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辛追夫人是谁的夫人，辛追夫人是谁的母亲 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(tiān)机(jī)器人ChatGPT火(huǒ)爆以来，微软公(gōng)司创始人比尔·盖茨(cí)已(yǐ)多次公开(kāi)谈(tán)论人工智能(néng)话题(tí)。在(zài)最近的一次(cì)采(cǎi)访中，他再次表示：“AI可能(néng)会让科技行(xíng)业迎(yíng)来一次剧(jù)烈的(de)洗牌(pái)”。

这个结论(lùn)是(shì)他在当地时间(jiān)2月20日接受(shòu)《In Good Company》节目(mù)专访时提出的。

他预期，AI的发展(zhǎn)可能会威胁到(dào)谷歌的市占率，因为微软在AI方面的(de)行动相(xiāng)当迅速(sù)。而最终科技巨头将把AI整合(hé)成用户(hù)的(de)“全能助手”，包揽一切应用，与人们进行沟通并提供(gōng)建议，可以取(qǔ)代亚(yà)马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口(kǒu)中全能助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的又(yòu)一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题(tí)热点包围(wéi)中杀出重围。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入(rù)可控(kòng)期，将洗牌(pái)科技行业？_黑料(liào)正能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向可控靠(kào)近(jìn)

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火的(de)时候，还是(shì)2022年(nián)8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺(yì)术(shù)家竞赛中，一(yī)幅名为《太空歌剧院》的(de)作品获奖。

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

用户们可以在应用中输入(rù)一(yī)组关键词或者一(yī)张照片(piàn)，就(jiù)能获得(dé)一幅AI创作(zuò)的画作(zuò)。

作画的关键就是所输入的文本。同(tóng)一组关键词也可(kě)以创作出(chū)很多张风(fēng)格不一样的画作，这让(ràng)创(chuàng)作(zuò)的过程(chéng)就像开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确(què)定的惊喜，他(tā)们会将生成的美图当(dāng)做头像。而(ér)另一部分(fēn)喜欢(huān)翻看AI绘画(huà)的“翻车”作品。在社交媒(méi)体上(shàng)，许(xǔ)多用(yòng)户分享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗(gǒu)照片被AI画成了“肌肉(ròu)男”，还有网友的个人照片被AI识别成了(le)建筑。

而如今随着(zhe)ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写(xiě)关键词游(yóu)戏可(kě)能要(yào)被颠覆了(le)。

ControlNet是(shì)一位正在(zài)斯坦福(fú)读博的中国人张吕敏(mǐn)创作的(de)一(yī)种基于控制点的图(tú)像变形(xíng)算法，主要用(yòng)于(yú)数字图像处理(lǐ)、计算机视觉(jué)和(hé)计算机(jī)图形学等(děng)领(lǐng)域(yù)。

其SD插件一经发布，在(zài)短短的两天内便成为(wèi)了(le)AI绘画领域最新的(de)热点。

在此之前(qián)，大家用(yòng)了很多方(fāng)法想让AI生成的结果尽(jǐn)可能的符合要(yào)求，但是都不尽如人意(yì)，它的(de)出现(xiàn)代(dài)表(biǎo)着AI生(shēng)成开始(shǐ)进入真正(zhèng)的(de)可(kě)控时(shí)期。

因(yīn)为(wèi)ControlNet可(kě)以(yǐ)直接提取画面的(de)构(gòu)图，人物的(de)姿势和画面的深度信息等。有了(le)它(tā)的帮助(zhù)，就不用频繁的用提示词来(lái)碰运气，抽盲盒式的创(chuàng)作(zuò)了。

通(tōng)俗的(de)说(shuō)ControlNet相(xiāng)当于给AI绘(huì)画加了“魔法”，不少博主的作品已经获得了大量的浏览量，“viggo”就是其(qí)中之一，他用朋友的(de)照(zhào)片直接(jiē)带她(tā)们走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到(dào)对(duì)应的关键(jiàn)词；最后用(yòng)ControlNet插件绑定骨(gǔ)骼开始换关键词试效果。

通过图(tú)片(piàn)就可以看出来，效果十分惊(jīng)艳。

更厉害(hài)的是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍(shào)到ControlNet还(hái)能实(shí)现线(xiàn)稿转全(quán)彩图(tú)。大(dà)神张吕敏其本尊也(yě)亲自回应。

不得(dé)不(bù)说当下AIGC已经变得越来越(yuè)强大，甚至输(shū)出(chū)的(de)作(zuò)品(pǐn)都已经能以假(jiǎ)乱真了(le)。

难辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问(wèn)题

近日，“苏州金鸡湖有游(yóu)艇party”的消息火遍网络，而经过警方(fāng)辟谣(yáo)这所谓的“party”可能是(shì)全国第一起AI绘图诈(zhà)骗(piàn)。

由于(yú)这个活动里(lǐ)面(miàn)给出的(de)美女照片(piàn)都是AI制(zhì)作(zuò)的(de)真人照片绘图，因为太逼(bī)真，被(bèi)大(dà)家当成真事传播(bō)了。

不过仔(zǎi)细观察可以(yǐ)发(fā)现，活动发起者(zhě)提供的照片中有个很大的(de)漏洞可以发现并非(fēi)真人，而是AI绘(huì)图，那便是图片中(zhōng)女性的手(shǒu)指部分有的存在(zài)异(yì)常。

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

有行业人事表示(shì)：“现在因(yīn)为手指部分(fēn)的(de)绘画算法比较复杂，AI还(hái)不太会画(huà)人的手(shǒu)，但(dàn)最新看到的(de)图片已经(jīng)有越(yuè)来(lái)越完美的(de)辛追夫人是谁的夫人，辛追夫人是谁的母亲AI模型出(chū)现(xiàn)，以(yǐ)后可(kě)能就完全没有漏洞(dòng)了。”

类似(shì)的(de)AI作图诈(zhà)骗在(zài)国(guó)外也已有发生。据(jù)英国广播公司(sī)报道(dào)，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成了儿(ér)童受灾(zāi)的假照片(piàn)发布到网络，以此诱(yòu)骗善良的人打(dǎ)赏“捐助”从(cóng)而(ér)实施诈骗(piàn)。

目前(qián)随(suí)着技术发(fā)展，AIGC已经能做出(chū)真人照(zhào)片般的绘图效果，如果这样(yàng)的图片被用来(lái)诈(zhà)骗(piàn)，将非常可(kě)怕。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了很多(duō)担忧(yōu)，一(yī)方面(miàn)，批判(pàn)者认为(wèi)AI在“学习”了大量(liàng)前人(rén)的作品之(zhī)后，其创作没有(yǒu)任(rèn)何情绪和灵魂，难以和人类的艺术创作相(xiāng)提并论。

另一方(fāng)面，AIGC背后的(de)版权、目前都并没有得到(dào)有效的解决，还(hái)有AIGC会不会代替人类“至高无上”的(de)创意。

马斯克也强调(diào)，人工智(zhì)能的安(ān)全问题需要得到重视，太晚就来不(bù)及了。

AIGC下(xià)一站(zhàn)除了视频(pín)，还有远(yuǎn)方

技术(shù)都是有两面性(xìng)的(de)，潜在的危害(hài)并不能(néng)掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在看来(lái)，人工(gōng)智(zhì)能技(jì)术将是第四次工业革命的核(hé)心驱动力量，将(jiāng)创造新的增(zēng)长奇(qí)迹。

过去一(yī)年(nián)，人(rén)工智能(néng)在(zài)技(jì)术和商业层面都有了(le)巨大(dà)进(jìn)展，AI绘(huì)画就是人工(gōng)智能技(jì)术发(fā)生方向(xiàng)性改变的一个(gè)代表。其下一站或许(xǔ)就是(shì)视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先(xiān)后发布了(le)几条引爆科技(jì)圈(quān)的短视频。这些(xiē)视(shì)频引发关(guān)注(zhù)并非内容做得(dé)多优秀，反而都非常(cháng)简单(dān)，比(bǐ)如一(yī)匹正在喝水的(de)马，一只画画的玩具(jù)熊(xióng)，或者(zhě)一段骑摩托车(chē)的第一视角录像，随便(biàn)一个有(yǒu)手机的人都(dōu)可(kě)以随手录(lù)下一段。

但这些短视频的创作方式非常简单，创(chuàng)作者仅仅需要向AI输入一(yī)段话，甚至只(zhǐ)是说(shuō)一下(xià)要求，AI就(jiù)可以根据需要生成一段视(shì)频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视频分别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前者主(zhǔ)要突(tū)出的(de)是(shì)高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈(quān)就已经玩了一(yī)波梗(gěng)，一个能够做出更高清视频(pín)的(de)AI还不(bù)足以(yǐ)在短(duǎn)时间(jiān)内(nèi)戳中兴(xīng)奋点。

