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三维向量叉乘公式矩阵，三维向量叉乘公式行列式 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(ruǎn)公司创(chuàng)始人比尔·盖(gài)茨已多次公开(kāi)谈论人工智能(néng)话(huà)题。在最近的一(yī)次(cì)采访中，他再次表示：“AI可能会(huì)让科技(jì)行业迎来(lái)一次剧烈(liè)的洗牌(pái)”。

这个结论(lùn)是他在(zài)当地时(shí)间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目专访(fǎng)时提(tí)出的(de)。

他(tā)预(yù)期(qī)，AI的发(fā)展可能会威胁到谷歌的市占率，因为微软(ruǎn)在AI方(fāng)面的行(xíng)动相当迅(xùn)速。而最终科技巨头将(jiāng)把AI整合成用户的“全能助手”，包揽一切应用，与人(rén)们(men)进(jìn)行(xíng)沟通(tōng)并提供建议(yì)，可以取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等(děng)应用。

大佬口(kǒu)中(zhōng)全能助手的(de)到来可(kě)能尚(shàng)需时(shí)日，但(dàn)由ControlNet引发的(de)又一次AI绘画(huà)浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一(yī)应(yīng)用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗(xǐ)牌科技行业(yè)？_黑(hēi)料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠(kào)近(jìn)

以AI绘画为代(dài)表的(de)AIGC上(shàng)一次爆火的时候，还是(shì)2022年8月，在美国科(kē)罗拉多州举(jǔ)办的新兴数字艺(yì)术家(jiā)竞(jìng)赛(sài)中，一幅名为《太空(kōng)歌剧院》的作品获奖。

随后各(gè)大(dà)厂商的AI绘画软件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中(zhōng)代表。

用户(hù)们可以(yǐ)在应用中(zhōng)输入一(yī)组关键词或者一(yī)张照片，就能获(huò)得一(yī)幅AI创作的(de)画作(zuò)。

作(zuò)画的关(guān)键(jiàn)就是(shì)所输入的文本。同一组关键词也(yě)可以创作出很多张(zhāng)风格不一(yī)样(yàng)的画作，这让创作的过程就像(xiàng)开盲盒。

很多用(yòng)户很喜欢这种不确定的惊喜，他们会(huì)将生成的美(měi)图当做(zuò)头像。而另一部分喜欢翻看AI绘画的(de)“翻车”作品。在社交媒体(tǐ)上，许(xǔ)多用户分(fēn)享AI“翻车现场”，例如，一位(wèi)网友的小(xiǎo)狗照片被(bèi)AI画成了(le)“肌肉(ròu)男”，还(hái)有网(wǎng)友(yǒu)的个人照(zhào)片被AI识别成(chéng)了(le)建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出现与加(jiā)持，以往AI绘(huì)画的(de)填写关键(jiàn)词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦福读(dú)博的中国人张(zhāng)吕敏创作(zuò)的一种基于控制点(diǎn)的图(tú)像(xiàng)变形算法，主要用(yòng)于数字图(tú)像(xiàng)处理、计算机视(shì)觉和(hé)计算(suàn)机图形学等领域。

其SD插件一经发(fā)布，在(zài)短(duǎn)短的两天内便成为了AI绘画(huà)领域最新(xīn)的热(rè)点(diǎn)。

在此之前(qián)，大(dà)家用(yòng)了很多方法想让AI生(shēng)成的结(jié)果尽可(kě)能(néng)的符合要(yào)求，但(dàn)是都不尽如人意，它(tā)的出(chū)现代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的可控时期(qī)。

因为ControlNet可以直接提取(qǔ)画面的(de)构图，人物(wù)的姿势和画面(miàn)的深(shēn)度信(xìn)息(xī)等。有(yǒu)了它的帮助，就不用频繁的用提(tí)示词来碰运气(qì)，抽盲盒式的创(chuàng)作了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法”，不少博(bó)主(zhǔ)的(de)作品已经(jīng)获得了大量(liàng)的(de)浏览(lǎn)量(liàng)，“viggo”就是其中之一，他用朋友的照片直接带(dài)她们走进动漫世界。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图(tú)片转文(wén)字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓(tuò)展找(zhǎo)到(dào)对应的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始(shǐ)换(huàn)关(guān)键词试效(xiào)果。

通过(guò)图片就可(kě)以看出来，效果十(shí)分惊艳。

更厉害的是(shì)，除了真实(shí)的照片，草图(tú)也(yě)可以加上“魔法”，知(zhī)乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转全彩图。大神张吕敏其本尊也(yě)亲自回应。

