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aj和耐克的区别是什么，aj和乔丹的区别是什么 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(zì)聊(liáo)天机器(qì)人ChatGPT火爆(bào)以来，微软公司(sī)创始人比尔·盖茨(cí)已(yǐ)多次公开(kāi)谈(tán)论人工(gōng)智能(néng)话题。在最近的一次采访中，他再次表示：“AI可能(néng)会让科技(jì)行业迎来一次剧(jù)烈的洗牌”。

这(zhè)个结论是他在(zài)当地时间(jiān)2月(yuè)20日接受(shòu)《In Good Company》节目(mù)专访时提出的。

他(tā)预期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市占率，因为微软(ruǎn)在AI方面的(de)行动相当(dāng)迅速。而最终科技巨头将(jiāng)把AI整合成用户的“全能(néng)助手(shǒu)”，包揽一切应用(yòng)，与人们进行沟通并提供建议(yì)，可以取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等应用(yòng)。

大佬(lǎo)口中(zhōng)全(quán)能(néng)助手(shǒu)的到来可能尚需时日(rì)，但(dàn)由ControlNet引(yǐn)发的又(yòu)一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包(bāo)围中杀(shā)出重围。

ChatGPT之后又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控(kòng)期，将(jiāng)洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能量(liàng)

ControlNet颠覆(fù)AI绘画(huà)新玩法

aj和耐克的区别是什么，aj和乔丹的区别是什么trong>AIGC向可控靠近

以(yǐ)AI绘画为代表(biǎo)的AIGC上一(yī)次(cì)爆火的时候，还是2022年8月，在美(měi)国科罗拉多州(zhōu)举办的新兴数字(zì)艺术(shù)家竞(jìng)赛中，一幅名为(wèi)《太空歌剧院(yuàn)》的(de)作品(pǐn)获奖(jiǎng)。

随后各大厂商的AI绘画软件被(bèi)广大网(wǎng)友(yǒu)熟知并(bìng)体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用(yòng)户们可以(yǐ)在(zài)应用中(zhōng)输入一组关(guān)键词(cí)或者(zhě)一张照片，就能获得一幅AI创作的画作。

作画的关键就是所输入的文本(běn)。同一组(zǔ)关键词(cí)也可以创作出很多张(zhāng)风格不(bù)一样的画作，这让(ràng)创作的过程就像开(kāi)盲(máng)盒。

很多用(yòng)户(hù)很喜欢这种不确(què)定的惊喜，他们会将生成的美图当做头(tóu)像。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交(jiāo)媒体(tǐ)上，许多用户分(fēn)享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位(wèi)网友(yǒu)的小狗照片被AI画成(chéng)了“肌肉(ròu)男”，还有网友(yǒu)的个人(rén)照片被AI识别成了建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往AI绘画的填(tián)写(xiě)关键(jiàn)词游戏可能要(yào)被颠覆了(le)。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正(zhèng)在斯坦福读博的中国(guó)人张吕敏创作的一(yī)种基(jī)于控制点的图像变形(xíng)算法，主(zhǔ)要用(yòng)于数字图像处理(lǐ)、计(jì)算机视(shì)觉(jué)和(hé)计算机图形学(xué)等领(lǐng)域(yù)。

其SD插件一经发布，在(zài)短短(duǎn)的两天内便成(chéng)为了AI绘画领(lǐng)域最新的(de)热点。

在(zài)此之前(qián)，大家用了很多方法想让AI生成(chéng)的(de)结果尽(jǐn)可(kě)能(néng)的符合要求，但(dàn)是都不(bù)尽如人(rén)意(yì)，它的出现代表(biǎo)着AI生成(chéng)开始进入真正的(de)可控时期。

因为ControlNet可以(yǐ)直接提取画(huà)面(miàn)的构图，人物的姿(zī)势和画面的(de)深度信(xìn)息等。有了它的帮助，就不(bù)用频繁的用提示词来碰运气，抽(chōu)盲盒(hé)式(shì)的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少博(bó)主的作品已(yǐ)经获(huò)得了大(dà)量的(de)浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一，他用朋友的(de)照片直(zhí)接(jiē)带她们走进动漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转文(wén)字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展找(zhǎo)到对应的关键词(cí)；最后用(yòng)ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开(kāi)始换关键词(cí)试效果。

通过(guò)图(tú)片就可以看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉(lì)害(hài)的(de)是，除了真(zhēn)实的照片，草图也可(kě)以加上(shàng)“魔法”，知乎(hū)大牛(niú)“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还(hái)能实现线稿(gǎo)转(zhuǎn)全彩图(tú)。大神张吕敏其本尊也亲自(zì)回(huí)应。

