悲守穷庐将复何及啥意思，悲守穷庐将复何及表达了什么愿望-橘子百科-橘子都知道

悲守穷庐将复何及啥意思，悲守穷庐将复何及表达了什么愿望 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(rén)ChatGPT火爆以来(lái)，微软公司创始人比尔·盖茨已多(duō)次公开谈论人(rén)工智(zhì)能话(huà)题。在最近(jìn)的一次采访中，他再次表(biǎo)示：“AI可能会让科技行(xíng)业迎(yíng)来(lái)一次剧烈的洗牌”。

这个结论是他(tā)在当(dāng)地时间2月(yuè)20日接(jiē)受《In Good Company》节目专访时(shí)提出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可能会(huì)威(wēi)胁(xié)到谷歌的市占(zhàn)率(lǜ)，因为微软在AI方面的行动(dòng)相当迅速。而最终科技巨(jù)头(tóu)将把AI整(zhěng)合成用户的“全能助(zhù)手(shǒu)”，包揽(lǎn)一(yī)切应用，与人(rén)们(men)进行(xíng)沟通并提(tí)供(gōng)建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口(kǒu)中全(quán)能(néng)助手的到来可能(néng)尚需时日，但由(yóu)ControlNet引发(fā)的又(yòu)一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包(bāo)围中杀出重(zhòng)围(wéi)。

ChatGPT之后(hòu)又(yòu)一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可(kě)控期(qī)，将洗牌科技行业？_黑料正(zhèng)能量(liàng)

ControlNet颠覆(fù)AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可(kě)控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上(shàng)一次爆火的(de)时候，还(hái)是2022年8月，在美国科罗(luó)拉多州举办的(de)新(xīn)兴数字艺术家(jiā)竞赛(sài)中，一(yī)幅名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随(suí)后各(gè)大厂商(shāng)的AI绘画软(ruǎn)件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便(biàn)是其中(zhōng)代表。

用户们可以在应用(yòng)中输入一组关键词或者一张照片(piàn)，就能获得(dé)一(yī)幅AI创作的画作(zuò)。

作(zuò)画的关键就是所输(shū)入的文本(běn)。同一组(zǔ)关(guān)键词(cí)也可以创作出很(hěn)多张(zhāng)风格不(bù)一样(yàng)的画作(zuò)，这让创(chuàng)作的(de)过程就(jiù)像开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的惊喜，他们会(huì)将生成(chéng)的美图当做头像。而另一部分(fēn)喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社(shè)交媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗(gǒu)照片被AI画成了“肌肉男(nán)”，还(hái)有网友的(de)个人照(zhào)片被AI识别(bié)成了建(jiàn)筑(zhù)。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往(wǎng)AI绘画的(de)填(tián)写关键词游戏(xì)可能要(yào)被颠覆(fù)了。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正在斯坦(tǎn)福(fú)读博的(de)中国人张吕敏创作的一种基于控制点的(de)图像变(biàn)形算法，主(zhǔ)要用于数字图像处(chù)理、计算机视觉和计算机图(tú)形学(xué)等(děng)领域。

其SD插件一经(jīng)发布，在(zài)短短的两天内便成为了AI绘(huì)画领域(yù)最新的(de)热点。

在此之前，大家用了很多(duō)方法想让AI生成(chéng)的结果尽可能(néng)的符合要求，但是都不尽如人意(yì)，它的出现代表着AI生成开(kāi)始进入真正(zhèng)的可控时期(qī)。

因为ControlNet可(kě)以直接提取画面(miàn)的构(gòu)图，人物的姿势(shì)和画(huà)面(miàn)的深度(dù)信息等。有了它的帮助，就(jiù)不(bù)用频繁的用(yòng)提示词来碰运气，抽盲盒式(shì)的创作了(le)。

通俗的(de)说C悲守穷庐将复何及啥意思，悲守穷庐将复何及表达了什么愿望ontrolNet相当于(yú)给AI绘画加(jiā)了“魔法”，不少(shǎo)博主的作品已经获得(dé)了大量的(de)浏览量，“viggo”就是其中之一，他(tā)用(yòng)朋友的照片直接带她们走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转(zhuǎn)文(wén)字。

再用Text2Prompt插(chā)件(jiàn)拓展找(zhǎo)到对应的关键(jiàn)词；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨骼开(kāi)始换关键词试效(xiào)果(guǒ)。

通(tōng)过图片就可以看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的(de)是，除了真实的照(zhào)片，草图也(yě)可以(yǐ)加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全(quán)彩图。大神张(zhāng)吕敏(mǐn)其本尊也(yě)亲自回(huí)应。

