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玛丽黛佳是哪个国家的品牌，玛丽黛佳是什么档次 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(qì)人(rén)ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软公司创始(shǐ)人比尔·盖(gài)茨已多次公开谈(tán)论人工智(zhì)能话题。在最近的一次(cì)采访中，他再次表示：“AI可能会让科技行(xíng)业迎来一次(cì)剧(jù)烈(liè)的(de)洗牌”。

这个结论是(shì)他在当地时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的。

他预期(qī)，AI的发(fā)展(zhǎn)可能会威胁到谷歌(gē)的市占率，因(yīn)为微软在AI方面的行动相当(dāng)迅速。而最终科技巨(jù)头将把(bǎ)AI整(zhěng)合成用户的“全能(néng)助(zhù)手”，包揽(lǎn)一切(qiè)应用，与人们(men)进行沟通并(bìng)提供建(jiàn)议，可以取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中(zhōng)全能助手(shǒu)的到来可(kě)能尚(shàng)需时日，但由(yóu)ControlNet引发的又一次AI绘画(huà)浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点(diǎn)包(bāo)围中杀出重(zhòng)围。

ChatGPT之后又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行(xíng)业(yè)？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可控(kòng)靠近(jìn)

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆(bào)火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举(jǔ)办(bàn)的(de)新(xīn)兴数字(zì)艺术家竞赛中，一幅名为《太空歌(gē)剧院》的作品获(huò)奖。

随(suí)后(hòu)各大厂商的AI绘画软件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其(qí)中代表。

用户们可(kě)以在应用中输(shū)入一组关(guān)键词或者一张照片，就能(néng)获得一幅(fú)AI创作的(de)画作。

作(zuò)画的关键就是(shì)所输入的文本(běn)。同一组(zǔ)关键(jiàn)词(cí)也(yě)可(kě)以(yǐ)创作出很多张风(fēng)格不一样的画作，这让创作(zuò)的过(guò)程就像(xiàng)开盲(máng)盒(hé)。

很(hěn)多用户很喜欢这(zhè)种不确(què)定的(de)惊喜，他们会(huì)将生成的美图(tú)当(dāng)做头像。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画(huà)的(de)“翻车”作(zuò)品。在社交媒体上(shàng)，许多用户分(fēn)享AI“翻车现场”，例(lì)如，一(yī)位网(wǎng)友的小狗照片(piàn)被AI画(huà)成了“肌肉(ròu)男(nán)”，还有网友的(de)个人(rén)照片(piàn)被AI识(shí)别(bié)成了(le)建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出现(xiàn)与(yǔ)加(jiā)持(chí)，以往AI绘画的填写关键词(cí)游(yóu)戏(xì)可能要被颠覆了。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正(zhèng)在斯坦(tǎn)福读博的中国(guó)人张吕敏(mǐn)创作的(de)一(yī)种基于控制点(diǎn)的图像变形(xíng)算法，主要用(yòng)于数字图(tú)像处理(lǐ)、计算机视觉和计算(suàn)机图形学等领域。

其(qí)SD插件一经发(fā)布，在(zài)短短的两天内便成为了AI绘画领域最新的热点(diǎn)。

在此之前，大家用了很多(duō)方法想让AI生成的结(jié)果尽可能(néng)的符合要求，但是都不尽(jǐn)如人意，它的出现代表(biǎo)着(zhe)AI生(shēng)成开始进入真(zhēn)正的可控时期。

因为ControlNet可以直接提取画面的构图(tú)，人(rén)物的姿(zī)势(shì)和画面的深(shēn)度信息(xī)等。有了它(tā)的帮(bāng)助，就(jiù)不(bù)用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒式的创作(zuò)了。

通俗的(de)说(shuō)ControlNet相当(dāng)于给AI绘画加了(le)“魔法”，不少博(bó)主的作品已经获得了大量的(de)浏览量(liàng)，“viggo”就是(shì)其中(zhōng)之一，他用朋友的照(zhào)片直(zhí)接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文(wén)字。

再(zài)用(yòng)Text2Prompt插件拓展找到(dào)对应的关键词；最后用ControlNet插(chā)件(jiàn)绑定骨骼开始换关键词试效果。

通(tōng)过图片(piàn)就可以看出来，效果十分惊艳。

更(gèng)厉害(hài)的是，除了真(zhēn)实(shí)的(de)照片，草(cǎo)图也可以加上“魔法”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实(shí)现线(xiàn)稿(gǎo)转全彩图。大(dà)神张吕(lǚ)敏其(qí)本尊也亲(qīn)自(zì)回应。

