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吊带和背心有什么区别，吊带和背心有什么区别 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(liáo)天机器人ChatGPT火爆以(yǐ)来(lái)，微软公司创(chuàng)始人比尔·盖茨(cí)已多次公(gōng)开谈论人工(gōng)智能话题。在最近(jìn)的一次采访中(zhōng)，他再(zài)次(cì)表(biǎo)示(shì)：“AI可能会让科技(jì)行业迎来一次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结论是他在当地(dì)时间2月(yuè)20日(rì)接受《In Good Company》节(jié)目专访时提出的(de)。

他预期，AI的发展可能会(huì)威胁到谷歌的市占率(lǜ)，因为微软在(zài)AI方面(miàn)的行动相当迅速(sù)。而最(zuì)终(zhōng)科技巨头将把(bǎ)AI整合(hé)成(chéng)用户的(de)“全能(néng)助手”，包揽一切应用，与人们(men)进行沟通(tōng)并提供建(jiàn)议，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或(huò)Outlook等应(yīng)用。

大佬口中全能(néng)助手的(de)到来可能(néng)尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发(fā)的又一(yī)次(cì)AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热点包(bāo)围中杀(shā)出重(zhòng)围(wéi)。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入(rù)可控期(qī)，将洗牌科技行业？_黑(hēi)料(liào)正能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法(fǎ)

AIGC向(xiàng)可控靠近

以(yǐ)AI绘画为代表的AIGC上一次爆火(huǒ)的(de)时候，还是(shì)2022年8月，在(zài)美(měi)国科罗(luó)拉多(duō)州(zhōu)举办的新兴数(shù)字艺(yì)术家竞赛(sài)中(zhōng)，一(yī)幅名(míng)为(wèi)《太空歌剧院》的作品获奖(jiǎng)。

随后各(gè)大厂商(shāng)的AI绘画(huà)软(ruǎn)件被广(guǎng)大网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以(yǐ)在应用中输入一组关键(jiàn)词或者一张照片，就能获得(dé)一幅AI创作(zuò)的画作(zuò)。

作画的关(guān)键(jiàn)就是所(suǒ)输入的(de)文本(běn)。同一(yī)组(zǔ)关(guān)键词也可(kě)以创作出很多张风格(gé)不一样的(de)画作，这让创作(zuò)的过(guò)程就(jiù)像开(kāi)盲盒。

很多用户(hù)很喜欢这(zhè)种不确(què)定的(de)惊喜，他们会将(jiāng)生成的美图(tú)当做头像。而(ér)另一部分喜(xǐ)欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体(tǐ)上，许多用(yòng)户分享AI“翻车现场”，例(lì)如，一(yī)位网友的(de)小狗照片(piàn)被AI画成(chéng)了(le)“肌肉男”，还(hái)有网友的个人照片被AI识(shí)别(bié)成了建筑(zhù)。

而如今随着(zhe)ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写关键词游戏可能要被颠覆(fù)了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国(guó)人张吕敏创(chuàng)作的(de)一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)算机(jī)图形(xíng)学等领域。

其(qí)SD插件一经发(fā)布，在短短的两天内便成为了AI绘画(huà)领域最新的热点(diǎn)。

在此之(zhī)前(qián)，大家用了很多方法想(xiǎng)让(ràng)AI生成的(de)结果尽(jǐn)可能的符合要(yào)求(qiú)，但是(shì)都不尽如人意(yì)，它的出现(xiàn)代表着AI生成(chéng)开始进入真(zhēn)正的可控时期。

因为ControlNet可以直(zhí)接提取画面的构图，人物的姿势和(hé)画面的深度信息等。有了它的帮助，就不用频(pín)繁的用(yòng)提示词来碰运气，抽(chōu)盲盒式的创作了。

通俗(sú)的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少(shǎo)博主的作品已经获(huò)得了大量(liàng)的浏览量，“viggo”就(jiù)是其(qí)中之一，他用(yòng)朋友的照片直接带她们走(zǒu)进(jìn)动漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插(chā)件拓展找到对应的关键词(cí)；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开(kāi)始换关键词试效果。

通过图片就可以看出来，效果十分惊艳(yàn)。

更厉害的是，除了真实的照片，草(cǎo)图也可以加(jiā)上“魔法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能实(shí)现线稿转全(quán)彩图。大神(shén)张(zhāng)吕敏其本尊也亲自回应。

不(bù)得不说当(dāng)下(xià)AIGC已(yǐ)经变得越来(lái)越(yuè)强大(dà)，甚(shèn)至输出的作品都已经能以假乱真(zhēn)了(le)。

