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arctan1怎么算出来的，arctan1怎么算？ ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天机器人ChatGPT火爆以来(lái)，微(wēi)软(ruǎn)公司创始人比(bǐ)尔·盖(gài)茨已多次公开谈论(lùn)人工智能话题(tí)。在最近的(de)一次(cì)采访中(zhōng)，他再次表示：“AI可能(néng)会让科技(jì)行业迎来一次剧烈的(de)洗牌”。

这个结论是(shì)他(tā)在当(dāng)地时(shí)间2月20日接受(shòu)《In Good Company》节(jié)目专访(fǎng)时提出的。

他预期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市占率，因为微软(ruǎn)在(zài)AI方面的行动相当迅速。而最终科(kē)技巨头将把AI整合成用户(hù)的“全能助手”，包揽(lǎn)一切(qiè)应(yīng)用(yòng)，与人们(men)进行沟通并(bìng)提供建议，可以取代亚(yà)马逊、Siri或(huò)Outlook等应(yīng)用。

大佬(lǎo)口中全能助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又一(yī)次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热(rè)点包围中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯(fēng)了(le)，AIGC或进入(rù)可(kě)控期，将洗牌(pái)科技行业(yè)？_黑料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩(wán)法

AIGC向(xiàng)可控(kòng)靠近(jìn)

以AI绘画为(wèi)代(dài)表的AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还是(shì)2022年(nián)8月(yuè)，在美(měi)国科罗拉多州(zhōu)举办的新兴数(shù)字(zì)艺(yì)术家(jiā)竞赛中(zhōng)，一幅(fú)名(míng)为《太空歌剧院》的作品获(huò)奖。

随后各大厂商的(de)AI绘画(huà)软件被广(guǎng)大网友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中代(dài)表。

用户们可以在(zài)应用中输入一组关(guān)键(jiàn)词或者(zhě)一(yī)张照片，就(jiù)能获得(dé)一(yī)幅AI创(chuàng)作的画作(zuò)。

作画的关键就是所输(shū)入的(de)文本。同一组关(guān)键词(cí)也可以创作出很(hěn)多张风(fēng)格(gé)不一样的画作，这让创作的过程就像(xiàng)开盲盒。

很多用(yòng)户很喜欢(huān)这种不确定的惊(jīng)喜，他们(men)会(huì)将(jiāng)生成的美(měi)图当做头像。而另一部分喜(xǐ)欢(huān)翻看AI绘画的(de)“翻(fān)车”作品(pǐn)。在社交媒(méi)体上，许(xǔ)多用户(hù)分享AI“翻(fān)车现场”，例如，一(yī)位网友(yǒu)的小狗照片被AI画成(chéng)了(le)“肌肉男”，还有(yǒu)网友的个人照片(piàn)被AI识别成了建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出现(xiàn)与加持，以往AI绘画的填(tián)写关(guān)键词游戏可能要(yào)被颠覆了。

ControlNet是一位正(zhèng)在斯坦福(fú)读博的(de)中国人张吕敏创作(zuò)的一种基于控制点的图像变形算法，主要(yào)用于数字(zì)图像处理、计算机视觉和计算(suàn)机图形学等领域。

其SD插(chā)件一经发布，在(zài)短(duǎn)短的两(liǎng)天内便成为了AI绘画领域最新的热点。

在此之前，大家用了很(hěn)多方法想(xiǎng)让(ràng)AI生成的结果(guǒ)尽可能的符(fú)合要求，但是都(dōu)不尽如(rú)人意，它(tā)的出(chū)现代(dài)表着(zhe)AI生成开(kāi)始进入真正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可(kě)以直(zhí)接提取画面的(de)构图(tú)，人物的姿势和画面的深度(dù)信息等。有了(le)它的帮助(zhù)，就(jiù)不(bù)用频繁的用提(tí)示词来碰运气，抽盲盒式的创(chuàng)作了。

通(tōng)俗的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘(huì)画(huà)加了(le)“魔法”，不少(shǎo)博(bó)主的作品已(yǐ)经(jīng)获得了大量(liàng)的浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中之(zhī)一，他(tā)用朋(péng)友的照片直接带她们走(zǒu)进(jìn)动漫(màn)世界(jiè)。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插(chā)件拓(tuò)展找到对应的(de)关键词；最后用ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始(shǐ)换关键词试(shì)效果。

通(tōng)过图片就可以看(kàn)出(chū)来，效果十分惊艳。

更厉害的是，除了真实的照片，草(cǎo)图也(yě)可以加上“魔法”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介(jiè)绍(shào)到ControlNet还能实(shí)现(xiàn)线稿转全彩图(tú)。大(dà)神(shén)张(zhāng)吕敏其本尊也亲自回应(yīng)。