不得不说(shuō)当下(xià)AIGC已经变(biàn)得越来越(yuè)强大，甚(shèn)至输出的(de)作品都已经(jīng)能以假(jiǎ)乱真了。

难辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发(fā)

警惕安全问(wèn)题

近日(rì)，“苏州金(jīn)鸡(jī)湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络，而经过警方辟(pì)谣(yáo)这所谓的“party”可能(néng)是(shì)全国第一起AI绘图诈(zhà)骗(piàn)。

由于(yú)这(zhè)个(gè)活(huó)动里(lǐ)面(miàn)给出的(de)美女照片都是AI制作的真人照片绘图，因为太逼(bī)真，被大(dà)家当成真事传播了。

不过仔细观察可以发现，活(huó)动发起者提(tí)供的照片中有个很大(dà)的(de)漏(lòu)洞可以发现并(bìng)非真人(rén)，而是AI绘图，那便是(shì)图片中女性的手(shǒu)指部分有的存在异常。

ChatGPT之后又一应用(yòng)杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正能(néng)量

有行业人事表示：“现(xiàn)在因(yīn)为手(shǒu)指(zhǐ)部分的绘(huì)画(huà)算法比(bǐ)较(jiào)复杂，AI还不太会画人的手，但最新看到的图(tú)片已经(jīng)有越来越完美的AI模型出现，以后可能就完全没有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外也已有发生。据英(yīng)国广(guǎng)播公司报(bào)道，土耳其(qí)地震期间，有(yǒu)Tiktok用户使用AI合(hé)成了儿(ér)童受灾的假照片发布到网络(luò)，以(yǐ)此诱骗善良(liáng)的人打(dǎ)赏“捐(juān)助”从而实施诈骗。

目前随(suí)着技(jì)术(shù)发(fā)展(zhǎn)，AIGC已经(jīng)能做出真人照片般的绘(huì)图(tú)效果，如果这(zhè)样的图(tú)片被用来诈骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引(yǐn)发了很(hěn)多担忧，一方面(miàn)，批判者认为(wèi)AI在“学习”了大量(liàng)前人的作品之(zhī)后，其创作没有(yǒu)任(rèn)何(hé)情(qíng)绪和(hé)灵(líng)魂，难以和(hé)人类(lèi)的艺(yì)术创作相提并论。

另(lìng)一方(fāng)面(miàn)，AIGC背后的版(bǎn)权、目(mù)前都并没有(yǒu)得到有效的解决(jué)，还(hái)有AIGC会(huì)不会(huì)代替人类“至高无(wú)上”的创意。

马斯克也(yě)强(qiáng)调，人工智(zhì)能的(de)安全问题需要得(dé)到重视，太(tài)晚就(jiù)来(lái)不及(jí)了。

AIGC下一站除了(le)视频，还有远方

技术都是有两面(miàn)性的，潜在的危(wēi)害并不能掩(yǎn)盖其光辉的贡献。现在(zài)看来，玛丽黛佳是哪个国家的品牌，玛丽黛佳是什么档次人工智能技术将是(shì)第四次工业革命的核心驱动力(lì)量，将创造新的增长奇(qí)迹。

过去一(yī)年，人工智(zhì)能在(zài)技术和商业层面(miàn)都有了(le)巨大进展(zhǎn)，AI绘画就是人工智能(néng)技术发生方(fāng)向性改变的一个代(dài)表(biǎo)。其下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发布了(le)几条引爆科(kē)技(jì)圈的短视频。这些(xiē)视频引(yǐn)发关注并非内容做得多优秀，反而都(dōu)非常(cháng)简单(dān)，比如一(yī)匹正在喝水的(de)马，一(yī)只画画的(de)玩具熊，或者一段(duàn)骑摩托车的第一视角录像，随便(biàn)一(yī)个有手机的人都(dōu)可以(yǐ)随手录下一段。

但这些短视频的创作方式(shì)非常简(jiǎn)单，创作者仅仅需要向(xiàng)AI输(shū)入一段话，甚至只是说一下(xià)要求，AI就可以根据需(xū)要生成(chéng)一段视频。

谷歌发布(bù)的两(liǎng)个AI生成视(shì)频分别来自于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(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了(le)AI生(shēng)成的(de)视频后，AI圈就已经玩了一波梗，一个能够(gòu)做出更高清视(shì)频的AI还不足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地方在于，它可以制(zhì)作(zuò)出超过2分钟的连(lián)贯的也有确切内容(róng)的视频，这(zhè)才(cái)是真正让(ràng)人们感到惊喜的地方。因为无论AI生(shēng)成的(de)视频多么高清，也只能(néng)是为内(nèi)容生产者提供一个灵(líng)感，一个(gè)素材(cái)，一个过场动(dòng)画(huà)。

