音乐、代码、机器人动作等多(duō)种内容形式(shì)的生成。不难发现(xiàn)该项技术不仅在(zài)游(yóu)戏等行业能得到有效应用，对于下一代互联网(wǎng)各种(zhǒng)元素的(de)构建亦有关键意义。

从商业化的角度来看，文(wén)化娱乐(lè)、教育、传(chuán)媒等诸多领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视化内容有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画(huà)及(jí)视(shì)频或不(bù)是(shì)结果(guǒ)，而只是AI进程(chéng)中的一块(kuài)重(zhòng)要拼图，有望(wàng)在技(jì)术更新的(de)加持下实现更大的应(yīng)用(yòng)价值。

AI从理解内容，走向(xiàng)了可以生(shēng)成(chéng)内容，甚至能够(gòu)创造出独立价(jià)值(zhí)和(hé)独(dú)立视(shì)角(jiǎo)的内容。AIGC的(de)再次出(chū)圈(quān)，更代(dài)表(biǎo)着未来(lái)的先进生产力即(jí)将到来。

紧抓大模型与算力，牢(láo)固AIGC底座

从技术的发(fā)展也可(kě)以看出，在语言(yán)大模型、图像大模型之后(hòu)，多(duō)模态大模型(xíng)已经成为了(le)新(xīn)的趋势。

大(dà)模型被誉为当前人工智能发展的智能(néng)底(dǐ)座，是全球竞争最激烈的研究方向之一(yī)，包(bāo)括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业都在竞相(xiāng)发力。

不过训练(liàn)大模型的确价格不菲，以(yǐ)国盛证券发布的(de)《ChatGPT需(xū)要多(duō)少算力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的成(chéng)本约为140万美元。而对于一(yī)些更(gèng)大的LLM(大(dà)型语言模型)，训(xùn)练成(chéng)本则介于200万美元至1200万美(měi)元高(gāo)价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访(fǎng)客(kè)平均数1300万(wàn)计(jì)算(suàn)，其对应芯片需求为3万(wàn)多(duō)片英伟达(dá)A100 GPU，初始投入成本约(yuē)为8亿美元，每日仅电(diàn)费就在(zài)5万(wàn)美元(yuán)左右。

此外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都(dōu)离不开庞大算(suàn)力支持。在关(guān)注各(gè)类大(dà)模型(xíng)的发(fā)展同时，更应该关注算(suàn)力网络(luò)的建设。

算力(lì)网络正驱动AI产业发展进(jìn)入史(shǐ)诗级加速进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一人工智(zhì)能发(fā)展的终极(jí)目标离(lí)得更近。

因为算力可(kě)以(yǐ)对突破性技术创(chuàng)新提供大力(lì)的支持(chí)。这方面，多模态(tài)大模型是典型。作为面向未来强人工(gōng)智能、通用人(rén)工智能的重要技术创新，多模态大模型已经在人工智能领域提出了很多年，业界也有(yǒu)不少技(jì)术突破，但是(shì)，多模态大(dà)模(mó)型进一步往下走，算力需求呈几何式上升，一般的算力(lì)基础设(shè)施很(hěn)快将难以胜任。

从(cóng)图像、文字(zì)、语音单独一项(xiàng)的训练(liàn)，到双模态、三模态的跃迁，让(ràng)人(rén)工智能可以灵(líng)活应对不(bù)同模态的转化、像人与世(shì)界交互一样自然，这方(fāng)面(miàn)，由算力网络来驱动(dòng)将(jiāng)有明显优(yōu)势。