幂级数展开式常用公式，幂级数展开式怎么推导-橘子百科-橘子都知道

幂级数展开式常用公式，幂级数展开式怎么推导 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(liáo)天机(jī)器人ChatGPT火(huǒ)爆以来，微软公(gōng)司(sī)创始人(rén)比(bǐ)尔·盖茨已多次公开(kāi)谈论(lùn)人工智能话(huà)题。在最近的一次采访中，他(tā)再次表(biǎo)示：“AI可(kě)能会让科技行业迎来一次剧烈(liè)的洗牌”。

这个结论是他在当地时间2月20日接受(shòu)《In Good Company》节(jié)目专访(fǎng)时提(tí)出的。

他预期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市(shì)占率，因(yīn)为微软在AI方面的行动相当迅速。而最终科技巨头将把AI整合(hé)成用户(hù)的“全(quán)能助(zhù)手(shǒu)”，包揽一切应(yīng)用，与人们进行沟(gōu)通并提供建议，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬(lǎo)口中全能助手的到来可能尚(shàng)需(xū)时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出重(zhòng)围(wéi)。

ChatGPT之后(hòu)又(yòu)一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌(pái)科技(jì)行(xíng)业？_黑料(liào)正能量

ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月，在美国(guó)科罗(luó)拉(lā)多(duō)州(zhōu)举(jǔ)办(bàn)的(de)新兴数字艺术(shù)家竞赛(sài)中，一(yī)幅名(míng)为(wèi)《太空歌剧院》的(de)作(zuò)品获(huò)奖。

随后(hòu)各大厂商的AI绘画软件被广大(dà)网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用(yòng)户们可以(yǐ)在应用中(zhōng)输入一组关键词(cí)或(huò)者(zhě)一张照片，就能获(huò)得一幅(fú)AI创(chuàng)作的画作。

作画的(de)关键就(jiù)是所输入的(de)文本。同一(yī)组(zǔ)关(guān)键词也可以创作出很多(duō)张风格不一样的(de)画作，这让创作的过程就像开盲盒(hé)。

很(hěn)多用户很(hěn)喜欢这种不确定的惊(jīng)喜，他们会将生成的美图当做头(tóu)像。而另(lìng)一部分喜(xǐ)欢翻看AI绘(huì)画的“翻车”作(zuò)品。在社交媒体上(shàng)，许多用户分享AI“翻车(chē)现场”，例如，一位网友的小(xiǎo)狗照片被AI画成了“肌肉(ròu)男”，还有网友(yǒu)的个人照片被AI识别(bié)成了建筑。

而如今随着(zhe)ControlNet的(de)出现与加持，以往AI绘画的填写关键词游戏可能要被颠(diān)覆(f幂级数展开式常用公式，幂级数展开式怎么推导ù)了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张吕敏(mǐn)创(chuàng)作(zuò)的(de)一种基于控制点的图像变形算法，主要用于数字(zì)图(tú)像处理、计算机视觉和计算(suàn)机(jī)图形学等领域。

其SD插(chā)件一经(jīng)发布，在短(duǎn)短的两天内便(biàn)成为了(le)AI绘画领(lǐng)域(yù)最新的热(rè)点。

在此之前，大(dà)家(jiā)用了很多方(fāng)法(fǎ)想让AI生成的结果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不尽(jǐn)如人意，它的出(chū)现代表着AI生(shēng)成(chéng)开始进入真正的可(kě)控时期(qī)。

因(yīn)为ControlNet可(kě)以直(zhí)接提取画面的构图，人物的姿势和画面的深(shēn)度信息等。有了它的帮助，就(jiù)不(bù)用频(pín)繁的(de)用提示(shì)词(cí)来(lái)碰运气(qì)，抽盲盒式的(de)创作(zuò)了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少博主(zhǔ)的(de)作品已经获得了大量的浏览量，“viggo”就(jiù)是其中之一，他(tā)用朋(péng)友的照片(piàn)直(zhí)接带她(tā)们走进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文(wén)字。

再用(yòng)Text2Prompt插(chā)件拓展(zhǎn)找到对应的关键词；最后用(yòng)ControlNet插件绑定骨骼开始换关键词(cí)试效果。

通(tōng)过图片就可以看出来，效果十(shí)分惊(jīng)艳。

更厉(lì)害的是(shì)，除了真实(shí)的(de)照(zhào)片(piàn)，草图(tú)也可以(yǐ)加上“魔法”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和(hé)“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神张吕(lǚ)敏其本尊也亲自回应(yīng)。