不过能够制作出有具体剧情内容的视频(pín)就意味着，一些(xiē)视频创作由AI代替(tì)人工完成已经初步有了(le)可能。

当(dāng)下AI的发(fā)展速度已经超过大(dà)部分(fēn)人(rén)的想象。内(nèi)容产业(yè)的本质是供给创(chuàng)造(zào)需求，AIGC作为(wèi)全(quán)新(xīn)的内容生(shēng)产方式，可以为(wèi)内(nèi)容产(chǎn)业带(dài)来更新(xīn)的内容风格、更快(kuài)的生产速(sù)度，更低的生(shēng)产成本(běn)，这(zhè)无(wú)疑(yí)会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视频(pín)，AIGC技术还(hái)能应用于音乐、代(dài)码、机器(qì)人动作等多种内容形式的生成。不难(nán)发(fā)现该项技术不仅在游戏(xì)等(děng)行业(yè)能得到有效应(yīng)用，对(duì)于下一代互(hù)联(lián)网各种元素的构建亦有关键意义。

从商(shāng)业化的(de)角度来看，文(wén)化娱(yú)乐、教(jiào)育(yù)、传媒等诸多(duō)领域(yù)，本身就对基(jī)于AI的可(kě)视化内(nèi)容(róng)有(yǒu)强烈需(xū)求。

因此，AI绘画(huà)及视频或(huò)不是(shì)结果，而只(zhǐ)是AI进程中的一块重要拼图，有望在(zài)技术更(gèng)新的(de)加(jiā)持下实现更大的应用(yòng)价(jià)值。

AI从理解内容，走向(xiàng)了(le)可(kě)以生(shēng)成内容，甚至能够创(chuàng)造出(chū)独立价值和独立(lì)视角的内容。AIGC的再次出(chū)圈，更代表着(zhe)未(wèi)来(lái)的先进生(shēng)产力即将到来。

玛丽黛佳是哪个国家的品牌，玛丽黛佳是什么档次紧抓大模型与算力，牢固AIGC底座

从技术的发(fā)展也可以(yǐ)看出，在语言大模型、图(tú)像大模型之后，多模态(tài)大模型(xíng)已经成为了新(xīn)的趋势。

大模型被誉为当前人工智能发展(zhǎn)的智能底座(zuò)，是全球竞争最激(jī)烈的研究方(fāng)向之一，包(bāo)括谷歌、亚马(mǎ)逊、百(bǎi)度、阿(ā)里(lǐ)、腾讯等(děng)众多头部企业都(dōu)在竞相发力。

不过训(xùn)练大模型的确价格不(bù)菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多(duō)少算力》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次(cì)的成本(běn)约为140万美元。而对于一些更(gèng)大的LLM(大型(xíng)语言(yán)模型)，训练成本则介于(yú)200万(wàn)美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立访客平均(jūn)数1300万(wàn)计(jì)算，其对应芯片需(xū)求为3万多片(piàn)英(yīng)伟达A100 GPU，初(chū)始投(tóu)入(rù)成本约为8亿美元，每(měi)日仅(jǐn)电费就在5万美元(yuán)左右(yòu)。

此(cǐ)外不论(lùn)是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不(bù)开庞(páng)大算力支持。在关(guān)注(zhù)各(gè)类(lèi)大(dà)模(mó)型的发展同时，更应该关注算力网络的建设。

算力网络正驱动(dòng)AI产业发展进入史诗(shī)级(jí)加速(sù)进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发(fā)展(zhǎn)的终极目标离得(dé)更近(jìn)。

因为算力可以对突(tū)破性技术创新提供大力的(de)支持。这方面，多(duō)模态(tài)大模型(xíng)是典型。作为(wèi)面向未来强人(rén)工智能、通用人工智能的重要技术创(chuàng)新，多模态大(dà)模型已经(jīng)在(zài)人工智能领域提出了很多年，业界也有不少技术突破，但(dàn)是，多模态大模型进一步往下走(zǒu)，算(suàn)力需求呈几何式上升，一般的算(suàn)力基础设施(shī)很快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字(zì)、语音单独一项的训练(liàn)，到双模态、三模(mó)态的跃迁(qiān)，让(ràng)人工智能可以(yǐ)灵活(huó)应(yīng)对不同模态的转化、像人与(yǔ)世界交互一样自然(rán)，这(zhè)方面(miàn)，由算力网络来驱动将有明显优势。