不得不说当下AIGC已经变得(dé)越(yuè)来越强大(dà)，甚至输(shū)出(chū)的(de)作品(pǐn)都已经能以(yǐ)假乱真了。

难辨虚实arctan1怎么算出来的，arctan1怎么算？，AIGC技术力(lì)爆发(fā)

警惕安全(quán)问题

近日，“苏州金鸡(jī)湖有游(yóu)艇party”的消息火遍网(wǎng)络(luò)，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是(shì)全国(guó)第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于(yú)这(zhè)个活动里面给出的美女照(zhào)片都是AI制作的真人照片(piàn)绘图，因(yīn)为(wèi)太(tài)逼真(zhēn)，被大家当成真(zhēn)事(shì)传(chuán)播(bō)了。

不过仔细(xì)观察(chá)可以(yǐ)发(fā)现，活动发(fā)起(qǐ)者提供的照片中有(yǒu)个很大的漏洞可以发现并(bìng)非真(zhēn)人，而是AI绘图，那便是图片中女性的(de)手指部分(fēn)有(yǒu)的(de)存在异常。

ChatGPT之(zhī)后又一应(yīng)用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌科技行业？_黑料(liào)正(zhèng)能量

有行业人(rén)事表(biǎo)示：“现在(zài)因为手(shǒu)指部分(fēn)的绘(huì)画(huà)算法比较复杂(zá)，AI还(hái)不(bù)太会画人的手，但最新看到的图(tú)片(piàn)已经(jīng)有(yǒu)越来(lái)越完美的(de)AI模型出现(xiàn)，以(yǐ)后可能就完全没有(yǒu)漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外也已有发生(shēng)。据英国(guó)广播(bō)公司报道，土耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合成(chéng)了儿(ér)童(tóng)受灾的假照片发布(bù)到网络，以(yǐ)此(cǐ)诱(yòu)骗善良的人打(dǎ)赏“捐助”从而实施(shī)诈骗。

目前随着技术发展(zhǎn)，AIGC已经(jīng)能做出真人照片般的绘图(tú)效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非(fēi)常(cháng)可怕。

此外AIGC还引发了(le)很多担忧(yōu)，一方面，批判者认(rèn)为(wèi)AI在(zài)“学习”了大量前人(rén)的作(zuò)品之后，其创作没有任(rèn)何情绪和灵魂，难以和人类的艺术创作相提(tí)并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后的版权、目前都并没(méi)有(yǒu)得到有(yǒu)效的解决，还有(yǒu)AIGC会不会代替人类“至高无上”的创意。

马斯克也(yě)强调，人工智能的安全问(wèn)题需要得到重视(shì)，太(tài)晚(wǎn)就来不(bù)及了。

AIGC下一(yī)站除了视频，还(hái)有远(yuǎn)方

技术都是有两面(miàn)性的(de)，潜在的危害并不(bù)能掩盖其光辉的贡献。现在看来，人(rén)工智能技术将是第四次工业革命的核心驱动力量，将创造新的增长奇迹。

过去一年，人(rén)工智能在技术和商业层面都有了(le)巨(jù)大进展，AI绘画(huà)就是人工智能技(jì)术(shù)发(fā)生方向性改(gǎi)变的一个代表。其下一站或许就(jiù)是视(shì)频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先后(hòu)发布了几条引爆科技圈的(de)短视(shì)频。这些视频引发关注并非(fēi)内容做得多优秀，反而都非常简单(dān)，比(bǐ)如一匹正在喝水的马，一(yī)只(zhǐ)画画的(de)玩具熊，或者(zhě)一段骑摩托车的(de)第(dì)一(yī)视角录像，随便(biàn)一个有手机(jī)的人都可(kě)以(yǐ)随手录下一段。

但这些短(duǎn)视频的创作(zuò)方式非常简单，创作者仅仅需要向AI输入一(yī)段话，甚至只是(shì)说一下要求，AI就(jiù)可以根据需(xū)要(yào)生成一段视(shì)频(pín)。

谷歌(gē)发布的两(liǎng)个(gè)AI生(shēng)成(chéng)视频分(fēn)别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突出的是高(gāo)清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没(méi)有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生(shēng)成的视频后(hòu)，AI圈(quān)就已经(jīng)玩了(le)一波梗，一个(gè)能够(gòu)做出更高清(qīng)视频的AI还不足以在短时(shí)间内戳中兴(xīng)奋点。

