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云n是哪里的车牌号 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ChatGPT火爆以来，微(wēi)软(ruǎn)公司创始(shǐ)人(rén)比(bǐ)尔(ěr)·盖(gài)茨(cí)已多次公开谈论人工智能话(huà)题(tí)。在最近的一次采访中(zhōng)，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎来一次剧烈(liè)的洗牌(pái)”。

这个结论是他在当地时(shí)间(jiān)2月(yuè)20日接受(shòu)《In Good Company》节目(mù)专访时提出的。

他预(yù)期，AI的发(fā)展可能会威胁到谷歌的市占率，因为微软在AI方面的行动(dòng)相当(dāng)迅速。而最终(zhōng)科技巨头将把AI整(zhěng)合成用(yòng)户的“全能助手”，包(bāo)揽一切应用，与人们(men)进行(xíng)沟(gōu)通并(bìng)提供建议，可以取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等应用。

大佬口中全能(néng)助手的到来可能尚(shàng)需时日，但由ControlNet引发的(de)又一(yī)次AI绘画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话题热(rè)点(diǎn)包围(wéi)中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将(jiāng)洗(xǐ)牌科技(jì)行业？_黑(hēi)料正能量

ControlNet颠覆(fù)AI绘画(huà)新玩(wán)法

AIGC向(xiàng)可(kě)控靠近

以AI绘画(huà)为(wèi)代表的AIGC上(shàng)一次爆火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多(duō)州举(jǔ)办的新(xīn)兴(xīng)数字艺术家竞赛(sài)中(zhōng)，一幅名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随后(hòu)各大厂商的AI绘画软件(jiàn)被广大网(wǎng)友熟知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以(yǐ)在应用(yòng)中(zhōng)输入一组关键词或者一张照片，就能(néng)获(huò)得(dé)一幅AI创作的(de)画作(zuò)。

作画的关(guān)键就是所输入的(de)文本。同一组关键词也可以创作出很多张风格(gé)不一样的(de)画作，这让创作(zuò)的过程就像开盲盒(hé)。

很多用户(hù)很喜欢这种不确定的惊喜，他(tā)们会将生成的美图当做头(tóu)像(xiàng)。而另一部分喜欢翻看(kàn)AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在(zài)社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场(chǎng)”，例如，一位网(wǎng)友的小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人(rén)照片被AI识(shí)别成了建筑(zhù)。

而如(rú)今(jīn)随着ControlNet的出现(xiàn)与加持(chí)，以往AI绘画的填写关键词游(yóu)戏可能要被颠(diān)覆了。

ControlNet是(shì)一位正在斯坦(tǎn)福(fú)读博的中国人张(zhāng)吕敏创(chuàng)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、计算机视觉和计算机图形学等领域。

其SD插(chā)件一经(jīng)发(fā)布，在短短的两天内便(biàn)成为了AI绘画(huà)领域最新的热点。

在(zài)此之前，大(dà)家用了很(hěn)多方法(fǎ)想(xiǎng)让AI生成的结(jié)果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不尽如人(rén)意，它(tā)的(de)出现代表着(zhe)AI生成开始进(jìn)入真(zhēn)正的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可以直接提取画面的构图，人物的姿势(shì)和(hé)画面的深度(dù)信息(xī)等。有(yǒu)了它的(de)帮(bāng)助，就不用频繁的用提示词来碰运(yùn)气，抽盲盒式的创作了。

通俗的说ControlNet相(xiāng)当(dāng)于给AI绘画加(jiā)了“魔法(fǎ)”，不少博主的作品(pǐn)已经获得(dé)了大量(liàng)的浏览量，“viggo”就(jiù)是(shì)其中之一，他(tā)用朋友的照(zhào)片直接带她们走进动(dòng)漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转文(wén)字(zì)。

再用Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找到对应的关键词；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始换关(guān)键词试效果。

通过图(tú)片就可以看出(chū)来，效果十分惊(jīng)艳。

更厉(lì)害的(de)是，除了真实(shí)的照片，草图(tú)也可以加上“魔法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神张吕敏其本尊也亲自(zì)回应。

不得不说当下AIGC已经(jīng)变得越来越(yuè)强(qiáng)大，甚至输出的作品都已(yǐ)经(jīng)能(néng)以假乱真(zhēn)了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安(ān)全问题

近日，“苏州金鸡湖(hú)有游(yóu)艇party”的消息火(huǒ)遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可(kě)能(néng)是全国第一起(qǐ)AI绘图诈(zhà)骗。