不得不(bù)说(shuō)当下AIGC已经变得越来越(yuè)强大(dà)，甚至输出的作品都已经能(néng)以假(jiǎ)乱真了。

难辨(biàn)虚(xū)实(shí)，AIGC技(jì)术力爆(bào)发

警惕安全问题

近(jìn)日，“苏州金(jīn)鸡湖有游艇party”的(de)消息火遍网络，而(ér)经过警方(fāng)辟谣这(zhè)所谓的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘图诈骗。

由于这个(gè)活动里面给出的美女照片都(dōu)是(shì)AI制作(zuò)的真(zhēn)人照片绘图(tú)，因为太(tài)逼真，被大家(jiā)当成真事传播了(le)。

不过仔细观(guān)察可(kě)以发现，活动发(fā)起者(zhě)提(tí)供(gōng)的照(zhào)片中(zhōng)有个很大的漏洞可(kě)以发现并非真人(rén)，而是AI绘(huì)图，那便(biàn)是图片中女性的手指部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后又一应(yīng)用(yòng)杀疯了，AIGC或进(jìn)入可控期，将(jiāng)洗牌科技行业(yè)？_黑料正能(néng)量

有行业人事表示：“现在(zài)因为手指部(bù)分的绘画算法比较(jiào)复(fù)杂，AI还(hái)不太(tài)会(huì)画人的手，但最(zuì)新看到的图片已经有越来越完美(měi)的(de)AI模(mó)型(xíng)出(chū)现，以后可能就完(wán)全没有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国(guó)外也已(yǐ)有发生(shēng)。据(jù)英国广播公(gōng)司报道，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童受灾的假照片发布到网(wǎng)络，以此诱骗善良的人打赏(shǎng)“捐助”从(cóng)而实(shí)施诈骗。

目前随着技(jì)术发展，AIGC已经(jīng)能做出真人照片般(bān)的(de)绘图(tú)效果，如果(guǒ)这(zhè)样的图片被用来诈骗，将非(fēi)常可怕。

此外(wài)AIGC还引发了很多担忧，一方面(miàn)，批判者认为AI在“学习”了(le)大量前人的作品之(zhī)后，其(qí)创作没(méi)有任何(hé)情(qíng)绪(xù)和灵(líng)魂，难以和(hé)人(rén)类的艺术(shù)创作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版权、目前(qián)都并没有得到有效(xiào)的(de)解(jiě)决，还(hái)有AIGC会不会(huì)代替人(rén)类“至高无(wú)上”的创意。

马斯克也强调，人工智能的安(ān)三维向量叉乘公式矩阵，三维向量叉乘公式行列式全问题(tí)需要得到重视(shì)，太晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一站除了视频(pín)，还有远方

技(jì)术都是有两面性的，潜在的危(wēi)害(hài)并(bìng)不能(néng)掩盖(gài)其光辉的贡献。现在看来，人工智能技(jì)术将是第四次工(gōng)业革命(mìng)的核(hé)心驱动力量，将创造新的增长(zhǎng)奇迹。

过去(qù)一(yī)年，人(rén)工智能(néng)在技术(shù)和商业(yè)层面都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就是(shì)人工(gōng)智能技术发生方向(xiàng)性改变的一个(gè)代表。其下一站或许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发(fā)布了几条引爆(bào)科技圈的短视频。这些视频引发关(guān)注(zhù)并非内容做(zuò)得多优秀，反而都(dōu)非常简单，比如一匹正在喝水的马(mǎ)，一只(zhǐ)画画的玩具熊，或者一(yī)段骑摩托车(chē)的第一视角录像，随便一个有手机的(de)人都(dōu)可以随(suí)手录下一段(duàn)。

但这些短视频的创(chuàng)作(zuò)方式非常简单，创作者仅仅需要向AI输入一段话，甚至只是说一(yī)下要求，AI就可以(yǐ)根据(jù)需要生成一段视频。

谷(gǔ)歌(gē)发布的(de)两个(gè)AI生成视频分别来自于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成(chéng)的视频后，AI圈就(jiù)已经玩(wán)了一波(bō)梗，一个能够做出更高清(qīng)视频的AI还不足(zú)以在(zài)短时(shí)间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震惊的地方(fāng)在于，它可以制(zhì)作出超(chāo)过2分钟(zhōng)的连贯的也有确切内容(róng)的视(shì)频，这才是真正让人们(men)感到惊喜的地方。因为无论AI生成(chéng)的(de)视频多(duō)么(me)高清，也只能是为内容生产者(zhě)提供一个灵感(gǎn)，一个素材，一(yī)个过场动(dòng)画。

