疏离感和陌生感的意思是什么，疏离感和陌生感的区别-橘子百科-橘子都知道

疏离感和陌生感的意思是什么，疏离感和陌生感的区别 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(tiān)机器人ChatGPT火爆以来(lái)，微软公司创始(shǐ)人比尔·盖茨(cí)已多次公开谈(tán)论人工智能话(huà)题(tí)。在最近的一次采访中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎来一(yī)次(cì)剧(jù)烈(liè)的(de)洗牌”。

这个结论是他在(zài)当地时间(jiān)2月(yuè)20日接受《In Good Company》节(jié)目专访(fǎng)时(shí)提出的(de)。

他预(yù)期(qī)，AI的发展可能会(huì)威(wēi)胁(xié)到谷(gǔ)歌的市占(zhàn)率，因为微(wēi)软在AI方面(miàn)的(de)行动相当迅速。而最终科(kē)技巨头将(jiāng)把AI整合(hé)成用户的“全能助手”，包揽(lǎn)一(yī)切(qiè)应用，与人们(men)进(jìn)行沟通并(bìng)提供建议，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全(quán)能助手的到来可(kě)能尚需时日(rì)，但由ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点包(bāo)围中杀出(chū)重围。

ChatGPT之(zhī)后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或(huò)进入可控期(qī)，将洗牌科技行业？_黑料正能量

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ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为(wèi)代表的(de)AIGC上一次爆火的时候，还(hái)是2022年8月，在美国科罗拉多州(zhōu)举(jǔ)办的新(xīn)兴数字(zì)艺术家竞赛中，一幅名为《太(tài)空歌剧院》的作品获奖。

随(suí)后(hòu)各大(dà)厂商的(de)AI绘画(huà)软件被广大网友熟(shú)知并体(tǐ)验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以在应用(yòng)中输(shū)入(rù)一组(zǔ)关键词(cí)或者(zhě)一张照片，就能获(huò)得一幅AI创作的画(huà)作。

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

很多用户很喜欢这(zhè)种(zhǒng)不(bù)确(què)定的(de)惊(jīng)喜，他们会将生成(chéng)的美图当(dāng)做头(tóu)像。而另一部分喜欢翻看AI绘画的“翻(fān)车”作品。在社交媒体上，许多用户分(fēn)享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗(gǒu)照片被AI画(huà)成了“肌(jī)肉男”，还有网(wǎng)友的个(gè)人照片被AI识(shí)别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现(xiàn)与(yǔ)加(jiā)持，以往AI绘画的(de)填写关键词游戏可能(néng)要被颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的(de)中国人张吕敏(mǐn)创作(zuò)的一种(zhǒng)基于(yú)控制点的图(tú)像变形算(suàn)法，主要用(yòng)于(yú)数(shù)字(zì)图像(xiàng)处理、计算机视(shì)觉和计算机图(tú)形学(xué)等(děng)领域(yù)。

其SD插件一经发布，在短(duǎn)短的两(liǎng)天(tiān)内(nèi)便(biàn)成为了AI绘画领域最(zuì)新的(de)热点。

在(zài)此之(zhī)前，大家用(yòng)了(le)很(hěn)多方法想让AI生成的结果尽(jǐn)可能的(de)符合(hé)要求，但是都不尽(jǐn)如(rú)人意，它的出现代表着(zhe)AI生成开始进入(rù)真正(zhèng)的可控(kòng)时期。

因(yīn)为ControlNet可以(yǐ)直(zhí)接提取画面的构图，人物(wù疏离感和陌生感的意思是什么，疏离感和陌生感的区别)的姿势和画面(miàn)的深度信息等。有了(le)它的帮助，就不(bù)用频繁(fán)的用提示(shì)词来碰运气，抽盲盒(hé)式的(de)创作了。

通俗的(de)说ControlNet相当于给AI绘画加(jiā)了“魔法(fǎ)”，不少(shǎo)博主的作品已(yǐ)经获得了大量的浏(liú)览量(liàng)，“viggo”就是其(qí)中之一，他用朋友的(de)照片直接带她们走进动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片(piàn)转文字。

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

通(tōng)过图片就(jiù)可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除了(le)真实(shí)的照片，草图也(yě)可以加上“魔法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实现线稿转全(quán)彩图。大神张(zhāng)吕(lǚ)敏(mǐn)其本尊也亲自回应(yīng)。

不(bù)得不说当(dāng)下AIGC已经(jīng)变(biàn)得越来(lái)越强大，甚至(zhì)输出的作(zuò)品都已(yǐ)经能以假乱真(zhēn)了。

难(nán)辨(biàn)虚(xū)实(shí)，AIGC技术力爆发(fā)

警惕(tì)安全问题

近日，“苏州金(jīn)鸡湖有游艇party”的消息火遍网络，而经(jīng)过(guò)警方辟谣这所谓的“party”可能(néng)是全(quán)国第(dì)一起AI绘图诈(zhà)骗。

由于这个活(huó)动里面(miàn)给出(chū)的美女(nǚ)照片都是AI制作的(de)真(zhēn)人照(zhào)片绘图，因为太逼真，被大家(jiā)当成真事传(chuán)播了。

不过仔细观察可以发现，活(huó)动发起者提供(gōng)的(de)照片中(zhōng)有个很大的漏洞(dòng)可以发现并(bìng)非真人(rén)，而是AI绘(huì)图(tú)，那便(biàn)是图片中(zhōng)女性的手指部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技(jì)行业？_黑料(liào)正能量

有(yǒu)行业人事表(biǎo)示：“现(xiàn)在因为手指部分的绘画(huà)算(suàn)法比较复(fù)杂(zá)，AI还不太会画人(rén)的手，但最新看到的(de)图(tú)片已经有越来越完美(měi)的(de)AI模(mó)型出现(xiàn)，以后可能就完全没有漏洞了。”