难辨虚实，AIGC技(jì)术力爆发

警惕安全(quán)问题

近(jìn)日，“苏州(zhōu)金鸡(jī)湖有游艇party”的(de)消息火遍网络(luò)，而经过警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能是(shì)全国第(dì)一(yī)起(qǐ)AI绘图诈(zhà)骗。

由于(yú)这个活动里(lǐ)面给出的(de)美女照片都是AI制(zhì)作的真人照片绘图(tú)，因为太逼(bī)真，被大(dà)家当成真(zhēn)事(shì)传播了(le)。

不过仔细观察可(kě)以发现，活动(dòng)发(fā)起者提(tí)供(gōng)的照(zhào)片(piàn)中有个很(hěn)大的漏洞可以发(fā)现并非真人(rén)，而是AI绘图，那便是图片中女性的手指部分有的存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技(jì)行业？_黑料(liào)正能(néng)量(liàng)

有行业人事表示：“现(xiàn)在因为手指部分的(de)绘画算(suàn)法比较复杂，AI还不(bù)太(tài)会(huì)画人的手，但(dàn)最新看到的图(tú)片已经有越来越完美的AI模型(xíng)出现，以(yǐ)后可能(néng)就(jiù)完全没(méi)有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗(piàn)在国外(wài)也已(yǐ)有发生。据(jù)英国广播公司报(bào)道，土耳其(qí)地震期间，有Tiktok用户(hù)使用(yòng)AI合成了儿童受(shòu)灾(zāi)的假照片(piàn)发(fā)布到(dào)网(wǎng)络，以此(cǐ)诱骗善良(liáng)的人(rén)打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前随着技术发展(zhǎn)，AIGC已经(jīng)能(néng)做出真(zhēn)人(rén)照(zhào)片(piàn)般的绘(huì)图效果(guǒ)，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了(le)很多担忧，一方面，批判者(zhě)认为(wèi)AI在(zài)“学(xué)习”了大(dà)量前人的作(zuò)品之后，其(qí)创(chuàng)作没(méi)有(yǒu)任何情(qíng)绪和(hé)灵魂，难(nán)以(yǐ)和人(rén)类的(de)艺术创(chuàng)作相提并论。

另一方面，AIGC背后(hòu)的(de)版(bǎn)权(quán)、目前都并没(méi)有得到有效的解决，还有AIGC会不会代替人类(lèi)“至高无上(shàng)”的(de)创意。

马斯克也(yě)强调，人工智能的(de)安全(quán)问题需要得到重视，太(tài)晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技(jì)术(shù)都是有两(liǎng)面性(xìng)的(de)，潜在的(de)危害并不(bù)能掩(yǎn)盖其(qí)光辉(huī)的贡(gòng)献。现在看来，人(rén)工智能技术将是第四(sì)次工业革命的(de)核心(xīn)驱动力量，将创造新的增(zēng)长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在技术和商业层(céng)面都有了(le)巨大进展(zhǎn)，AI绘画(huà)就是人工智能(néng)技术发生方向性(xìng)改变的一个代表。其下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先(xiān)后发布了几条引爆科技圈的(de)短(duǎn)视频。这些视(shì)频引(yǐn)发关注并非内容做得多优秀，反而都非(fēi)常简单(dān)，比(bǐ)如一匹正在喝水的马，吊带和背心有什么区别，吊带和背心有什么区别一只画画的玩具熊，或者一段骑摩托(tuō)车的第一(yī)视角录像，随便(biàn)一个有手机的人都可以随手录下一(yī)段。

但这些短视频(pín)的创作(zuò)方式(shì)非(fēi)常简单，创(chuàng)作者仅仅(jǐn)需要向AI输(shū)入一段话，甚至只是说一下要求，AI就可(kě)以根据需要生成一段视频。

谷歌发布的两个(gè)AI生成视频(pín)分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突(tū)出的是(shì)高清(qīng)，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没(méi)有太(tài)多(duō)的差别(bié)。

在(zài)Make-A-Video公(gōng)布(bù)了(le)AI生成的(de)视频后，AI圈就已经玩了一波梗，一个能够做(zuò)出更高清视频的(de)AI还不足以在短时(shí)间内戳中兴奋点。

Phenaki更加(jiā)令人震(zhèn)惊的地方在于，它可以制作(zuò)出超过(guò)2分钟的连贯的(de)也有确切内容的视(shì)频，这才(cái)是真正让人(rén)们感(gǎn)到惊喜的地方(fāng)。因为无论AI生成(chéng)的(de)视频多(duō)么高清，也只(zhǐ)能是为内(nèi)容生产者提(tí)供(gōng)一个灵感，一(yī)个素材(cái)，一个过场动(dòng)画。

