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浙k是浙江哪个城市的 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(liáo)天机器人(rén)ChatGPT火爆以来，微软公(gōng)司创始人(rén)比尔·盖茨(cí)已多(duō)次公开谈论(lùn)人工智能话(huà)题。在最(zuì)近的一次(cì)采访中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎来一(yī)次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结(jié)论是他(tā)在(zài)当地时(shí)间(jiān)2月20日(rì)接受《In Good Company》节目专访时提出(chū)的。

他(tā)预期(qī)，AI的发展可能会威胁到谷歌(gē)的市(shì)占(zhàn)率，因为微软(ruǎn)在AI方面的(de)行(xíng)动相当(dāng)迅速。而最终科技巨头将把(bǎ)AI整合(hé)成用户的“全能助手”，包揽一(yī)切应用(yòng)，与人们进行(xíng)沟通并提(tí)供建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全(quán)能助手(shǒu)的到来可能(néng)尚需(xū)时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题(tí)热点包围中(zhōng)杀出(chū)重围。

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ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画(huà)为代表的AIGC上(shàng)一次爆火的(de)时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数(shù)字艺术(shù)家竞赛中，一幅(fú)名为《太空歌(gē)剧院》的作品获奖。

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

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

作画的关键就(jiù)是所输入的(de)文本。同一组关键(jiàn)词也可(kě)以创(chuàng)作出很多张风格不(bù)一样的(de)画作，这(zhè)让创作的过程(chéng)就像开(kāi)盲(máng)盒。

很多(duō)用户很喜(xǐ)欢(huān)这种不确定的惊喜，他们会将生成的美(měi)图(tú)当做头像。而另一(yī)部分喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上(shàng)，许(xǔ)多用(yòng)户分享AI“翻(fān)车现(xiàn)场”，例如，一位网友的(de)小(xiǎo)狗照片被AI画(huà)成了“肌肉(ròu)男”，还有网友的个(gè)人(rén)照片被AI识别(bié)成(chéng)了建(jiàn)筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写关键词游(yóu)戏(xì)可能(néng)要被颠覆了。

ControlNet是一位(wèi)正在斯坦福读博的(de)中(zhōng)国人张吕敏创(chuàng)作的一种基(jī)于控制点的(de)图像变形算法，主要用(yòng)于(yú)数(shù)字(zì)图(tú)像处理、计算(suàn)机(jī)视(shì)觉和计算机图形学等领域。

其(qí)SD插(chā)件一(yī)经发布，在(zài)短短(duǎn)的两天内便成为了(le)AI绘(huì)画领域最新的(de)热点(diǎn)。

在此之前，大家用了很多方(fāng)法想让AI生成的结果尽可(kě)能的符合要求，但是都不尽(jǐn)如人(rén)意，它的出现代表着(zhe)AI生成开(kāi)始进入真正(zhèng)的可控(kòng)时期。

因(yīn)为(wèi)ControlNet可以直接(jiē)提取画(huà)面(miàn)的构图，人物的姿势和(hé)画面的深度信息等。有了它的(de)帮(bāng)助，就(jiù)不(bù)用频繁的(de)用提(tí)示词来碰运(yùn)气，抽盲盒式的创(chuàng)作(zuò)了。

通俗的说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(de)浏(liú)览量，“viggo”就是其中(zhōng)之一(yī)，他用(yòng)朋友的照片直(zhí)接带(dài)她们走进动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插(chā)件拓展找到(dào)对应(yīng)的关(guān)键词(cí)；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨骼开始换关(guān)键词(cí)试效果。

通过图片就(jiù)可(kě)以看(kàn)出(chū)来，效浙k是浙江哪个城市的果十分惊艳。

更厉害(hài)的是，除了(le)真实的(de)照片，草图也可以(yǐ)加上“魔法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神张吕(lǚ)敏(mǐn)其本尊也亲自回(huí)应。

不得不说当下AIGC已经变(biàn)得越来(lái)越强大，甚(shèn)至输出的作品都(dōu)已(yǐ)经(jīng)能以假(jiǎ)乱(luàn)真(zhēn)了。

难辨虚实，AIGC技术(shù)力(lì)爆(bào)发

警惕安全问题

近日，“苏州(zhōu)金鸡湖有游艇party”的(de)消息(xī)火(huǒ)遍(biàn)网络，而经过(guò)警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能(néng)是(shì)全国(guó)第一起AI绘图(tú)诈骗。

