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中元节一般过几天，鬼节不能吃什么东西 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(lái)，微软公(gōng)司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多次(cì)公(gōng)开谈论人工智能(néng)话题。在最近的一次采(cǎi)访中，他再次表(biǎo)示：“AI可能会让科技行业迎来一次剧烈的洗(xǐ)牌”。

这(zhè)个结论是他在当地时间2月(yuè)20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的。

他预期，AI的(de)发展可能(néng)会威胁(xié)到谷(gǔ)歌的市占率，因(yīn)为微软在AI方(fāng)面的(de)行(xíng)动相当迅速。而最终科技(jì)巨头将把AI整合成用户的(de)“全(quán)能助手(shǒu)”，包(bāo)揽一切(qiè)应用(yòng)，与人们进行沟通(tōng)并提供建议，可以取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬(lǎo)口中全(quán)能助手的到来可能尚需时日(rì)，但由ControlNet引发的又一(yī)次AI绘(huì)画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话题热(rè)点包围中杀出(chū)重围。

ChatGPT之后又(yòu)一应用(yòng)杀(shā)疯了，AIGC或(huò)进入可控期(qī)，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法

AIGC向可控靠(kào)近

以AI绘(huì)画(huà)为(wèi)代表的AIGC上(shàng)一次爆火(huǒ)的时候，还是2022年8月，在美国(guó)科罗拉多(duō)州举(jǔ)办的新兴数字艺术家竞赛中，一幅名为《太空歌剧(jù)院》的作(zuò)品获奖。

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

用户们(men)可以在应用中(zhōng)输(shū)入一组关键词(cí)或者(zhě)一张照片(piàn)，就(jiù)能获得一幅AI创作的(de)画作(zuò)。

作画(huà)的关键就(jiù)是(shì)所(suǒ)输(shū)入的(de)文本。同(tóng)一组关键(jiàn)词(cí)也可以创作出很多张风格不(bù)一样(yàng)的画作，这让创作的过程就像开盲(máng)盒。

很多(duō)用户很(hěn)喜欢这种不确(què)定的惊喜，他们会将生成(chéng)的(de)美图当做头像(xiàng)。而另一部分喜欢翻看AI绘画的“翻(fān)车”作品。在(zài)社交媒体上(shàng)，许多用户分享AI“翻车现场(chǎng)”，例如，一位(wèi)网友的(de)小狗照(zhào)片被AI画成了“肌肉男(nán)”，还有(yǒu)网友的个人(rén)照(zhào)片被AI识别成了建(jiàn)筑(zhù)。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往AI绘(huì)画的填写关(guān)键(jiàn)词游戏(xì)可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福读博(bó)的中国人张(zhāng)吕敏创作的一种基于控(kòng)制点的图像变形(xíng)算(suàn)法，主要用于数(shù)字图(tú)像处理、计算机(jī)视觉(jué)和计(jì)算机图形学(xué)等领域(yù)。

其SD插件(jiàn)一经发布，在短短的(de)两天内便(biàn)成为了(le)AI绘画(huà)领域(yù)最新的热点。

在此之前(qián)，大家用了很(hěn)多方法想让AI生成(chéng)的结(jié)果尽可能的符合要求(qiú)，但是都不(bù)尽如人意，它(tā)的出现(xiàn)代表着(zhe)AI生成(chéng)开始进入真正的可(kě)控时期。

因为ControlNet可(kě)以(yǐ)直接提(tí)取(qǔ)画面的(de)构(gòu)图，人(rén)物的姿势和画面(miàn)的深度信(xìn)息等。有了(le)它(tā)的帮助，就不用频繁的用提示(shì)词(cí)来(lái)碰(pèng)运(yùn)气，抽盲盒(hé)式的创(chuàng)作了。

通俗的(de)说ControlNet相当于给AI绘画加了(le)“魔(mó)法”，不少(shǎo)博主的(de)作品已(yǐ)经获(huò)得(dé)了(le)大量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其中之一(yī)，他用(yòng)朋友的照(zhào)片直接(jiē)带她们走进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再(zài)用Text2Prompt插件拓展找到对应的关键词(cí)；最后(hòu)用ControlNet插件绑定骨骼开始换关键词试效果。

通过图片就可以(yǐ)看出来，效(xiào)果十分(fēn)惊艳。

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更厉害的是(shì)，除了真实的照片，草图也可以(yǐ)加上“魔(mó)法(fǎ)”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还(hái)能实现线稿转(zhuǎn)全(quán)彩图(tú)。大神张吕(lǚ)敏其本尊也亲(qīn)自回应。