Phenaki更(gèng)加令人震惊的(de)地方在于，它可(kě)以制作出超过2分钟的连贯的(de)也(yě)有确切内容的视频，这才是真正让人们感(gǎn)到惊喜的地方。因(yīn)为无论(lùn)AI生成的视频多么(me)高清，也只能(néng)是(shì)为内容生产者提(tí)供一个灵感，一个素材，一个(gè)过场动画(huà)。

不过(guò)能够制作出有(yǒu)具体剧情内容的视频就意(yì)味着(zhe)，一些视(shì)频创作由AI代替人(rén)工完成已经初步有了(le)可能。

当(dāng)下AI的发展速度(dù)已(yǐ)经超过大(dà)部分(fēn)人的(de)想象。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作(zuò)为全新的(de)内容(róng)生产方式，可(kě)以为(wèi)内容产业带来更(gèng)新的内容风格、更快(kuài)的(de)生产速度，更低的生产(chǎn)成本，这无疑会(huì)驱(qū)动内容产业的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还能应(yīng)用于(yú)音乐、代码、机器(qì)人动作等多种内容(róng)形式的生(shēng)成。不难发现(xiàn)该项技术不仅在游戏等行业能(néng)得到有效应用，对于下一(yī)代互联网各(gè)种元(yuán)素的构(gòu)建(jiàn)亦有关键意义。

从商业(yè)化(huà)的角度来看(kàn)，文化娱乐、教(jiào)育、传(chuán)媒等诸多领(lǐng)域，本身就对基(jī)于AI的可视化(huà)内容(róng)有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或(huò)不是(shì)结果，而只是AI进程中的一块(kuài)重要拼图，有望在技术更(gèng)新的加持下实现更大(dà)的应(yīng)用价值(zhí)。

AI从理解(jiě)内容，走向了可以生成(chéng)内容，甚至能够创造出独立价(jià)值和独(dú)立(lì)视(shì)角的内容。AIGC的再次出圈，更代表着未(wèi)来的先进生产力即将到来。

紧抓大(dà)模型与(yǔ)算(suàn)力，牢(láo)固AIGC底(dǐ)座

从技术的(de)发展也可以看出，在(zài)语言大(dà)模型、图像大模型之后，多模态大模型已(yǐ)经成为(wèi)了新(xīn)的(de)趋势。

大模型被誉(yù)为当前人工(gōng)智能发展的智(zhì)能底座，是全球(q辛追夫人是谁的夫人，辛追夫人是谁的母亲iú)竞争(zhēng)最激烈的研究方向之一(yī)，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众多头部企业都在竞相发(fā)力。

不(bù)辛追夫人是谁的夫人，辛追夫人是谁的母亲过(guò)训练大模(mó)型的确价格不菲，以(yǐ)国盛证券(quàn)发布的(de)《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练一次的成本(běn)约为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型(xíng)语言模型)，训练(liàn)成本(běn)则介于(yú)200万(wàn)美元(yuán)至1200万(wàn)美元高价之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的(de)独(dú)立访客平均(jūn)数1300万计算，其对应芯片需(xū)求为3万多(duō)片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日仅电费就(jiù)在5万美元左右。

此外不论(lùn)是ChatGPT还(hái)是(shì)AIGC，都离(lí)不开(kāi)庞大(dà)算力支持(chí)。在关(guān)注(zhù)各类大模型的发(fā)展同时，更应(yīng)该关注(zhù)算力网络的建(jiàn)设。

算力网络正驱(qū)动(dòng)AI产业发(fā)展(zhǎn)进入史诗级(jí)加(jiā)速进程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人工智能发展的终极目标离得更近。

因(yīn)为算(suàn)力可以对突破性技术创新提(tí)供大力(lì)的支持。这方(fāng)面，多模态大(dà)模型是(shì)典(diǎn)型。作为(wèi)面(miàn)向未(wèi)来强人工智能、通(tōng)用人工智能的(de)重要技术创新，多模(mó)态(tài)大模型已(yǐ)经在(zài)人工智能领(lǐng)域提(tí)出了(le)很多年，业界也有(yǒu)不少技术突破，但是，多(duō)模态大模(mó)型进一步往下走(zǒu)，算力(lì)需求呈几何式上升，一般的(de)算力基础设施很快将难以胜(shèng)任。

从图像、文字、语(yǔ)音单独一项的(de)训练，到(dào)双模态、三模态的跃迁，让人工(gōng)智(zhì)能可以灵活应(yīng)对不(bù)同模态的(de)转化、像人与世界交互(hù)一样(yàng)自(zì)然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来(lái)驱动将有明显优势。