由(yóu)于这个活动里(lǐ)面给出(chū)的(de)美(měi)女照片(piàn)都(dōu)是AI制作的真人照(zhào)片绘(huì)图，因(yīn)为(wèi)太(tài)逼真，被大家(jiā)当成(chéng)真事传(chuán)播了。

不(bù)过仔细观察可以(yǐ)发(fā)现，活动发起者提供的(de)照片(piàn)中有个很大(dà)的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘(huì)图，那便是图片中女性的手指部分(fēn)有的存在异常。

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有行业人(rén)事表示：“现在因为手指部分的绘画算(suàn)法比较复(fù)杂，AI还不太会(huì)画人的手(shǒu)，但最新看到的图(tú)片已经有越来越完美(měi)的AI模型(xíng)出现(xiàn)，以后可(kě)能就(jiù)完(wán)全没有漏(lòu)洞了。”

类似的AI作图诈骗在国外也已有发生(shēng)。据英(yīng)国广播公司报道，土耳其地(dì)震(zhèn)期间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合(hé)成了儿童受灾的假照(zhào)片(piàn)发布到网(wǎng)络，以此(cǐ)诱骗善良的(de)人打(dǎ)赏“捐助”从而实施诈骗(piàn)。

目前随(suí)着技术发(fā)展(zhǎn)，AIGC已经能做出真人照片般的绘图效果，如果这样的(de)图片被用来(lái)诈骗，将非常(cháng)可怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很(hěn)多担忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了大量前(qián)人的作品(pǐn)之后，其创(chuàng)作没有任(rèn)何情绪和(hé)灵魂，难以(yǐ)和人(rén)类的艺术(shù)创作相提并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没(méi)有得到有效的解决(jué)，还有(yǒu)AIGC会不会代(dài)替(tì)人类“至(zhì)高无上”的创意。

马斯克也强调，人工(gōng)智能的安全(quán)问题需要得到重(zhòng)视(shì)，太晚就来不及了。

AIGC下(xià)一站除(chú)了(le)视频，还(hái)有(yǒu)远(yuǎn)方

技术都(dōu)是(shì)有两面性的，潜(qián)在的危害并不能掩(yǎn)盖其光辉的(de)贡(gòng)献。现在看来，人工(gōng)智能(néng)技(jì)术将是第四(sì)次工业革命的核心驱(qū)动力量(liàng)，将创造新的增长(zhǎng)奇迹(jì)。

过去(qù)一年，人工智能在技术和商业层面都有(yǒu)了巨(jù)大进展(zhǎn)，AI绘画就(jiù)是人工智能技术(shù)发(fā)生方向性改变的一(yī)个代(dài)表。其下(xià)一站或许就是视(shì)频。

此(cǐ)前，Meta和(hé)谷歌先后发布(bù)了(le)几(jǐ)条引爆科技圈的短视频(pín)。这些视频(pín)引发关注并非内容(róng)做得多优秀(xiù)，反而(ér)都非(fēi)常简(jiǎn)单，比如一匹正在喝水的马，一只画(huà)画(huà)的玩具熊，或(huò)者一段(duàn)骑(qí)摩托车(chē)的(de)第一(yī)视(shì)角录像，随便(biàn)一个有手机的人都可以(yǐ)随手录(lù)下一段。

但这些短(duǎn)视频的创作方(fāng)式非常简单，创作者仅仅(jǐn)需要向AI输入一段话，甚至(zhì)只是说(shuō)一下要求，AI就可(kě)以(yǐ)根(gēn)据(jù)需要生成一(yī)段视频(pín)。

谷歌发布的(de)两个(gè)AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太多的差(chà)别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就已经玩了(le)一波梗，一个能(néng)够做出更高(gāo)清视频(pín)的AI还(hái)不足(zú)以(yǐ)在短(duǎn)时间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方在于(yú)，它可(kě)以(yǐ)制(zhì)作出超过2分钟的(de)连(lián)贯的(de)也有确切内(nèi)容的(de)视频，这才是真正让人们感到惊喜的地方。因为无论AI生成的视频多么高(gāo)清，也(yě)只能是为内容生产者提供(gōng)一个灵(líng)感(gǎn)，一(yī)个素材，一(yī)个(gè)过场动(dòng)画。