不得不(bù)说当下AIGC已经变得(dé)越(yuè)来越强(qiáng)大，甚至输(shū)出的作品都已经能以假乱(luàn)真了。

难辨虚实，AIGC技(jì)术力爆发

警(jǐng)惕安全问题

近日(rì)，“苏(sū)州金(jīn)鸡(jī)湖有游艇party”的消(xiāo)息火(huǒ)遍网络(luò)，而经过警方辟谣这所(suǒ)谓的(de)“party”可(kě)能(néng)是全国(guó)第(dì)一起AI绘图诈骗。

由于(yú)这个(gè)活动里面给出的(de)美女照片(piàn)都是AI制作的真(zhēn)人照(zhào)片绘图，因为太逼真，被大家当成(chéng)真(zhēn)事传播了(le)。

不过仔细观察可以发现，活动发(fā)起者(zhě)提(tí)供(gōng)的(de)照片中有个很大的漏洞(dòng)可(kě)以发现并非(fēi)真(zhēn)人，而(ér)是AI绘图，那(nà)便是(shì)图片中女性的手指(zhǐ)部分有的存在异常(cháng)。

ChatGPT之后(hòu)又(yòu)一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入(rù)可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑料正能量(liàng)

有(yǒu)行(xíng)业人事表(biǎo)示(shì)：“现在(zài)因为手(shǒu)指部分的(de)绘(huì)画(huà)算(suàn)法比较复杂，AI还不太会画(huà)人的手，但最新看到的图(tú)片已经有越来越完(wán)美(měi)的(de)AI模型出现，以后可能就(jiù)完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗在国外也已有发生。据英国广播公(gōng)司(sī)报道，土耳其地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用(yòng)AI合成(chéng)了(le)儿童受灾的假(jiǎ)照片发布到网络，以(yǐ)此诱骗善良(liáng)的(de)人打赏(shǎng)“捐助”从而实(shí)施诈骗(piàn)。

目前(qián)随(suí)着技(jì)术发展，AIGC已经能做出(chū)真(zhēn)人照片(piàn)般的绘图效果，如果这样(yàng)的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了(le)很(hěn)多担忧，一(yī)方面，批判者(zhě)认(rèn)为AI在“学习”了大量前(qián)人的(de)作(zuò)品之后，其创作没有(yǒu)任(rèn)何(hé)情绪(xù)和灵魂(hún)，难以和人类的艺(yì)术创作相提并论。

另一方(fāng)面，AIGC背(bèi)后的版(bǎn)权、目前都并没有得到有效的解决，还有AIGC会不会代替(tì)人类“至(zhì)高无(wú)上”的创意。

马斯克也强(qiáng)调，人(rén)工智能(néng)的(de)安全问题需(xū)要得到重视(shì)，太晚就来不及了。

AIGC下一站除(chú)了视频，还有远方

技(jì)术都是有(yǒu)两面性的，潜在的危害并不能掩盖其光辉(huī)的贡献(xiàn)。现在看来，人工智能技(jì)术将是第(dì)四次工(gōng)业革命的核心(xīn)驱(qū)动力量，将(jiāng)创造新的(de)增长(zhǎng)奇(qí)迹。

过去一年，人工智能在技术和商业层面都有了(le)巨大进(jìn)展，AI绘(huì)画就是人工智能(néng)技术发(fā)生方向(xiàng)性改(gǎi)变的一个(gè)代表。其(qí)下一(yī)站(zhàn)或许就是(shì)视频。

此(cǐ)前，Meta和(hé)谷歌先后(hòu)发布了几条引爆科技圈的短视频。这些视频引(yǐn)发关注并(bìng)非(fēi)内容做得(dé)多优秀(xiù)，反而(ér)都非常简单，比如一匹正在(zài)喝水的(de)马，一只画(huà)画(huà)的玩具熊，或者一段骑摩托车(chē)的第(dì)一视角录像(xiàng)，随便一个有手机的人都可以随(suí)手录(lù)下一段。

但(dàn)这些短视频(pín)的创作方式非(fēi)常(cháng)简单(dān)，创(chuàng)作者(zhě)仅(jǐn)仅需要向AI输入(rù)一段话，甚至只是说一下要求，AI就可以根据需要生成一段视频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视频(pín)分别来(lái)自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是(shì)高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太(tài)多(duō)的差别(bié)。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈(quān)就(jiù)已经玩了一波(bō)梗，一个(gè)能够做出更高清视(shì)频(pín)的AI还不足以在短时(shí)间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人(rén)震惊(jīng)的地方(fā中元节一般过几天，鬼节不能吃什么东西ng)在于，它可以制作(zuò)出超(chāo)过2分钟的(de)连贯的也(yě)有确切内容的(de)视频(pín)，这才是真正让人们感到(dào)惊喜(xǐ)的地方。因为(wèi)无论AI生成的视频(pín)多么(me)高清，也只能是为内容生产者提(tí)供(gōng)一个灵感，一个素(sù)材，一个过(guò)场动画。