由于这个活(huó)动里面给出的美女照片都(dōu)是AI制作的真人照片(piàn)绘图，因为(wèi)太逼真(zhēn)，被大(dà)家当(dāng)成真事传(chuán)播了。

不过仔细观察可以发现(xiàn)，活(huó)动发起者提供的(de)照片中有个很大的漏洞可以(yǐ)发现并非真(zhēn)人(rén)，而是AI绘图，那便是图片中女性的(de)手指部分(fēn)有的存在异(yì)常。

ChatGPT之后又(yòu)一应(yīng)用(yòng)杀疯了，AIGC或进入可控期(qī)，将洗牌科技行业？_黑料正能量

有行业(yè)人事表(biǎo)示：“现在(zài)因为手指部分(fēn)的绘(huì)画算法比较复杂，AI还(hái)不太会画人的手，但最新看(kàn)到的图片已经有越来越(yuè)完美的AI模型出现(xiàn)，以后可能就完全没(méi)有漏洞了。”

类似(shì)的AI作(zuò)图诈骗在国外也已有发生。据英国(guó)广播公司(sī)报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童(tóng)受灾(zāi)的假照片发布到网络，以此诱(yòu)骗善良的人打赏“捐(juān)助”从而实施诈骗。

目前(qián)随着技(jì)术发展(zhǎn)，AIGC已(yǐ)经能做出真人照片般(bān)的绘图效果(guǒ)，如果这样的图片被用来诈骗，将非(fēi)常可(kě)怕。

此外AIGC还引发了很多担忧，一(yī)方面，批(pī)判者认为AI在“学习”了大量前(qián)人的作品之后，其创作(zuò)没有任(rèn)何情(qíng)绪和灵魂，难以和(hé)人(rén)类(lèi)的(de)艺术创作(zuò)相提并论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的(de)版权、目前都并没(méi)有(yǒu)得到有效的解决，还有AIGC会不会(huì)代(dài)替人类“至高无上”的创(chuàng)意。

马斯克也强调，人工智(zhì)能的安全问题需要得到(dào)重视，太晚就来不及了(le)。

AIGC下一站(zhàn)除(chú)了视频，还(hái)有远方

技术(shù)都是有两面性(xìng)的，潜在(zài)的危(wēi)害(hài)并不能掩(yǎn)盖其光辉的贡献。现在看来，人(rén)工(gōng)智能技术(shù)将(jiāng)是第四(sì)次(cì)工业革(gé)命(mìng)的核心驱(qū)动力量，将创造(zào)新的增长奇迹。

过(guò)去一(yī)年，人工智能(néng)在技术和(hé)商业层面都有了(le)巨大(dà)进展，AI绘画就是(shì)人(rén)工智能技(jì)术发生方(fāng)向性(xìng)改变的一个代表。其下(xià)一站或许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先(xiān)后发布了几条引爆科技圈的短(duǎn)视频。这(zhè)些视频引(yǐn)发关注(zhù)并非内容做得多优秀，反而都非(fēi)常(cháng)简单，比(bǐ)如一匹正(zhèng)在(zài)喝水的马，一只(zhǐ)画画的玩具熊，或者一段(duàn)骑摩托车的(de)第(dì)一视角录像，随(suí)便一(yī)个有手机的人都可以随手(shǒu)录下一段(duàn)。

但这些短视频的创作(zuò)方式(shì)非常简单，创(chuàng)作者仅仅需(xū)要向(xiàng)AI输入(rù)一段话，甚至只是说一下要求，AI就可以(yǐ)根(gēn)据需要生成一段视频。

谷歌(gē)发布的两(liǎng)个AI生(shēng)成视频分别(bié)来自(zì)于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要突出(chū)的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的(de)差别。

在Make-A-Video公布(bù)了(le)AI生成的视频后(hòu)，AI圈就已经(jīng)玩了一波梗，一个能够做出(chū)更高清视频的AI还不足(zú)以在短(duǎn)时间内戳(chuō)中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊(jīng)的地方在于，它可以制作(zuò)出(chū)超过2分钟(zhōng)的(de)连贯的也有确切内(nèi)容的视(shì)频，这才是(shì)真正(zhèng)让人们感到(dào)惊喜的地方(fāng)。因为无论(lùn)AI生(shēng)成的视(shì)频多么高清，也(yě)只能(néng)是为内容生产者提(tí)供(gōng)一个灵感，一个素材，一个(gè)过场动画。