不过能(néng)够制作出(chū)有(yǒu)具体剧情内容的(de)视频就意(yì)味着，一些视频(pín)创作(zuò)由AI代替人工完成已经初步有(yǒu)了可能。

当下AI的(de)发(fā)展速度已(yǐ)经超过大部分人(rén)的想象。内容(róng)产业(yè)的本(běn)质是供给创造需求，AIGC作(zuò)为(wèi)全(quán)新的内容生(shēng)产方式，可(kě)以为内(nèi)容产业带(dài)来更新(xīn)的内(nèi)容风格(gé)、更快的生产速度(dù)，更(gèng)低的(de)生产成本，这无疑(yí)会(huì)驱动内(nèi)容产业的大爆发(fā)。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能(néng)应用于音乐、代码、机(jī)器人动作(zuò)等多种内容形式的生成。不难发现该项技术不仅(jǐn)在游戏(xì)等行(xíng)业能得到有效应用，对于下一(yī)代(dài)互(hù)联网(wǎng)各种(zhǒng)元素的(de)构建亦有关键意义(yì)。

从商(shāng)业(yè)化的角(jiǎo)度(dù)来看，文化(huà)娱乐(lè)、教育(yù)、传媒等诸多领(lǐng)域，本身(shēn)就对基于AI的(de)可视化内(nèi)容有(yǒu)强烈(liè)需(xū)求。

因(yīn)此，AI绘(huì)画及视频或不是(shì)结(jié)果(guǒ)，而(ér)只是(shì)AI进程中的(de)一块重要拼(pīn)图，有望在技术(shù)更新的加(jiā)持下实(shí)现(xiàn)更大的(de)应用价值。

AI从理解内容，走向(xiàng)了(le)可以(yǐ)生成内容，甚至能够创造(zào)出(chū)独立价值和(hé)独立视(shì)角的(de)内(nèi)容。AIGC的再次(cì)出圈(quān)，更代表着未来的(de)先(xiān)进生(shēng)产力即将(jiāng)到(dào)来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢固AIGC底座

从技术的发(fā)展也可以看出，在(zài)语言大模型(xíng)、图像(xiàng)大模(mó)型之后，多模态大模型(xíng)已经(jīng)成为了新的(de)趋势。

大模型被誉为当前人工智(zhì)能发展的智能底(dǐ)座，是全球(qiú)竞争最激(jī)烈的研究方向之一(yī)，包(bāo)括谷歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企(qǐ)业都在竞(jìng)相(xiāng)发(fā)力。

不过训(xùn)练大模型的确(què)价格不菲，以国(guó)盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约(yuē)为140万美元(yuán)。而对于一些(xiē)更大的(de)LLM(大(dà)型语言模型)，训练成本(běn)则介于200万美元至(zhì)1200万美(měi)元高价之间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月(yuè)的独立(lì)访(fǎng)客平(píng)均(jūn)数(shù)1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投(tóu)入成(chéng)本(běn)约为(wèi)8亿美元，每日仅(jǐn)电费就在5万美(měi)元左右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开庞大算力(lì)支(zhī)持。在(zài)关注(zhù)各类大模型的发展同时，更(gèng)应该(gāi)关注算力网络(luò)的建设。

算力网络正驱动AI产业(yè)发展进入史(shǐ)诗(shī)级加速(sù)进程，让AIGC及(jí)通用(yòng)AI这一人工智能(néng)发(fā)展的终极目标离(lí)得更近。

因为(wèi)算力可(kě)以(yǐ)对突破性技术创(chuàng)新提供大力的支持(chí)。这方面(miàn)，多模态大模型是(shì)典型。作为面(miàn)向未来(lái)强人工智能、通用人(rén)工智能的(de)重要(yào)技术(shù)创新(xīn)，多模态大模(mó)型已经在(zài)人(rén)工智能领域提出了很多年(nián)，业界也(yě)有不少技术突破(pò)，但是，多模态(tài)大模型进一步往下走(zǒu)，算(suàn)力需求呈几(jǐ)何式上(shàng)升，一般的(de)算力基础设施很快(kuài)将难以(yǐ)胜任。

从图像(xiàng)、文字、语(yǔ)音(yīn)单独一项的训练，到双模态、三模态的跃(yuè)迁，让人工智能可以(yǐ)灵活应对(duì)不同模态的(de)转化、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这方面，由算(suàn)力网络来(lái)驱动将(jiāng)有(yǒu)明(míng)显优(yōu)势。