不得不(bù)说当下(xià)AIGC已经变(biàn)得越来(lái)越强大，甚至(zhì)输出的作品都已(yǐ)经能以假乱(luàn)真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发(fā)

警(jǐng)惕安全问题

近(jìn)日，“苏州金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消(xiāo)息火(huǒ)遍网络，而经过警方辟谣这所谓的(de)“party”可(kě)能是全国(guó)第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个活动里面给出的(de)美(měi)女照片都(dōu)是(shì)AI制作的真(zhēn)人(rén)照片绘图，因为太逼真，被大(dà)家当成(chéng)真事传播了。

不过仔细观察可以发现，活(huó)动发起者提供的(de)照片中(zhōng)有个很大的漏洞可(kě)以发现(xiàn)并(bìng)非真人(rén)，而是AI绘图，那(nà)便是图(tú)片中女性的(de)手指(zhǐ)部分有(yǒu)的(de)存在异常。

ChatGPT之(zhī)后(hòu)又一应用杀疯了(le)，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业(yè)？_黑料正能量

有行业人(rén)事表(biǎo)示：“现在因为手指部分的绘画算(suàn)法比(bǐ)较(jiào)复杂，AI还不太(tài)会画人(rén)的手，但最新看到的图片(piàn)已经有越来越(yuè)完美(měi)的AI模(mó)型出现(xiàn)，以后可能就完全没有漏洞了。”

类似的AI作(zuò)图诈(zhà)骗在(zài)国外(wài)也(yě)已有发生。据英(yīng)国广播(bō)公司报(bào)道，土耳其地震(zhèn)期间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合(hé)成(chéng)了儿童(tóng)受灾(zāi)的假照片发(fā)布到网络，以此诱骗(piàn)善良的人打赏“捐(juān)助(zhù)”从而实施(shī)诈(zhà)骗(piàn)。

目前随着(zhe)技术发展，AIGC已经能(néng)做出真人照片般的绘图效果，如(rú)果这样的图(tú)片被用来诈骗，将(jiāng)非常可(kě)怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了(le)很多(duō)担忧，一方面，批判(pàn)者认(rèn)为AI在“学习”了大量前(qián)人的作(zuò)品之后(hòu)，其创作没有任何情(qíng)绪和灵魂，难以和人类的(de)艺术创作(zuò)相(xiāng)提并论(lùn)。

另一(yī)方面，AIGC背后的(de)版权、目前都(dōu)并没有得到有效的解决(jué)，还(hái)有(yǒu)AIGC会不会代替人(rén)类“至(zhì)高无上(shàng)”的创意。

马斯克也(yě)强(qiáng)调，人工智能(néng)的安全问题需要得到(dào)重(zhòng)视，太晚就来不及了。

AIGC下(xià)一站(zhàn)除了视频(pín)，还有远方(fāng)

技术都是有两面(miàn)性的，潜(qián)在的(de)危害并(bìng)不(bù)能(néng)掩盖(gài)其光辉的贡献。现在看来(lái)，人工智能(néng)技术将是第四(sì)次工业革(gé)命(mìng)的核心驱动力量，将创(chuàng)造新(xīn)的增长(zhǎng)奇迹。

过(guò)去一年，人工智能在(zài)技术和商业层面都有了巨大(dà)进展(zhǎn)，AI绘画就是(shì)人工智能技术发生(shēng)方向性改变的一个代表。其(qí)下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科(kē)技圈的短视频。这些(xiē)视(shì)频引(yǐn)发(fā)关注并非内容做得(dé)多优秀，反(fǎn)而都非常简(jiǎn)单，比如一匹正(zhèng)在喝水的马，一(yī)只画画(huà)的玩具熊，或者一段骑摩(mó)托(tuō)车的第一视角录像，随便一个有手机的人都可以随手录下一段。

但这些短(duǎn)视(shì)频的创作方(fāng)式非常简单(dān)，创作者仅(jǐn)仅需要(yào)向(xiàng)AI输入一段(duàn)话，甚至只是(shì)说一下要求，AI就可以根据需要生成一段视频。

谷(gǔ)歌发布的两个AI生成视(shì)频(pín)分别来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主要突出的是高(gāo)清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太多的(de)差别。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生(shēng)成的视频后，AI圈(quān)就已经玩(wán)了一波梗，一个能够做出更高清(qīng)视(shì)频的AI还(hái)不足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊(jīng)的地(dì)方在于，它可以制作出超过2分钟的连贯的也有确(què)切内容的视(shì)频，这才是真正(zhèng)让人们感到惊(jīng)喜(xǐ)的(de)地方(fāng)。因为无(wú)论(lùn)AI生成的(de)视频多么高清，也(yě)只能(néng)是为内容生(shēng)产者提供一个灵感，一个素材(cái)，一(yī)个过场动(dòng)画。