不得不(bù)说(shuō)当下AIGC已(yǐ)经(jīng)变得越(yuè)来越强(qiáng)大，甚至输出的(de)作(zuò)品都已(yǐ)经(jīng)能以(yǐ)假(jiǎ)乱(luàn)真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技(jì)术力(lì)爆(bào)发

警惕安全问题

近日，“苏州(zhōu)金鸡湖有游艇(tǐng)party”的消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可(kě)能是全国第一起AI绘图(tú)诈骗。

由(yóu)于(yú)这个活动里面(miàn)给出的美女照片都是AI制(zhì)作的(de)真人照片绘图，因为太逼真，被大家当成真事(shì)传播了(le)。

不过仔细观察可以发现，活动发起者提供的照片中有个很大的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘图(tú)，那便是图片中(zhōng)女性的手指部分有的存在异常(cháng)。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将(jiāng)洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能量

有行业人事表(biǎo)示：“现在因为手(shǒu)指部分的(de)绘画算法比较复杂，AI还不太会画人(rén)的手，但最新看到的(de)图片(piàn)已经有越来越完美(měi)的AI模型出现(xiàn)，以后可(kě)能就完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈(zhà)骗在国外(wài)也已有发生(shēng)。据英国广播公司报道，土耳(ěr)其地(dì)震(zhèn)期间(jiān)，有Tiktok用户使用(yòng)AI合成了儿(ér)童受灾的(de)假照(zhào)片发布到网(wǎng)络，以(yǐ)此(cǐ)诱骗善(shàn)良的人打赏“捐(juān)助(zhù)”从而实施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照片般的(de)绘(huì)图效果，如(rú)果这(zhè)样的图片被用来(lái)诈(zhà)骗，将非常可怕(pà)。

此(cǐ)外AIGC还引发了很多担忧(yōu)，一方面，批判者认为AI在“学习”了大量前人的作品之后，其创作没(méi)有任何情绪和灵魂，难以和人(rén)类的艺术创作相提(tí)并(bìng)论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的版(bǎn)权、目前都并没有得到有(yǒu)效的(de)解决，还(hái)有(yǒu)AIGC会不会代替人类“至(zhì)高无(wú)上”的创(chuàng)意。

马斯克也强调，人工智能的安全(quán)问题需(xū)要得到(dào)重视(shì)，太晚(wǎn)就来(lái)不及(jí)了(le)。

AIGC下一站(zhàn)除了视频，还有远方

技(jì)术都是(shì)有两(liǎng)面性的，潜在的危(wēi)害并不能掩盖其(qí)光(guāng)辉的贡献(xiàn)。现在(zài)看(kàn)来(lái)，人(rén)工智能技术(shù)将是第四次(cì)工业革(gé)命的核(hé)心驱动力量，将(jiāng)创造新的增长奇(qí)迹。

过去一年，人工智能在(zài)技(jì)术(shù)和(hé)商(shāng)业层面都有了(le)巨大进展，AI绘(huì)画就是人工(gōng)智能技术发(fā)生方向性改变的一(yī)个代(dài)表。其(qí)下一(yī)站(zhàn)或许就是视频。

此前，Meta和(hé)谷歌先(xiān)后发布了几(jǐ)条引爆科技(jì)圈的短视频。这些视频引(yǐn)发关注并(bìng)非(fēi)内容做得多优(yōu)秀，反而(ér)都非(fēi)常(cháng)简单(dān)，比如一匹(pǐ)正在喝水的(de)马，一(yī)只(zhǐ)画(huà)画的(de)玩具熊，或者一(yī)段(duàn)骑摩托车的第(dì)一视(shì)角录像，随(suí)便一个(gè)有手机的人都(dōu)可以随手录(lù)下一(yī)段。

但这些短视(shì)频的创作方式非常(cháng)简单，创作(zuò)者(zhě)仅(jǐn)仅需要向(xiàng)AI输入一段话，甚至只是说一(yī)下要求，AI就可以根据需要生成(chéng)一段视频。

谷歌(gē)发布的两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主(zhǔ)要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的(de)差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视(shì)频后，AI圈就已经玩了(le)一波梗(gěng)，一个能够做出更高清(qīng)视频的AI还(hái)不足以在(zài)短时间内戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地方在于(yú)，它可以制作出超过(guò)2分钟的(de)连贯的也(yě)有确切内容(róng)的视(shì)频，这(zhè)才是真(zhēn)正让(ràng)人们感(gǎn)到惊喜的(de)地方。因为无论AI生(shēng)成的(de)视频(pín)多么高清，也只能是为内容生产者提(tí)供一个灵感，一个素材，一个过场动(dòng)画。

