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什么是因果论证举例说明句子，什么是因果论证举例说明的方法 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(jī)器人ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软(ruǎn)公司创始(shǐ)人比尔·盖茨已多次公开谈论人工智(zhì)能(néng)话题。在(zài)最近的一(yī)次采(cǎi)访(fǎng)中，他(tā)再次表示：“AI可能会让科技行业迎来(lái)一次剧烈(liè)的洗牌”。

这个结(jié)论是他在当地(dì)时间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节(jié)目专访时提出的。

他预(yù)期，AI的(de)发展可(kě)能会(huì)威胁到谷歌的市占率(lǜ)，因为微软在AI方面的行动相当(dāng)迅速。而最终科(kē)技(jì)巨(jù)头将把AI整合成(chéng)用户的“全能助手”，包揽一(yī)切应用，与人(rén)们进(jìn)行沟通(tōng)并提(tí)供(gōng)建议(yì)，可(kě)以取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口中全能助手的(de)到来可能(néng)尚(shàng)需时(shí)日，但(dàn)由(yóu)ControlNet引发(fā)的(de)又一次AI绘(huì)画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点(diǎn)包(bāo)围(wéi)中杀出(chū)重围(wéi)。

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ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可(kě)控靠(kào)近

以AI绘(huì)画为(wèi)代表的AIGC上(shàng)一次爆火的时候，还是2022年8月，在(zài)美国科(kē)罗拉(lā)多(duō)州举办的新(xīn)兴数字(zì)艺(yì)术家竞赛中，一(yī)幅名(míng)为《太空歌剧(jù)院(yuàn)》的作品获(huò)奖(jiǎng)。

随后各大厂商的AI绘画软(ruǎn)件被广大网友(yǒu)熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代(dài)表。

用户们可以在应用中输入一组(zǔ)关键(jiàn)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(shì)所(suǒ)输(shū)入的文本。同一(yī)组(zǔ)关键词也可以创(chuàng)作出很多张风(fēng)格不一样(yàng)的画作，这让创作(zuò)的过程就像(xiàng)开盲盒。

很多用户很(hěn)喜(xǐ)欢这种不确定的惊喜，他(tā)们会(huì)将生成的美(měi)图当做头像。而另(lìng)一部(bù)分(fēn)喜欢翻看AI绘(huì)画的(de)“翻车”作品(pǐn)。在(zài)社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位网友的小狗照(zhào)片被AI画成了“肌肉男”，还有网友(yǒu)的个人照(zhào)片被AI识别(bié)成了(le)建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出(chū)现与加持(chí)，以往AI绘画的填(tián)写关键词(cí)游戏可能要(yào)被(bèi)颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张吕(lǚ)敏创作的一(yī)种基于(yú)控制点(diǎn)的(de)图像变形(xíng)算法，主要用于数字图像(xiàng)处理、计算(suàn)机视觉和(hé)计算(suàn)机图(tú)形学等(děng)领域。

其SD插(chā)件一经(jīng)发布(bù)，在短(duǎn)短的两天内便成为(wèi)了AI绘画领域最新的热点。

在此之前，大(dà)家(jiā)用(yòng)了很多(duō)方法想让AI生成的(de)结果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不尽(jǐn)如人意，它的出(chū)现代表着(zhe)AI生(shēng)成开(kāi)始进入真正的可(kě)控时期。

因为ControlNet可以(yǐ)直(zhí)接提取画面的构图(tú)，人物的姿(zī)势和画面的深度(dù)信息等。有了它的帮助，就不用频繁的用提(tí)示词来碰运气，抽盲盒式的创作了。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不少(shǎo)博主的作品已(yǐ)经获(huò)得了大量的浏览量，“viggo”就(jiù)是其中(zhōng)之一，他用朋友的照(zhào)片(piàn)直接带她们走进动漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关键词；最(zuì)后用(yòng)ControlNet插件绑定骨骼开始换关(guān)键词试效果。

通过图片就(jiù)可(kě)以看出来(lái)，效果(guǒ)十分惊艳(yàn)。

更(gèng)厉(lì)害的是，除了真实的照片，草图也(yě)可以加上“魔法”，知乎大牛(niú)“DevPoint”和“逗砂”介绍(shào)到ControlNet还能实现线稿转全彩(cǎi)图。大神张(zhāng)吕敏其本尊也亲自回应。