不过能(néng)够(gòu)制作出(chū)有具体剧情内容的视频就(jiù)意味着(zhe)，一些视频创作由AI代替人工完成已经初步有了可能。

当(dāng)下AI的(de)发展速度已经超过大(dà)部分人(rén)的想象(xiàng)。内容产业(yè)的本质是(shì)供给创造(zào)需求(qiú)，AIGC作为全新的内(nèi)容生(shēng)产方式(shì)，可(kě)以为内容(róng)产业(yè)带来更(gèng)新的内容风(fēng)格(gé)、更快(kuài)的生产速(sù)度，更低的生产成本，这无(wú)疑会驱动内容(róng)产(chǎn)业的大爆发。

除(chú)了(le)AI绘(huì)图、视频，AIGC技术还能应用(yòng)于音乐、代(dài)码(mǎ)、机器(qì)人动作等(děng)多(duō)种内容形式(shì)的生成。不(bù)难(nán)发现(xiàn)该项技术(shù)不仅在游戏(xì)等行业能得到有(yǒu)效应用，对于下(xià)一代(dài)互联网各(gè)种元(yuán)素的构建亦(yì)有(yǒu)关键意义(yì)。

从商业化的角(jiǎo)度来(lái)看，文化娱乐(lè)、教育(yù)、传媒(méi)等(děng)诸多领(lǐng)域，本(běn)身就对基于(yú)AI的可视化内(nèi)容有强烈(liè)需求(qiú)。

因此，AI绘(huì)画及视频或不是结(jié)果，而(ér)只是AI进(jìn)程中(zhōng)的一块重要拼图，有望在技术更新的加持(chí)下实现更大的(de)应用价值。

AI从理解(jiě)内容，走向了(le)可以生成(chéng)内容，甚至能够(gòu)创造出独立价值(zhí)和独立视(shì)角的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着未来的先进生产力即将到来。

紧(jǐn)抓大模型与算力，牢固AIGC底座(zuò)

从技术(shù)的(de)发(fā)展也可以看出(chū)，在语言大模(mó)型(xíng)、图像大(dà)模型之后，多模态大(dà)模型(xíng)已(yǐ)经成为了(le)新(xīn)的趋(qū)势(shì)。

大(dà)模型被誉为当前人工智能发展的智能底座，是全球竞争(zhēng)最激烈的研(yán)究方向之一(yī)，包(bāo)括谷歌、亚马逊、百(bǎi)度(dù)、阿里、腾(téng)讯等众多(duō)头部企业都在竞相发力。

不过训练(liàn)大(dà)模型的确(què)价(jià)格不菲，以国盛证券发布(bù)的《ChatGPT需要多少(shǎo)算力》报告估(gū)算(suàn)，GPT-3训练一次的成本约为140万美元(yuán)。而(é吊带和背心有什么区别，吊带和背心有什么区别r)对于一些(xiē)更大的LLM(大型语言模型)，训(xùn)练(liàn)成(chéng)本(běn)则介(jiè)于200万美元至1200万美(měi)元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访(fǎng)客(kè)平均(jūn)数(shù)1300万计(jì)算，其对应芯(xīn)片(piàn)需求为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成(chéng)本约为(wèi)8亿美元(yuán)，每(měi)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(páng)大(dà)算力(lì)支持。在关注各类大模型(xíng)的发展同时(shí)，更(gèng)应该关注算力网络的建设。

算(suàn)力网络正驱动AI产业发(fā)展进入史诗级加(jiā)速进程，让AIGC及(jí)通用AI这一人工智能发(fā)展(zhǎn)的终极目(mù)标离得更近。

因为算力可以对突(tū)破性(xìng)技术创新提供大(dà)力(lì)的支持。这方面(miàn)，多模(mó)态大模型(xíng)是典型。作(zuò)为面(miàn)向未来强人(rén)工智能(néng)、通用人工智能(néng)的重要(yào)技术创新，多模态大(dà)模型已经在人工(gōng)智能领(lǐng)域(yù)提出了(le)很多(duō)年，业界也(yě)有不少技(jì)术突破，但是，多(duō)模(mó)态大模型进一步往下走，算力需求(qiú)呈几何(hé)式上升，一般的(de)算力(lì)基础设施很(hěn)快将难以胜任。

从图像、文字、语音单独一(yī)项的训练，到双模态、三模态(tài)的跃迁，让(ràng)人(rén)工(gōng)智能(néng)可(kě)以(yǐ)灵活(huó)应对不同模态的转(zhuǎn)化、像人与世界交互一样(yàng)自(zì)然(rán)，这方面，由算力网络来驱动将有明显优(yōu)势(shì)。