很多用户(hù)很喜(xǐ)欢(huān)这(zhè)种不确定的(de)惊喜(xǐ)，他们会将(jiāng)生(shēng)成的美图当做头像。而另一部分喜欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作品。在社(shè)交媒体上，许多用(yòng)户分享AI“翻车现场”，例(lì)如(rú)，一位网友的小狗照片被AI画(huà)成了“肌肉男(nán)”，还有网(wǎng)友的个(gè)人(rén)照片被AI识别(bié)成了建筑(zhù)。

而如今随着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关(guān)键词游戏可能要被颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的(de)中国人张吕(lǚ)敏创作的(de)一种基于(yú)控制(zhì)点的图像变形算(suàn)法(fǎ)，主(zhǔ)要用于数(shù)字图像处理、计(jì)算机视觉和计算机图形学等领(lǐng)域。

其SD插件一经发布，在短短的(de)两(liǎng)天内便成为了AI绘画领域最新(xīn)的热点。

在此之前，大家(jiā)用(yòng)了很多方法想让AI生成的(de)结果尽可能(néng)的符(fú)合(hé)要求(qiú)，但是都(dōu)不尽如人(rén)意(yì)，它的(de)出现代表着AI生(shēng)成开始进入(rù)真正的可(kě)控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接(jiē)提取(qǔ)画(huà)面(miàn)的构图(tú)，人(rén)物的姿势和画面的(de)深度信息(xī)等(děng)。有(yǒu)了(le)它的(de)帮助，就(jiù)不用(yòng)频繁(fán)的用提(tí)示词来碰运(yùn)气，抽盲盒式的(de)创作(zuò)了。

通俗(sú)的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法”，不少博主的作品已(yǐ)经获得了大量的浏览(lǎn)量(liàng)，“viggo”就是其(qí)中(zhōng)之一(yī)，他用朋友(yǒu)的照片直接带她们走进动(dòng)漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转文字(zì)。

再用Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找(zhǎo)到(dào)对应的关键(jiàn)词(cí)；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始换关键词试效果(guǒ)。

通过(guò)图片就可以看出来(lái)，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的是(shì)，除了真实的照(zhào)片，草(cǎo)图也可以加(jiā)上“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转全彩图。大神张(zhāng)吕敏其本尊(zūn)也亲自(zì)回应(yīng)。

不(bù)得不说当(dāng)下AIGC已经变(biàn)得越来越强大(dà)，甚至(zhì)输出的作品都(dōu)已经能以假乱真(zhēn)了。

02

难辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发(fā)

警惕(tì)安全(quán)问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的(de)消(xiāo)息火遍网络，而经(jīng)过警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是(shì)全国第一起AI绘图诈骗。

由于这个活动里面给出的(de)美女照片都是AI制作的(de)真人照片(piàn)绘(huì)图(tú)，因为太(tài)逼真，被(bèi)大(dà)家当成真事传(chuán)播了。

不过仔细观(guān)察(chá)可以发现(xiàn)，活动发起(qǐ)者提(tí)供的照片中(zhōng)有个很(hěn)大的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘(huì)图，那(nà)便是图(tú)片中女(nǚ)性(xìng)的手指部分有的存在异(yì)常。

有行业人事表示：“现在因为手指部分的绘画算(suàn)法比较复杂，AI还不太(tài)会画人的(de)手，但最(zuì)新看到的图片(piàn)已经有(yǒu)越来越(yuè)完美的(de)AI模型出现(xiàn)，以后可(kě)能就完全没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国(guó)外也(yě)已(yǐ)有发生。据英国广播公司报(bào)道，土(tǔ)耳(ěr)其地震期间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合(hé)成了儿童受灾的假照片发布到(dào)网络，以此诱骗(piàn)善良的(de)人(rén)打(dǎ)赏“捐助”从而(ér)实施(shī)诈骗。

