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enjoy可数吗，joy可不可数 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(rén)ChatGPT火爆(bào)以来，微软公(gōng)司创(chuàng)始人比尔(ěr)·盖茨已多(duō)次公(gōng)开谈论人工智能话题。在最(zuì)近的一次采访(fǎng)中，他(tā)再次表示：“AI可能会让科技行业迎来一次剧(jù)烈的洗牌(pái)”。

这个结(jié)论(lùn)是他(tā)在当地时间2月20日(rì)接(jiē)受《In Good Company》节目专访时(shí)提出的。

他预(yù)期，AI的发展可能会(huì)威(wēi)胁到谷歌的(de)市占(zhàn)率(lǜ)，因为微(wēi)软在(zài)AI方面的行动相当迅速。而最终科技巨头将把AI整合成用户的“全能(néng)助(zhù)手”，包揽一(yī)切应(yīng)用，与人们(men)进行沟通并提供建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助手的(de)到来可(kě)能尚需时日，但由(yóu)ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热点(diǎn)包围(wéi)中杀出重(zhòng)围(wéi)。

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

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火(huǒ)的(de)时(shí)候，还是2022年(nián)8月，在美国科罗拉多州举办(bàn)的新(xīn)兴数字(zì)艺术(shù)家竞赛(sài)中，一幅(fú)名为《太空(kōng)歌剧院(yuàn)》的作品获奖。

随后(hòu)各(gè)大厂商的AI绘画软件被广大网(wǎng)友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中(zhōng)代(dài)表。

用户们可以在(zài)应用中输入一组(zǔ)关(guān)键词或者一张照片，就能获得一幅(fú)AI创(chuàng)作的画作。

作画的关键就是所输入(rù)的文(wén)本。同一(yī)组关键词也可以创(chuàng)作出很多张风格不一样的画作，这让创(chuàng)作的过程就像开盲(máng)盒。

很多用户(hù)很喜欢(huān)这(zhè)种不(bù)确定的惊喜(xǐ)，他们会将生(shēng)成(chéng)的(de)美图当(dāng)做头像。而另(lìng)一部分喜(xǐ)欢翻看AI绘画的(de)“翻车(chē)”作品(pǐn)。在(zài)社交媒体上，许多用户分享AI“翻车(chē)现场”，例如，一位(wèi)网(wǎng)友(yǒu)的小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还(hái)有网友的个(gè)人(rén)照片被(bèi)AI识别成了建(jiàn)筑(zhù)。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持(chí)，以往(wǎng)AI绘(huì)画(huà)的填写关键词(cí)游戏可能要被(bèi)颠覆了。

ControlNet是(shì)一位正(zhèng)在斯(sī)坦福(fú)读博(bó)的中(zhōng)国人张吕(lǚ)敏创作的一种(zhǒng)基于控制(zhì)点(diǎn)的(de)图像变形算法，主要用(yòng)于数字图像处(chù)理、计(jì)算(suàn)机视觉(jué)和计算机图形学(xué)等领域(yù)。

其SD插件一(yī)经发布，在短短的两天内(nèi)便成为了(le)AI绘画(huà)领(lǐng)域(yù)最(zuì)新(xīn)的热点。

在此之前(qián)，大(dà)家用(yòng)了很多(duō)方(fāng)法想让(ràng)AI生成的结(jié)果尽可能的符(fú)合要(yào)求(qiú)，但是都不尽(jǐn)如(rú)人(rén)意，它(tā)的出现代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的(de)可控时期。

因为ControlNet可以(yǐ)直接提取(qǔ)画面的构(gòu)图，人物(wù)的(de)姿势和画面的深度(dù)信(xìn)息(xī)等。有了它的帮助(zhù)，就(jiù)不用频(pín)繁的用提示词来碰(pèng)运气(qì)，抽盲盒式的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于(yú)给AI绘(huì)画加了“魔法”，不少博主的作(zuò)品(pǐn)已经获得了(le)大量的浏(liú)览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是其中之(zhī)一(yī)，他用朋友的照片直(zhí)接带她们走进动漫(màn)世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字(zì)。

再用Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找到对应(yīng)的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始(shǐ)换关(guān)键(jiàn)词试效果(guǒ)。

通过图片(piàn)就可以看出来，效果十(shí)分惊(jīng)艳(yàn)。

更厉害的是，除了(le)真实(shí)的(de)照(zhào)片，草图也可以加(jiā)上(shàng)“魔法”，知乎(hū)大牛(niú)“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实现线(xiàn)稿转(zhuǎn)全彩图(tú)。大神张吕敏(mǐn)其本尊也(yě)亲自回应。