不得不说当下(xià)AIGC已经(jīng)变得越(yuè)来(lái)越(yuè)强大，甚至输(shū)出的作品都已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕(tì)安(ān)全(quán)问题

近日(rì)，“苏州金鸡(jī)湖有游艇party”的消息火遍(biàn)网络，而(ér)经过警方辟谣(yáo)这(zhè)所谓的“party”可能(néng)是全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由(yóu)于这个活动里面给出的美女照(zhào)片都是AI制作的真人(rén)照片绘图，因为太逼真(zhēn)，被大家当(dāng)成(chéng)真事传播了。

不(bù)过仔细(xì)观察可以(yǐ)发现，活动发起者(zhě)提供的(de)照片中有个很大(dà)的漏洞可(kě)以发现(xiàn)并非真人(rén)，而是AI绘图(tú)，那便(biàn)是图片中女性的手指部分有的存在异常。

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有行业人(rén)事表示：“现在因为(wèi)手指部分的绘(huì)画算法比较复(fù)杂，AI还不(bù)太(tài)会画人(rén)的手，但(dàn)最新看到的图片已经有越来越完美的AI模(mó)型出现，以后可能(néng)就(jiù)完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗(piàn)在国外也(yě)已有发生。据英国广播(bō)公(gōng)司报道，土耳其(qí)地(dì)震期间，有Tiktok用户(hù)使用(yòng)AI合成了(le)儿童受灾的假照(zhào)片发布到网络(luò)，以此(cǐ)诱骗善(shàn)良(liáng)的人打赏“捐助”从而实施(shī)诈(zhà)骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出(chū)真人照片般的绘图效果，如果这样的图(tú)片(piàn)被用来诈(zhà)骗(piàn)，将非(fēi)常可怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了很(hěn)多担(dān)忧，一方面，批判(pàn)者认(rèn)为AI在“学(xué)习”了大量前人(rén)的作品(pǐn)之后，其(qí)创(chuàng)作没有任何情绪和灵魂，难(nán)以和人类的艺术创作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背后的(de)版权、目前(qián)都并没有得(dé)到有效的(de)解决(jué)，还有(yǒu)AIGC会不(bù)会代替人(rén)类“至(zhì)高无上”的创意(yì)。

马(mǎ)斯克也强调，人工(gōng)智能的(de)安全问题需(xū)要得到重视(shì)，太晚就(jiù)来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技(jì)术(shù)都是有两面性的(de)，潜在的(de)危害并不能掩盖其光辉的贡献。现在看来(lái)，人工智能技术将是第四(sì)次工业革命的(de)核心驱动力(lì)量，将创造新的增长奇迹(jì)。

过去一年，人工智(zhì)能在技术和商业层面(miàn)都有了巨大(dà)进展(zhǎn)，AI绘画就(jiù)是(shì)人工智(zhì)能(néng)技术发(fā)生方向(xiàng)性(xìng)改变的一(yī)个代表。其下一站或(huò)许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发(fā)布了(le)几条(tiáo)引爆科(kē)技圈的(de)短视频。这些视频引发(fā)关注并非内(nèi)容做(zuò)得(dé)多优秀，反而(ér)都非常简单，比如一匹(pǐ)正在喝水(shuǐ)的马，一只(zhǐ)画画的(de)玩具(jù)熊(xióng)，或者一段(duàn)骑摩托车的第(dì)一视角录像，随便一个有手机(jī)的人都可以随(什么是因果论证举例说明句子，什么是因果论证举例说明的方法olor: #ff0000; line-height: 24px;'>什么是因果论证举例说明句子，什么是因果论证举例说明的方法suí)手录下一段。

但这些短视(shì)频(pín)的(de)创作方式非常简单，创作者仅仅需要向(xiàng)AI输入一段话，甚(shèn)至只是(shì)说一下要(yào)求，AI就可以(yǐ)根据需要生成一段视频。

谷歌(gē)发布的两个AI生(shēng)成视频(pín)分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突出的是高(gāo)清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频(pín)后(hòu)，AI圈(quān)就已经玩(wán)了一(yī)波梗，一(yī)个(gè)能够做出更高清视频的(de)AI还(hái)不(bù)足以在短时(shí)间(jiān)内戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以制作出超(chāo)过2分钟的连贯(guàn)的也有确切(qiè)内容的视频(pín)，这才是(shì)真正让人们感(gǎn)到惊(jīng)喜的(de)地方。因为无(wú)论AI生成(chéng)的视频多么高清，也只能是为内容(róng)生产者(zhě)提供一个灵感(gǎn)，一个素材，一(yī)个(gè)过场(chǎng)动画。