不(bù)过(guò)能够制(zhì)作(zuò)出有具体剧情内容的视(shì)频(pín)就意(yì)味着(zhe)，一些视频创作(zuò)由AI代替人(rén)工完成已经初步(bù)有了(le)可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已(yǐ)经超过(guò)大部分人的(de)想(xiǎng)象。内容产业的本质是供给创造(zào)需求，AIGC作为全新(xīn)的内(nèi)容生产(chǎn)方(fāng)式(shì)，可以为内容产业带来更(gèng)新的内容风(fēng)格、更快的生(shēng)产(chǎn)速(sù)度，更低的生产成本，这(zhè)无疑(yí)会驱动内容产(chǎn)业(yè)的大爆发。

除了AI绘(huì)图(tú)、视频，AIGC技术还(hái)能(néng)应用于音乐、代码、机器人动作等多种内容(róng)形(xíng)式的生成。不难发(fā)现该项技术不(bù)仅在游戏(xì)等行(xíng)业(yè)能得到有效应用(yòng)，对于下一代互联网各(gè)种(zhǒng)元素(sù)的(de)构建亦有关键(jiàn)意(yì)义。

从商业化的角(jiǎo)度来看(kàn)，文化娱乐、教(jiào)育、传媒等诸多领域(yù)，本(běn)身就对基(jī)于AI的(de)可视化(huà)内容有强烈需(xū)求。

因此，AI绘画及视频或不是结果(guǒ)，而(ér)只是AI进程(chéng)中的一块(kuài)重要拼图，有望在技术更新的(de)加持下实现更大的应用(yòng)价值。

AI从理解内(nèi)容，走向(xiàng)了可以生(shēng)成内(nèi)容，甚至能够(gòu)创造出(chū)独立价值和独立(lì)视角的内(nèi)容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着未来的先进(jìn)生产力即(jí)将到来(lái)。

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，在语言大模型(xíng)、图像大模型之后(hòu)，多模态(tài)大模型已经成(chéng)为了新(xīn)的趋势。

大模型被(bèi)誉为当前人工智能发展的智能底座，是全球竞争(zhēng)最(zuì)激烈的研究方向(xiàng)之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊、百度(dù)、阿里(lǐ)、腾讯等众多头部企业都在竞相发力。

不过训练大模型的确价格不菲，以国盛证券(quàn)发布的《ChatGPT需要(yào)多少(shǎo)算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练一次(cì)的(de)成本约(yuē)为140万美(měi)元。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本(běn)则(zé)介于(yú)200万美(měi)元至(zhì)1200万美元高价之间(jiān)。

以(yǐ)ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访(fǎng)客平均(jūn)数(shù)1300万计(jì)算，其对(duì)应(yīng)芯片(piàn)需(xū)求为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每(měi)日仅电费就在5万美元左(zuǒ)右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不(bù)开庞大(dà)算(suàn)力支持。在关注(zhù)各类大模型的发展(zhǎn)同时，更应该关注(zhù)算力网络的(de)建(jiàn)设(shè)。

算力(lì)网络正驱动AI产(chǎn)业(yè)发展(zhǎn)进入史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展的(de)终极目标(biāo)离得(dé)更(gèng)近。

因为算(suàn)力可(kě)以对突破性(xìng)技(jì)术创新提供大力的(de)支持。这(zhè)方面(miàn)，多模(mó)态大模型是典型。作为(wèi)面向未(wèi)来强人工智能、通(tōng)用人工智能的重要技术(shù)创(chuàng)新(xīn)，多(duō)模(mó)态大模型已经(jīng)在人工智能领域提出了很多年，业界也有不少技术突破(pò)，但是，多(duō)模态大模型进一步往下走，算力(lì)需(xū)求呈(chéng)几何式上升(shēng)，一般的算力(lì)基(jī)础(chǔ)设(shè)施很快将(jiāng)难以(yǐ)胜任(rèn)。

从图像、文字、语音单独(dú)一项(xiàng)的训练(liàn)，到(dào)双模态、三(sān)模(mó)态的跃迁，让人工智能可以(yǐ)灵活(huó)应对不同模态的转化、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这方面，由算力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。