不得不(bù)说(shuō)当(dāng)下AIGC已经变(biàn)得越(yuè)来越强大，甚至(zhì)输出的(de)作(zuò)品都(dōu)已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕安(ān)全问题

近(jìn)日，“苏州金鸡湖有游(yóu)艇party”的消息火遍网络，而经过警方(fāng)辟谣这(zhè)所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈(zhà)骗。

由于这个(gè)活动里面给(gěi)出的美(měi)女照片(piàn)都是AI制作的真人照片绘(huì)图，因(yīn)为太逼真，被大家(jiā)当成真事传(chuán)播了。

不(bù)过仔细观察可以发(fā)现，活动发起者提供的照片中有个很(hěn)大的漏(lòu)洞可以发现并(bìng)非真人，而是AI绘图(tú)，那便是图片中女性的手指(zhǐ)部分(fēn)有的存(cún)在异常(cháng)。

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有行业人事表(biǎo)示：“现在因为手指部分的绘(huì)画(huà)算(suàn)法比较复杂(zá)，AI还不(bù)太会画人的手(shǒu)，但最新看到的图片(piàn)已经(jīng)有(yǒu)越来(lái)越完美的AI模型出(chū)现，以后可能就完全没(méi)有(yǒu)漏洞了。”

类似的AI作图诈骗(piàn)在国外也已有发生。据(jù)英国广播公司报(bào)道(dào)，土耳(ěr)其(qí)地震期间，有(yǒu)Tiktok用户使用AI合成了儿童受灾的假照片发布到网络，以此诱骗善良的(de)人(rén)打赏(shǎng)“捐助(zhù)”从(cóng)而实施诈骗。

目前随着技术(shù)发展，AIGC已经能做出(chū)真人照片般的绘(huì)图(tú)效(xiào)果，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕(pà)。

此外(wài)AIGC还引发了很多担忧(yōu)，一方面，批判(pàn)者认为AI在“学习(xí)”了大量前人的作品(pǐn)之后，其创作没有任何(hé)情绪和灵魂，难以和人类的艺术(shù)创作相(xiāng)提并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后的(de)版权(quán)、目前都(dōu)并没有得到有效的解决，还有AIGC会不(bù)会代替人(rén)类“至高无上”的创意。

马斯克也强调(diào)，人(rén)工智能的安全(quán)问题需要(yào)得(dé)到(dào)重(zhòng)视(shì)，太晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一站除了视频(pín)，还有远方(fāng)

技(jì)术都是有两面性的，潜在的(de)危害(hài)并不能(néng)掩盖其光辉的贡献。现在看来(lái)，人工(gōng)智能(néng)技术将是第四次(cì)工业革(gé)命(mìng)的核心驱动力量，将(jiāng)创造新的增长奇迹。

过去一年，人(rén)工智能在技术(shù)和商业层(céng)面都有(yǒu)了巨大进展(zhǎn)，AI绘画就是人工智能技术(shù)发生方向性(xìng)改(gǎi)变的一个代表。其下一站或许(xǔ)就(jiù)是(shì)视频。

此前，Meta和谷歌先后(hòu)发布了几(jǐ)条(tiáo)引爆科技圈的短视频。这些视频引发关注并非内容做得多优(yōu)秀，反而都(dōu)非常(cháng)简(jiǎn)单，比如一匹(pǐ)正在喝水的马(mǎ)，一只画画的(de)玩具熊，或者(zhě)一段(duàn)骑(qí)摩托(tuō)车(chē)的第(dì)一视角(jiǎo)录像，随便一个有手机的人都可以随手(shǒu)录下一段。

但这些短(duǎn)视频的(de)创(chuàng)作方式非常(cháng)简单(dān)，创作(zuò)者仅(jǐn)仅需要向AI输入一段话(huà)，甚至(zhì)只是说一下要求(qiú)，AI就(jiù)可以根据需(xū)要(yào)生成一段视频。

谷歌(gē)发(fā)布的(de)两个AI生成视频分(fēn)别来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突(tū)出的(de)是(shì)高(gāo)清(qīng)，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的(de)差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后，AI圈(quān)就已经(jīng)玩(wán)了一波梗，一个能(néng)够做出(chū)更高(gāo)清视频的AI还(hái)不足(zú)以在短时(shí)间内戳(chuō)中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以制作(zuò)出超过2分钟的连贯的也有确(què)切内容的(de)视(shì)频，这才是真正让人们感到惊喜的地方。因为无论AI生成的视频多(duō)么高清(qīng)，也只(zhǐ)能(néng)是为内容生(shēng)产(chǎn)者提(tí)供一个灵(líng)感(gǎn)，一个素材，一个过场动画(huà)。