不过(guò)能够制作(zuò)出有具体(tǐ)剧(jù)情内容的(de)视频就意味着(zhe)，一(yī)些(xiē)视(shì)频创作由AI代替人工完成已经(jīng)初步有了可能。

当下AI的发(fā)展速度已经超过大部分人(rén)的想(xiǎng)象。内(nèi)容产(chǎn)业的(de)本质是供给创造(zào)需求，AIGC作为全新的内容生产(chǎn)方式，可以为(wèi)内容产业带来更(gèng)新(xīn)的内容风格(gé)、更快(kuài)的(de)生产速度，更低的生产成本，这无疑会驱动内容(róng)产业(yè)的大爆发(fā)。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代码(mǎ)、机器人动作等多种内容形式的生(shēng)成。不难(nán)发现该(gāi)项技术不(bù)仅在游戏(xì)等行业能得到(dào)有(yǒu)效(xiào)应用(yòng)，对于下一代互联网各(gè)种(zhǒng)元素的构建(jiàn)亦有关(guān)键意义。

从商业化的角度来看(kàn)，文化娱乐(lè)、教育、传媒等诸多(duō)领域(yù)，本身(shēn)就对(duì)基于AI的可视化内容有(yǒu)强烈需(xū)求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画及视频或不是结(jié)果，而只是AI进程中的一块重要拼图，有望在技术更新的加持(chí)下(xià)实现更大的应用(yòng)价值。

AI从理解内容，走向了可以生成内容，甚(shèn)至能够创(chuàng)造(zào)出(chū)独立价值和独立视角的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着未来的先(xiān)进(jìn)生产力即将到(dào)来。

紧(jǐn)抓大模(mó)型与算力(lì)，牢固AIGC底(dǐ)座

从技术的发(fā)展也可以看(kàn)出，在语(yǔ)言大模型、图像大模型(xíng)之后，多模态(tài)大(dà)模(mó)型(xíng)已经成(chéng)为了新的趋势。

大模型被誉为(wèi)当前人工(gōng)智(zhì)能发展(zhǎn)的智(zhì)能底座，是全(quán)球竞争最激烈的(de)研究方向(xiàng)之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊(xùn)、百度、阿(ā)里、腾(téng)讯等众多头部企业(yè)都(dōu)在(zài)竞相发力。

不过训(xùn)练大模型的确(què)价(jià)格不菲，以国盛证券发布(bù)的《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的(de)成本约为(wèi)140万(wàn)美元。而(ér)对于一(yī)些更(gèng)大的LLM(大(dà)型语(yǔ)言模型(xíng))，训练(liàn)成本则介于200万美元至1200万(wàn)美(měi)元(yuán)高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立访客平均数1300万(wàn)计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达(dá)A100 GPU，初(chū)始投入(rù)成本约为8亿美元，每日仅(jǐn)电(diàn)费(fèi)就在(zài)5万美(měi)元(yuán)左右。

此外(wài)不论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大(dà)算力支持。在(zài)关(guān)注(zhù)各类(lèi)大模型的发展同(tóng)时，更应该关注算力(lì)网(wǎng)络的建(jiàn)设。

算力网络(luò)正(zhèng)驱(qū)动(dòng)AI产业发(fā)展(zhǎn)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)的终极目标(biāo)离得更近。

因(yīn)为算力(lì)可以对突(tū)破性技术创新提供大力的支(zhī)持。这方面(miàn)，多模(mó)态大(dà)模(mó)型是典(diǎn)型(xíng)。作为面(miàn)向未来强人工智能、通用人工智(zhì)能的重要技术创(chuàng)新，多模态大模型已经在人工智(zhì)能(néng)领域提(tí)出了很多(duō)年，业界也有不少技术突破(pò)，但是，多模态大(dà)模型进一步往(wǎng)下走，算(suàn)力需(xū)求(qiú)呈几何式(shì)上升，一般的算力基础设施很快(kuài)将难以胜任。

从图(tú)像、文字、语音单独一项的训练(liàn)，到双(shuāng)模态(tài)、三模(mó)态的跃迁(qiān)，让人工智能可(kě)以灵活应(yīng)对不同模态(tài)的转化、像(xiàng)人与(yǔ)世界交互一样(yàng)自然，这方面，由算力(lì)网络来(lái)驱动将(jiāng)有明显优势。