不(bù)得(dé)不说当下AIGC已经(jīng)变得越来越强大，甚(shèn)至输出的作品(pǐn)都(dōu)已经(jīng)能(néng)以假(jiǎ)乱(luàn)真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕(tì)安全问题

近日，“苏(sū)州金(jīn)鸡(jī)湖(hú)有游艇party”的消息火遍网络，而经(jīng)过警方辟谣这所(suǒ)谓的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘图诈骗(piàn)。

由(yóu)于这个活动里(lǐ)面给出的(de)美女(nǚ)照片都(dōu)是AI制作的(de)真(zhēn)人照片绘图，因为(wèi)太(tài)逼真(zhēn)，被大家当成真事传播了。

不过仔细观察可以发现(xiàn)，活动发起(qǐ)者提供的照片(piàn)中(zhōng)有个很大(dà)的漏洞(dòng)可以发现并(bìng)非(fēi)真人，而(ér)是AI绘(huì)图，那便(biàn)是图片中女(nǚ)性(xìng)的手指部分(fēn)有的存在异常。

ChatGPT之(zhī)后又一应用杀疯了，AIGC或进入(rù)可控期，将洗牌科技(jì)行业(yè)？_黑(hēi)料(liào)正(zhèng)能(néng)量

有行业(yè)人事表示：“现(xiàn)在因为手指部分的(de)绘画算法比(bǐ)较复杂，AI还不太会画人(rén)的手，但最新看到的(de)图片已经有越(yuè)来越完美的AI模(mó)型出(chū)现，以后可能就完全没有漏(lòu)洞了。”

类似的AI作图诈(zhà)骗在国外也已(yǐ)有发生。据英国广(guǎng)播公(gōng)司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用(yòng)AI合成了儿童受灾的假照片发布到(dào)网(wǎng)络(luò)，以此诱(yòu)骗善良的人打赏(shǎng)“捐助”从而(ér)实施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经(jīng)能做(zuò)出(chū)真人照片般的绘(huì)图效果(guǒ)，如(rú)果这样的图(tú)片被用来诈骗，将(jiāng)非常(cháng)可怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了很多担忧，一(yī)方面，批判(pàn)者认为AI在“学(xué)习”了大量前人的作品之后，其创(chuàng)作(zuò)没(méi)有任(rèn)何情绪和(hé)灵(líng)魂，难以和人类的艺术创(chuàng)作相(xiāng)提并(bìng)论。

另一(yī)方(fāng)面，AIGC背后的版权、目前都并没有(yǒu)得(dé)到有效的解决，还(hái)有AIGC会不会代替人(rén)类“至高无上”的创(chuàng)意。

马斯克也强调，人(rén)工智能的安全问(wèn)题需要得到重(zhòng)视，太晚就来不(bù)及(jí)了。

AIGC下一站除了视频，还(hái)有远方

技术都是有两面性(xìng)的，潜(qián)在的危害并不能掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在看(kàn)来，人工智能技术将是第四次工业革命的核心驱动力量，将(jiāng)创造新的(de)增长奇迹(jì)。

过去一年(nián)，人工(gōng)智(zhì)能在技术(shù)和商业层面都有了巨大(dà)进展，AI绘(huì)画就是人工智能(néng)技术(shù)发生方向(xiàng)性(xìng)改变(biàn)的一个代(dài)表。其下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发(fā)布(bù)了几条引爆(bào)科技圈的短视频(pín)。这些视频引(yǐn)发(fā)关(guān)注并非内容做得多优秀(xiù)，反而都非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝水的马，一只画画的(de)玩具熊(xióng)，或(huò)者一(yī)段骑摩托车的第(dì)一(yī)视角录像(xiàng)，随便一个有手机的人(rén)都可以随手(shǒu)录下一(yī)段。

但这些短(duǎn)视频的创作方式非常(cháng)简单，创作(zuò)者仅仅需要向AI输(shū)入一段话，甚至只是说(shuō)一下(xià)要求，AI就可(kě)以根据需要生成一段视(shì)频。