不过(guò)能够制作出(chū)有(yǒu)具(jù)体剧情内容的视频就(jiù)意味着，一些视频(pín)创作由AI代替人工完成已经(jīng)初(chū)步(bù)有了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经(jīng)超(chāo)过大(dà)部分(fēn)人(rén)的想象。内(nèi)容产(chǎn)业的本质是供给(gěi)创造(zào)需求(qiú)，AIGC作为全新的内容生产方式，可以为内(nèi)容产业带来更新的内容风格(gé)、更快的生产速度(dù)，更低(dī)的(de)生产成本，这无疑会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术(shù)还(hái)能(néng)应用于音乐、代码、机(jī)器人动作等(děng)多种(zhǒng)内容形式(shì)的生成(chéng)。不难发现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(dài)互联网(wǎng)各种元(yuán)素的(de)构(gòu)建亦有(yǒu)关键意义。

从商(shāng)业化(huà)的角度来(lái)看(kàn)，文(wén)化(huà)娱乐、教育、传媒等诸多(duō)领域(yù)，本(běn)身就对基于(yú)AI的可视化内容有(yǒu)强烈(liè)需求。

因此，AI绘画及视(shì)频或不是结果，而只是AI进程(chéng)中的一(yī)块重要拼图，有望在(zài)技术更新的加持下实现更大的应用价值。

AI从理解内容，走向了可以(yǐ)生(shēng)成内(nèi)容(róng)，甚至能(néng)够创造出独立价值和独立(lì)视角的(de)内(nèi)容。AIGC的再次出圈，更代表着未来的先(xiān)进生产力即(jí)将到来。

紧(jǐn)抓大模型(xíng)与算力，牢(láo)固AIGC底座

从技术的发(fā)展也可以看出，在语言大模型、图像大模型之后，多模(mó)态大模型已经(jīng)成为了(le)新的趋势。

大模型(xíng)被誉(yù)为当(dāng)前人工智能(néng)发展的智能底(dǐ)座(zuò)，是(shì)全球竞争最激烈(liè)的(de)研究方向(xiàng)之一，包括(kuò)谷歌、亚马逊(xùn)、百度、阿里、腾讯等(děng)众多(duō)头(tóu)部企业(yè)都在竞相发力。

不过训练(liàn)大模型的确价(jià)格不菲，以国盛证(zhèng)券发布的《ChatGPT需要多(duō)少算力》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次的(de)成本(běn)约(yuē)为140万美元。而对于(yú)一些更大(dà)的LLM(大型语言模型)，训练成本(běn)则介于(yú)200万美元至1200万美元高价之(zhī)间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独(dú)立(lì)访客平均数(shù)1300万(wàn)计算，其(qí)对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初(chū)始投(tóu)入成(chéng)本约为(wèi)8亿美元(yuán)，每日仅电费就在(zài)5万美元左(zuǒ)右。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开庞大算(suàn)力支持。在关注各类(lèi)大模(mó)型的(de)发展(zhǎn)同时，更应该关注算力网络(luò)的建设。

算力(lì)网络正驱动AI产业发展进入史诗级(jí)加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展(zhǎn)的终(zhōng)极目(mù)标(biāo)离(lí)得(dé)更近。

因为算(suàn)力可以对突破(pò)性技术创新提供大力的支(zhī)持。这方面，多模(mó)态(tài)大模型是典型。作(zuò)为面向(xiàng)未来(lái)强人工智能、通用人(rén)工智(zhì)能的重要(yào)技术创新，多(duō)模态大模型(xíng)已经(jīng)在人工智(zhì)能领域(yù)提出了很多年，业界也(yě)有不少技术(shù)突破(pò)，但是(shì)，多模(mó)态大模型(xíng)进一步(bù)往下走，算力需(xū)求呈几何式上升，一般的算力基础设施很快将难以(yǐ)胜任。

从图像(xiàng)、文字(zì)、语音单独(dú)一项的(de)训练，到双(shuāng)模态、三模态(tài)的跃(yuè)迁，让人工智能可(kě)以灵活(huó)应对不(bù)同模态的转化、像人与世界交互一(yī)样自(zì)然，这方面，由算力网络(luò)来驱(qū)动将(jiāng)有明显(xiǎn)优势。