Phenaki更(gèng)加令人(rén)震惊的地方在于(yú)，它(tā)可(kě)以制作出超过2分钟的连贯的也有(yǒu)确切内容的(de)视频，这才(cái)是真正让(ràng)人们(men)感到惊喜的(de)地方。因为无论AI生成的视频多么高(gāo)清(qīng)，也只能是为(wèi)内容生产者提供一个灵(líng)感，一个素(sù)材，一个过场动(dòng)画。

不过能够制作出有具(jù)体(tǐ)剧情内容(róng)的视频就意味着，一些(xiē)视频创作由AI代替人工完成已经初(chū)步有(yǒu)了可能。

当下AI的发展速度已经超过(guò)大(dà)部分人的想象(xiàng)。内容(róng)产业(yè)的本(běn)质是供给(gěi)创造需求(qiú)，AIGC作(zuò)为全新的内容生产方(fāng)式(shì)，可以为(wèi)内容产业带(dài)来(lái)更新的内容风(fēng)格、更快(kuài)的生产速度，更低的生产成本，这无疑会驱(qū)动内容产业(yè)的大爆(bào)发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还(hái)能应(yīng)用(yòng)于音乐、代码、机器(qì)人动作等(děng)多(duō)种内(nèi)容形式的生成。不(bù)难发现(xiàn)该项技术不(bù)仅在(zài)游(yóu)戏等行业能得到有效(xiào)应用(yòng)，对(duì)于下一代互联网各(gè)种元素(sù)的(de)构建亦有(yǒu)关键(jiàn)意义(yì)。

从(cóng)商业(yè)化的角度来看，文化娱乐、教育、传(chuán)媒等诸多领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视(shì)化(huà)内容有强烈(liè)需求(qiú)。

因此，AI绘(huì)画及视频或不是结果，而只是AI进程中的一块重(zhòng)要(yào)拼(pīn)图，有(yǒu)望(wàng)在技术更新的加持下实现(xiàn)更大的应用价值(zhí)。

AI从理解内容，走(zǒu)向(xiàng)了可(kě)以(yǐ)生成内(nèi)容，甚(shèn)至能够创造出(chū)独立价值(zhí)和独立视角的(de)内容。AIGC的再次出圈，更代表着未来的先进生产力(lì)即将到来。

紧抓(zhuā)大模型与算力(lì)，牢固AIGC底座

从(cóng)技(jì)术的(de)发(fā)展也(yě)可以看(kàn)出，在语言大模(mó)型(xíng)、图像大(dà)模(mó)型之后(hòu)，多模态大模(mó)型已经成(chéng)为了新的趋势。

大模(mó)型(xíng)被誉为当前人工智(zhì)能发(fā)展的(de)智能底座，是全球竞争最激烈的研究方向之一(yī)，包括谷(gǔ)歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿(ā)里(lǐ)、腾(téng)讯等众多(duō)头部企业都在竞相发力。

不过训练大(dà)模型(xíng)的确价格(gé)不菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练一(yī)次的(de)成本约为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模(mó)型(xíng))，训(xùn)练成本则介于200万美元至1200万(wàn)美元高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立访客平(píng)均数1300万计(jì)算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元(yuán)，每日仅电费(fèi)就(jiù)在5万(wàn)美元左(zuǒ)右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力(lì)支持。在关注各类大(dà)模(mó)型的发展同时，更应该关注算力网(wǎng)络的建设(shè)。

算力(lì)网络正(zhèng)驱动AI产业发展进入史(shǐ)诗级加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这一(yī)人工智能发展(zhǎn)的终极(jí)目标离得更近。

因(yīn)为算力可以对突破性技(jì)术创新提供大力的支(zhī)持(chí)。这(zhè)方面，多模(mó)态大(dà)模型(xíng)是典(diǎn)型。作为面(miàn)向未来强人工智能、通用人(rén)工智(zhì)能的重要(yào)技术创新，多模态大(dà)模型(xíng)已经在(zài)人工智能领(lǐng)域提出了很多年，业界也有不少技(jì)术突破，但是，多模态大(dà)模型进一步往(wǎng)下(xià)走，算力需(xū)求呈几何式(shì)上(shàng)升，一(yī)般的(de)算力基础设施很快(kuài)将难(nán)以胜任。

从图像、文字、语音单(dān)独一(yī)项的训练，到双模态、三模态(tài)的跃迁，让人工(gōng)智能可以(yǐ)灵活(huó)应(yīng)对不(bù)同模态的转(zhuǎn)化、像人(rén)与世界交互一样(yàng)自然(rán)，这方面，由算力(lì)网(wǎng)络(luò)来驱动(dòng)将有明显(xiǎn)优势。