不过能够制作出(chū)有具(jù)体剧情内容(róng)的视频就意味着，一些视频创作(zuò)由AI代替(tì)人工完成已经(jīng)初步有(yǒu)了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过大部分(fēn)人的想象。内(nèi)容产业(yè)的本(běn)质是供给(gěi)创(chuàng)造需(xū)求，AIGC作为(wèi)全新(xīn)的内容生产方(fāng)式，可以(yǐ)为内容产业带来更新的内(nèi)容风格、更快的生产(chǎn)速度，更低的生产(chǎn)成本，这(zhè)无疑会驱动(dòng)内容产业的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代码、机器(qì)人动作等(děng)多种内(nèi)容形(xíng)式(shì)的(de)生(shēng)成。不难发现该项(xiàng)技术不仅在游戏等行业能得到有效应用，对(duì)于下一代(dài)互(hù)联网各种元素的构建亦(yì)有关键(jiàn)意义。

从商业化的(de)角度(dù)来看，文化娱乐、教(jiào)育(yù)、传媒(méi)等诸多(duō)领域，本身就对(duì)基于AI的可视化(huà)内容有强(qiáng)烈(liè)需求。

因此，AI绘画及视(shì)频或(huò)不是结果，而只是AI进程中的(de)一块重要(yào)拼图，有望在技术更新(xīn)的加持下(xià)实现(xiàn)更大(dà)的应(yīng)用(yòng)价(jià)值。

AI从(cóng)理解内容，走向了可以生成内(nèi)容，甚(shèn)至能够创造(zào)出(chū)独立价值和独(dú)立(lì)视(shì)角的内容。AIGC的再次出圈，更代表着未来(lái)的(de)先进生产力即将到来(lái)。

紧(jǐn)抓(zhuā)大模(mó)型与算力，牢固AIGC底座

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

大模型(xíng)被誉(yù)为当前人工(gōng)智(zhì)能发展(zhǎn)的智能(néng)底(dǐ)座，是全球竞争最激烈的研究方向之一(yī)，包括谷(gǔ)歌、亚马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等众多头部企业都在竞相(xiāng)发力。

不过训练大模型(xíng)的确价格不菲，以(yǐ)国盛证券发(fā)布(bù)的(de)《ChatGPT需要多少(shǎo)算力》报告估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元。而(ér)对(duì)于一(yī)些更大(dà)的LLM(大(dà)型语言模型(xíng))，训(xùn)练(liàn)成本则(zé)介于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均(jūn)数(shù)1300万计算，其(qí)对(duì)应芯片需求为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始(shǐ)投入(rù)成本约(yuē)为8亿(yì)美(měi)元，每日仅(jǐn)电费就在5万(wàn)美元左右。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都(dōu)离不开(kāi)庞大算(suàn)力支持(chí)。在关(guān)注各类大模型的发展同时，更(gèng)应该关注算力网络的(de)建设。

算力网(wǎng)络正(zhèng)驱动AI产业发(fā)展进入史诗(shī)级加速进程，让AIGC及通用AI这一人工(gōng)智能发展(zhǎn)的(de)终(zhōng)极目标离得更近(jìn)。

因为算力可以对突破性技术创新(xīn)提(tí)供大力的支持。这方面，多模态(tài)大模型是典型。作为面向(xiàng)未(wèi)来强人工(gōng)智能(néng)、通(tōng)用(yòng)人(rén)工智能(néng)的重要技术创新(xīn)，多模(mó)态(tài)大模型(xíng)已经在人工智(zhì)能领(lǐng)域提出了很多(duō)年，业界也(yě)有不少技术突破，但是，多(duō)模态大模型进一(yī)步往下走，算力需求(qiú)呈几何式上升(shēng)，一般(bān)的算力基础设施(shī)很快将难以胜任。

从图像、文字(zì)、语音单(dān)独一项的(de)训练，到双(shuāng)模态(tài)、三模态的跃迁(qiān)，让人幂级数展开式常用公式，幂级数展开式怎么推导工智能可(kě)以灵(líng)活应(yīng)对不同(tóng)模态的(de)转化、像人(rén)与世(shì)界交互一(yī)样(yàng)自然，这(zhè)方面，由(yóu)算力网络来驱动将有明显优势。