不过能够制(zhì)作出有具(jù)体(tǐ)剧情(qíng)内(nèi)容(róng)的视频就(jiù)意味(wèi)着，一些视频创作由AI代(dài)替人工完(wán)成已(yǐ)经初步(bù)有了可(kě)能。

当下AI的发展速度(dù)已经超过大(dà)部(bù)分人(rén)的想(xiǎng)象。内容(róng)产业的本(běn)质(zhì)是供给创造需求(qiú)，AIGC作为全新的内容生产方(fāng)式(shì)，可以为内容产业带(dài)来更(gèng)新的内容(róng)风(fēng)格(gé)、更快的生(shēng)产速(sù)度，更低的生(shēng)产(chǎn)成本，这无(wú)疑会驱动(dòng)内容产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术(shù)还能应用于音(yīn)乐(lè)、代(dài)码(mǎ)、机器人动作等多种内容(róng)形式(shì)的(de)生成。不难发(fā)现该项技(jì)术不仅(jǐn)在游戏等行业能得(dé)到(dào)有效应用，对于下一(yī)代互联(lián)网(wǎng)各种元素的构(gòu)建亦有(yǒu)关键意义。

从商业化(huà)的角度来看(kàn)，文(wén)化娱乐(lè)、教(jiào)育、传(chuán)媒等诸(zhū)多领域，本身就对基于(yú)AI的(de)可(kě)视化内容有(yǒu)强烈需求。

因(yīn)此，AI绘画及(jí)视(shì)频或不是结果(guǒ)，而只(zhǐ)是(shì)AI进(jìn)程(chéng)中(zhōng)的一块(kuài)重要拼(pīn)图，有望在技术更新的(de)加(jiā)持下(xià)实现更大(dà)的应用价值(zhí)。

AI从(cóng)理解内(nèi)容，走(zǒu)向(xiàng)了可(kě)以生成内容，甚(shèn)至能够创造出(chū)独(dú)立价值和(hé)独(dú)立视角(jiǎo)的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着未来的(de)先进(jìn)生产力即将到来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢固(gù)AIGC底座(zuò)

从(cóng)技术的发展(zhǎn)也可以看出，在语言大模型(xíng)、图像大模型之后，多模态(tài)大模型已经成(chéng)为(wèi)了(le)新的(de)趋(qū)势。

大模型被誉(yù)为当前人工智能发(fā)展的智(zhì)能(néng)底座，是(shì)全球竞争最(zuì)激(jī)烈的研究(jiū)方向之一，包括(kuò)谷歌、亚(yà)马(mǎ)逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业(yè)都(dōu)在竞相发(fā)力。

不过训练大(dà)模型的确(què)价格不(bù)菲，以国盛(shèng)证券发布的《ChatGPT需要多(duō)少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的成本约为(wèi)140万美元。而(ér)对于一(yī)些更大的(de)LLM(大型语言模型(xíng))，训练成本(běn)则介(jiè)于(yú)200万美元至1200万美(měi)元(yuán)高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均数1300万计(jì)算，其对(duì)应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入(rù)成本约为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(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持。在关注各类大模型(xíng)的发(fā)展同(tóng)时(shí)，更应该关注算力网络的建设。

算力(lì)网络正驱动(dòng)AI产业(yè)发展进入史诗级加速进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一人工智(zhì)能发展的终极目标离得(dé)更近。

因为算力可(kě)以对突破性技术创新提(tí)供大力的支持。这(zhè)方(fāng)面(miàn)，多模态大模(mó)型(xíng)是典(diǎn)型。作为(wèi)面向未来(lái)强人工智能、通用人工智(zhì)能(néng)的(de)重要(yào)技术创(chuàng)新，多模(mó)态大模(mó)型已经在人(rén)工智能领(lǐng)域(yù)提出了很多年，业界(jiè)也有(yǒu)不少技术(shù)突破，但是，多模态大模(mó)型(xíng)进一步往下走，算力需(xū)求呈几(jǐ)何式上升，一(yī)般的算力基础设施(shī)很快将难以胜(shèng)任。

从图(tú)像、文字、语音(yīn)单(dān)独一(yī)项的训练，到双模(mó)态、三模(mó)态的(de)跃迁(qiān)，让(ràng)人工智能可(kě)以灵活应对不同模态(tài)的转(zhuǎn)化、像人与世界交(jiāo)互一样自(zì)然，这方面，由算力(lì)网络(luò)来驱动将有明显优势(shì)。