目前随着技(jì)术发展(zhǎn)，AIGC已经能(néng)做(zuò)出真人照片般的绘图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将(jiāng)非常(cháng)可怕。

此外AIGC还(hái)引发了很多担忧(yōu)，一方面，批判者认(rèn)为AI在“学(xué)习”了(le)大量(liàng)前人的作品之后，其创(chuàng)作没有任何(hé)情绪和(hé)灵魂，难以和人类的艺术(shù)创作相提并论(lùn)。

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

马(mǎ)斯(sī)克也强调，人(rén)工智能(néng)的安全(quán)问(wèn)题需要得到重视，太晚(wǎn)就(jiù)来不(bù)及(jí)了。

03

AIGC下一站除了视频，还有远方(fāng)

技术都是有两面性的，潜在的危害并不能掩(yǎn)盖其(qí)光辉的贡(gòng)献(xiàn)。现在看来(lái)，人工智能(néng)技术将是(shì)第四次工业革(gé)命的核心驱动力量，将创造新的增长(zhǎng)奇迹(jì)。

过去一(yī)年，人工智能在技术(shù)和商业层面都有了巨(jù)大进展，AI绘(huì)画就(jiù)是人工智能(néng)技术发生(shēng)方向性改(gǎi)变(biàn)的一个代表。其(qí)下一站或许就是视(shì)频(pín)。

此(cǐ)前，Meta和(hé)谷(gǔ)歌先后发布了(le)几条引爆科技圈的短(duǎn)视频(pín)。这些视(shì)频引发关注(zhù)并非内容做(zuò)得多优秀，反而都非常简单，比如(rú)一(yī)匹正在喝水的马(mǎ)，一只(zhǐ)画画的玩具熊(xióng)，或者一段骑摩(mó)托车(chē)的(de)第一视(shì)角录像，随便一个有手机的(de)人都可以随手录(lù)下(xià)一段。

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但这些短视(shì)频的创作方(fāng)式非常简单(dān)，创作者仅(jǐn)仅需要向AI输(shū)入一段话(huà)，甚至只是说(shuō)一下要求，AI就可以根据需要生成一段(duàn)视频。

谷(gǔ)歌发(fā)布(bù)的两(liǎng)个AI生(shēng)成视频(pín)分别来自(zì)于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主(zhǔ)要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太(tài)多的差(chà)别(bié)。

在Make-A-Video公布了(le)AI生成的视(shì)频后(hòu)，AI圈就已经玩了一波(bō)梗，一个能(néng)够做出更高(gāo)清视(shì)频的AI还不足(zú)以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加(jiā)令(lìng)人震惊的地方在于(yú)，它可(kě)以制作出超过(guò)2分钟的连(lián)贯的也有确(què)切内容的视频，这(zhè)才是真正让人们感到(dào)惊喜(xǐ)的地方(fāng)。因为无论AI生成(chéng)的视频多么高清，也只能(néng)是为内容生产者提供(gōng)一个(gè)灵感，一个素材，一个过场动(dòng)画。

不过(guò)能够制作出有具体剧(jù)情内(nèi)容的视频就意(yì)味着(zhe)，一些视频创作由AI代替人工(gōng)完成已(yǐ)经初(chū)步有了可能。

当下(xià)AI的(de)发展速度已经超过大部分人的想象。内容产业的(de)本质是供给(gěi)创造(zào)需求(qiú)，AIGC作为(wèi)全(quán)新的内容(róng)生产方式(shì)，可以为内容(róng)产业带来更新的内容(róng)风(fēng)格、更快的生产速度，更低的生产(chǎn)成本，这(zhè)无疑会驱动内容产业的大爆发(fā)。

除了(le)AI绘(huì)图、视(shì)频，AIGC技术还能应(yīng)用于音乐、代码、机器人动作等多种内(nèi)容形(xíng)式的生成。不(bù)难(nán)发现该(gāi)项技术(shù)不仅在(zài)游(yóu)戏等行业能得(dé)到有效(xiào)应用，对于下一代(dài)互(hù)联网各种元(yuán)素的构建亦有(yǒu)关键意义。