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谷(gǔ)歌发布的两个AI生成视频(pín)分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出(chū)的(de)是高(gāo)清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视(shì)频后，AI圈就已经玩了一(yī)波梗(gěng)，一个(gè)能够(gòu)做(zuò)出更高清视频的AI还不足以在(zài)短时间内戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震惊的(de)地方在于，它可(kě)以制作出超过2分钟的连贯的(de)也有确切内容(róng)的视(shì)频(pín)，这才(cái)是(shì)真正让人们感到惊喜(xǐ)的地方。因(yīn)为(wèi)无论(lùn)AI生成的视频多(duō)么高清(qīng)，也只能是为(wèi)内容(róng)生(shēng)产(chǎn)者提供一个灵感，一(yī)个素(sù)材，一个过场动画(huà)。

不(bù)过能(néng)够制作出(chū)有(yǒu)具体剧情内容的视频就意味(wèi)着(zhe)，一些视频创作由AI代替人工完成(chéng)已经初步有了(le)可能(néng)。

当下(xià)AI的发展速度已经(jīng)超过大部(bù)分人的想(xiǎng)象。内容产业的本质是供(gōng)给(gěi)创(chuàng)造(zào)需求，AIGC作为(wèi)全新(xīn)的内容(róng)生产方式(shì)，可以为内容产业带(dài)来更新的内容风格(gé)、更快(kuài)的生产速度，更低的生产成本，这(zhè)无疑会(huì)驱(qū)动(dòng)内容产(chǎn)业的(de)大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术(shù)还(hái)能应用于音乐、代码、机器人动(dòng)作(zuò)等多种内容形式的生成(chéng)。不(bù)难发现该项技术不仅在游戏等行(xíng)业(yè)能得到(dào)有效应用，对于下(xià)一代互联网各种(zhǒng)元(yuán)素的构建(jiàn)亦有关键意(yì)义(yì)。

从(cóng)商业化的角度来看(kàn)，文化娱乐、教育、传(chuán)媒等诸多领(lǐng)域，本身就对(duì)基(jī)于AI的可视化内容有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画及视频或不是结果，而(ér)只是(shì)AI进(jìn)程中的一块重要拼图(tú)，有(yǒu)望在技(jì)术更新的加持下实(shí)现(xiàn)更大的(de)应用价值。

AI从理解(jiě)内容，走向了可以生成内容，甚至(zhì)能够创造出(chū)独立价值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的(de)再(zài)次出圈，更代表着未来的先(xiān)进生产力即(jí)将到来(lái)。

紧抓大(dà)模(mó)型与算力，牢固AIGC底(dǐ)座(zuò)

从技(jì)术的(de)发展也(yě)可以看出，在语言大模型、图像大(dà)模型(xíng)之(zhī)后，多模态大(dà)模型已(yǐ)经成为了新的趋(qū)势(shì)。

大模(mó)型被誉为当前人工智能发展的(de)智能(néng)底座(zuò)，是全球竞争最激烈(liè)的研究(jiū)方向之一，包括(kuò)谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯(xùn)等众多头(tóu)部(bù)企业都在竞相发(fā)力。

不过(guò)训练大模型的确价格不菲，以(yǐ)国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力(lì)》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次的成本约为140万美元。而(ér)对于一些更(gèng)大的LLM(大(dà)型语言(yán)模型(xíng))，训练(liàn)成(chéng)本则介于200万美元至1200万美元高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客平(píng)均数1300万计算，其对(duì)应芯(xīn)片需求为3万(wàn)多片(piàn)英伟达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(měi)元(yuán)左右。

此外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞大算力支持。在关注(zhù)各类(lèi)大模型的发展同时，更(gèng)应(yīng)该关注算力网络的(de)建设。

算力网络正驱动AI产业(yè)发展(zhǎn)进(jìn)入史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一(yī)人工智能(néng)发展的终极目标离得更近。

因为算力可(kě)以对突破性技术创新提供大力的支持。这方(fāng)面，多模态大模型是(shì)典型。作为面向(xiàng)未来强人(rén)工智(zhì)能(néng)、通用人(rén)工智能的重(zhòng)要技(jì)术创新，多(duō)模态大模(mó)型已经在人工(gōng)智能(néng)领域提出了(le)很多年，业界也有不少技术突破，但是，多模(mó)态大(dà)模型进一步往下走，算力需求呈几何式上升(shēng)，一般的算力基础(chǔ)设施很快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字(zì)、语音单(dān)独一项的训练，到(dào)双模态、三(sān)模态的跃迁，让人工(gōng)智(zhì)能可以灵(líng)活应对不同模(mó)态的(de)转化、像人(rén)与世界交互一样(yàng)自然，这方(fāng)面，由算力网络来驱动(dòng)将有明显优势。