不过能够制作出有(yǒu)具体剧(jù)情内容的视(shì)频就意味着(zhe)，一些视频创作由(yóu)AI代替(tì)人工完(wán)成已(yǐ)经初步有了可(kě)能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过大部分人的想象(xiàng)。内容(róng)产业的(de)本(běn)质(zhì)是供给创造(zào)需求，AIGC作为全新的(de)内容生产方式，可以为内容产业带来更(gèng)新的内容风格、更快的生产(chǎn)速度(dù)，更(gèng)低的生(shēng)产成本(běn)，这无疑会驱动(dòng)内容产业的大(dà)爆(bào)发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技(jì)术还能(néng)应(yīng)用于音乐、代码(mǎ)、机器人(rén)动作等多种内容形式的(de)生(shēng)成(chéng)。不(bù)难(nán)发(fā)现该项技(jì)术不仅在游(yóu)戏等行(xíng)业能得到有效应用，对于下一代互(hù)联网各种元素(sù)的构建亦有(yǒu)关键(jiàn)意义(yì)。

从商业化的(de)角度(dù)来看，文化(huà)娱(yú)乐、教育、传媒等诸多领域，本身就对(duì)基于AI的可视化(huà)内容(róng)有(yǒu)强烈需求。

因此，AI绘画及视频或不(bù)是结果，而只(zhǐ)是AI进程中的(de)一块重(zhòng)要拼(pīn)图，有望在技术更(gèng)新的加持下实现更大(dà)的应用价值。

AI从理解内容(róng)，走向了可以(yǐ)生成内容，甚至能(néng)够创造出独立(lì)价值和独(dú)立视角的内容。AIGC的再次(cì)出(chū)圈，更代表(biǎo)着未来的先进(jìn)生产力即将到来。

紧抓(zhuā)大模型与算力(lì)，牢(láo)固AIGC底座(zuò)

从技术的发展(zhǎn)也可以(yǐ)看出，在语(yǔ)言大模型、图像大模型(xíng)之后，多模(mó)态大模型已经(jīng)成为了新的趋(qū)势。

大模(mó)型被誉为(wèi)当前人(rén)工智(zhì)能发(fā)展的智(zhì)能底座(zuò)，是(shì)全球竞争最激烈的研究方向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部(bù)企业(yè)都(dōu)在竞相(xiāng)发(fā)力。

不过训练(liàn)大模型的确价格(gé)不菲(fēi)，以国(guó)盛(shèng)证券(quàn)发布的(de)《ChatGPT需要多少(shǎo)算力(lì)》报告估(gū)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(yǔ)言模型(xíng))，训练成本则介于(yú)200万美元至1200万(wàn)美元高(gāo)价之间。

以ChatGPT在2023年1月(yuè)的独立(lì)访客平均数(shù)1300万计算，其对应(yīng)芯片需求为3万(wàn)多片(piàn)英伟达A100 GPU，初(chū)始投入(rù)成(chéng)本约为8亿美元，每日仅电费就在(zài)5万美元左(zuǒ)右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞(páng)大算力支持。在关注各类(lèi)大模型的发(fā)展同时，更应该(gāi)关注算力网(wǎng)络的建设。

算(suàn)力网络(luò)正驱(qū)动AI产业发展进(jìn)入史诗级加速(sù)进(jìn)程，让AIGC及通用AI这一人(rén)工智能发展的终(zhōng)极目标离(lí)得更近。

因为算力可(kě)以对突破(pò)性技(jì)术创(chuàng)新提供大力的支持(chí)。这方面，多模(mó)态大模型是典型。作(zuò)为面(miàn)向(xiàng)未来强人工智能、通用人工(gōng)智(zhì)能的重要技术创新，多模(mó)态大模型已经在人工智能(néng)领域提出了很(hěn)多年(nián)，业界也有不少技术突破，但是，多模态大模型进一步往下走，算力(lì)需(xū)求(qiú)呈(chéng)几何(hé)式上升(shēng)，一般的算(suàn)力基础设施很(hěn)快将(jiāng)难以胜任。

从(cóng)图像(xiàng)、文字、语音单独一(yī)项(xiàng)的(de)训(xùn)练enjoy可数吗，joy可不可数，到双模态、三模(mó)态的跃(yuè)迁，让人工智能可(kě)以灵活应(yīng)对不同模态的转化、像人(rén)与世(shì)界(jiè)交互(hù)一样自(zì)然，这方面，由算力网络来驱动将有明显优(yōu)势。