从商业化(huà)的角度来看，文化娱乐(lè)、教育、传媒等诸多领域(yù)，本身就对基于(yú)AI的可视化内容有强烈需求(qiú)。

因(yīn)此，AI绘画(huà)及视频或(huò)不是结果，而只是AI进程中的一(yī)块重要拼图，有(yǒu)望在技术更新的加持下实现更大的应(yīng)用价值。

AI从理解内容，走向了可以生成内容，甚至(zhì)能(néng)够创造出(chū)独立价(jià)值和独立视角的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表(biǎo)着未来的先进生产(chǎn)力即(jí)将到来(lái)。

04

紧抓大模型与算力，牢固AIGC底(dǐ)座(zuò)

从(cóng)技术(shù)的发展也可以看出(chū)，在语言(yán)大模型(xíng)、图像大模型(xíng)之后，多模态大模型已经成为了新的趋势。

大模型被誉为当前(qián)人工智能发展的智能底座，是全(quán)球竞争最激(jī)烈(liè)的研究方(fāng)向(xiàng)之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里(lǐ)、腾讯(xùn)等众多头(tóu)部企(qǐ)业都在(zài)竞相发力。

不过训练大模型的(de)确价(jià)格不菲，以国盛证券(quàn)发布的(de)《ChatGPT需要多少(shǎo)算力》报(bào)告估算，GPT-3训练一次(cì)的成本(běn)约(yuē)为140万美元。而对于一(yī)些更(gèng)大的LLM(大型(xíng)语言模型)，训练成(chéng)本(běn)则介于(yú)200万美元(yuán)至1200万美(měi)元(yuán)高(gāo)价之间。

以ChatGPT在2023年1月的(de)独立访客平均(jūn)数1300万计算，其对(duì)应芯片需求为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为8亿美元，每日仅电费就在(zài)5万美元(yuán)左右。

此(cǐ)外不(bù)论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持(chí)。在关注各类大模型的发展同时，更应该关注算(suàn)力(lì)网(wǎng)络的(de)建设(shè)。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动AI产(chǎn)业(yè)发展进(jìn)入史诗级加速进程(chéng)，让AIGC及通用(yòng)AI这一人工智能发展的终极目(mù)标离得(dé)更近(jìn)。

因为算力可以对突破性技术创新提供大力(lì)的支持。这方面，多模态(tài)大(dà)模型是(shì)典(diǎn)型(xíng)。作为面向未来强人工智能(néng)、通用人工智能的重要(yào)技(jì)术创新，多模(mó)态大模型已经在人工智能领域提出了很(hěn)多年，业界也(yě)有不少技术突破，但(dàn)是，多模态(tài)大模型进(jìn)一步(bù)往(wǎng)下走，算力需求呈几何式上升(shēng)，一(yī)般的算力(lì)基(jī)础设施很(hěn)快将(jiāng)难(nán)以(yǐ)胜(shèng)任(rèn)。

从图像、文字(zì)、语音单(dān)独一项的训练(liàn)，到双模(mó)态、三(sān)模态的跃(yuè)迁，让人工(gōng)智能可以灵活应对(duì)不同(tóng)模态的(de)转化、像(xiàng)人与世界交互一样自然，这方面，由算力(lì)网络来驱(qū)动将有明显优势(shì)。

此外，还有很多需(xū)要爆发式(shì)增长的(de)算力来支撑的技术创新(xīn)，将在人工智能(néng)算力网络支撑下快速推进。

AIGC已经(jīng)露(lù)出曙光，期待(dài)在(zài)大模(mó)型和大算力的(de)支(zhī)持下AIGC能持续颠覆内容(róng)生产(chǎn)的方式，将创造(zào)的边际成本降低，让万众受益(yì)。

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