不过能够制作出有具体剧情内容的视频(pín)就意味(wèi)着，一些视频创作(zuò)由AI代(dài)替人工完成已经初步有了可能。

当下AI的发展速度(dù)已经超(chāo)过大部分人(rén)的想象。内容产业的(de)本质是供给创造(zào)需求，AIGC作为全新(xīn)的内(nèi)容生产方式，可以(yǐ)为内(nèi)容产业带(dài)来更新的内容风格(gé)、更快的生产速度，更低的生产(chǎn)成(chéng)本，这无疑会驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术还能应用于音乐、代码、机(jī)器(qì)人(rén)动作等多种(zhǒng)内容形式(shì)的(de)生成。不(bù)难发(fā)现(xiàn)该项技术不仅在游戏等(děng)行业(yè)能得到(dào)有效应用，对于下一代互(hù)联网各种元素(sù)的构建亦有(yǒu)关键意义。

从商(shāng)业(yè)化的角度来看，文化娱(yú)乐、教(jiào)育、传媒等诸多领域，本(běn)身(shēn)就对基于AI的(de)可视化内容有强烈需求。

因(yīn)此，AI绘画及视频(pín)或(huò)不是(shì)结果，而只(zhǐ)是AI进(jìn)程中(zhōng)的一(yī)块重要(yào)拼图，有望在技术更新的加持下(xià)实现更大的应用价(jià)值。

AI从(cóng)理解内容，走向了可以生(shēng)成内容(róng)，甚(shèn)至能够(gòu)创造出(chū)独(dú)立价值和(hé)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(shēng)产力即将到(dào)来。

紧抓大模型(xíng)与(yǔ)算力，牢固AIGC底座

从(cóng)技术的发展也(yě)可以看出(chū)，在语言(yán)大(dà)模型、图像大模型之后，多模(mó)态大模型已经成为了新的趋(qū)势。

大模型(xíng)被誉为(wèi)当前人(rén)工智能发展(zhǎn)的(de)智能底座，是全球(qiú)竞争(zhēng)最激烈的研究方(fāng)向之一，包括谷(gǔ)歌(gē)、亚马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等众多头部企业都在竞相发力。

不过(guò)训练大模(mó)型的确价格不菲，以国盛证券(quàn)发布的(de)《ChatGPT需要多少算力(lì)》报告估(gū)算，GPT-3训练一次(cì)的成本约(yuē)为140万美(měi)元(yuán)。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练(liàn)成本则介于200万(wàn)美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需(xū)求(qiú)为(wèi)3万多片英伟(wěi)达(dá)A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每(měi)日(rì)仅电(diàn)费就在5万(wàn)美元左右。

此(cǐ)外不(bù)论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都离不开(kāi)庞大(dà)算力支持。在(zài)关注各类(lèi)大模型的发展(zhǎn)同时，更应该关(guān)注(zhù)算力网络的建设。

算力网络正驱动AI产业(yè)发展进入史诗级加(jiā)速进程(chéng)，让AIGC及通用(yòng)AI这一人(rén)工(gōng)智能发展(zhǎn)的终极目标离得(dé)更近(jìn)。

因为算力可以对突破(pò)性(xìng)技术创(chuàng)新提供大(dà)力的(de)支持。这方面，多模态大(dà)模型是(shì)典型。作为面向(xiàng)未来强人(rén)工智能、通用人工智(zhì)能的重要技术创新，多模态大模型已(yǐ)经在人工智能领域提出(chū)了很(hěn)多年，业界也有不(bù)少技术突(tū)破，但是，多(duō)模态大模型(xíng)进一步往下走(zǒu)，算力需(xū)求呈(chéng)几何式上(shàng)升，一般的算力基础设(shè)施(shī)很快(kuài)将难以胜任。

从图像(xiàng)、文字(zì)、语音单独一项的训练，到双(shuāng)模态(tài)、三模态的跃迁(qiān)，让人工智能可以灵活应对不同模态(tài)的转化、像人与世界交互一样(yàng)自然，这方(fāng)面，由算力网络来驱动将有(yǒu)明(míng)显优势。