类(lèi)似(shì)的AI作(zuò)图诈骗(piàn)在(zài)国外也已有发生。据英国(guó)广播公司报道，土耳其(qí)地震期间，有Tiktok用户(hù)使(shǐ)用AI合成了儿童(tóng)受灾的假(jiǎ)照(zhào)片发布到网络(luò)，以此诱骗善良的人(rén)打疏离感和陌生感的意思是什么，疏离感和陌生感的区别赏“捐助”从而实施诈骗(piàn)。

目前随(suí)着技(jì)术发展，AIGC已经能做出真人(rén)照片般的绘(huì)图效果，如果这样的图(tú)片被用(yòng)来诈骗，将非常(cháng)可怕。

此外AIGC还引发(fā)了很(hěn)多(duō)担忧，一方(fāng)面，批判者(zhě)认为AI在“学习(xí)”了大量前人(rén)的作(zuò)品之后，其创作没(méi)有任何情绪和灵魂，难(nán)以和人类的艺术创作相提并(bìng)论。

另一方面，AIGC背后的版权、目前(qián)都并没有得(dé)到有效的解决，还有AIGC会不(bù)会代替人(rén)类“至高无上”的创意。

马(mǎ)斯(sī)克也(yě)强调(diào)，人工智能(néng)的(de)安全问题需要得到重(zhòng)视，太晚就来不(bù)及了(le)。

AIGC下一站除(chú)了视频，还有远方

技术都是有(yǒu)两面性的，潜在的危(wēi)害并不能掩盖其(qí)光(guāng)辉的贡献。现在看来，人工智能技术将是第(dì)四次(cì)工业革命的核心驱动力量，将创造新的(de)增(zēng)长奇迹。

过去(qù)一年，人工智(zhì)能在技术和商业层(céng)面(miàn)都有(yǒu)了巨(jù)大进展(zhǎn)，AI绘画就(jiù)是人工智能技术发生(shēng)方向性改变的一个(gè)代(dài)表(biǎo)。其下一站(zhàn)或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后(hòu)发布了(le)几(jǐ)条引爆科技圈的短视(shì)频。这(zhè)些(xiē)视频引发关注并非内容做得多(duō)优秀，反而(ér)都非常简单，比如一匹正在喝水的马，一只画画的玩具熊，或者一(yī)段骑摩(mó)托车(chē)的第一视角(jiǎo)录像，随便一个(gè)有(yǒu)手机(jī)的人都(dōu)可以随手录下一段。

但这些短视频的创作(zuò)方(fāng)式非常简单，创(chuàng)作者(zhě)仅(jǐn)仅需要向AI输入一段(duàn)话，甚(shèn)至只是说一下要求，AI就可以根据需(xū)要(yào)生成一段视频。

谷歌(gē)发(fā)布(bù)的两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是高(gāo)清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生成的视频后，AI圈就(jiù)已(yǐ)经玩了一波梗，一个能(néng)够做出更高清视频的AI还不足以在短时(shí)间内(nèi)戳(chuō)中兴奋(fèn)点。

Phenaki更(gèng)加令(lìng)人震惊的(de)地方在(zài)于，它可以制作出超(chāo)过2分钟的连贯的也有确切(qiè)内容的视频，这才是真(zhēn)正让(ràng)人(rén)们感到惊喜的地方(fāng)。因为无论AI生成的视频多么高(gāo)清，也只能是为(wèi)内容生产者提供一个灵感，一(yī)个素材，一个过场动画。

不(bù)过(guò)能够制作出有(yǒu)具体剧情内容的视频就意(yì)味着，一(yī)些(xiē)视频创作(zuò)由(yóu)AI代替人(rén)工完成已(yǐ)经(jīng)初步(bù)有了可能(néng)。

当下AI的发展速度已(yǐ)经超过大(dà)部分人的想象。内容产业的(de)本质是供给创(chuàng)造(zào)需求，AIGC作为全(quán)新的(de)内容(róng)生产方式(shì)，可以为内(nèi)容产业带(dài)来(lái)更(gèng)新的内容(róng)风(fēng)格、更快的生产(chǎn)速度，更低(dī)的(de)生产成本，这(zhè)无(wú)疑会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还(hái)能应(yīng)用于音乐、代(dài)码(mǎ)、机(jī)器人动作(zuò)等多(duō)种内(nèi)容形式(shì)的生成。不(bù)难发现该项技术不仅在游戏等行业能(néng)得到(dào)有效应用，对于(yú)下一(yī)代(dài)互联网各种元(yuán)素的构建亦有关键意(yì)义。

从商业(yè)化的(de)角度来看(kàn)，文化娱乐、教育、传媒(méi)等诸多领(lǐng)域，本身就(jiù)对基(jī)于(yú)AI的可视化(huà)内容有强烈需(xū)求。

因此，AI绘画(huà)及视频或不是结果，而只(zhǐ)是AI进程中的(de)一块重要拼图(tú)，有望在技术更新的加持(chí)下实(shí)现(xiàn)更大的应用价值。

AI从理解(jiě)内容，走向了可(kě)以(yǐ)生成内容，甚至能够创造(zào)出独(dú)立价值(zhí)和独(dú)立视角(jiǎo)的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表(biǎo)着未(wèi)来的先进生产力即将到来。

紧抓大模(mó)型与算力，牢固AIGC底座

从技术的发展也可(kě)以看出，在语(yǔ)言大模型(xíng)、图像大模型之后，多模态大(dà)模型已经成为(wèi)了新(xīn)的(de)趋势。

大模(mó)型被誉为(wèi)当前人工智(zhì)能(néng)发展(zhǎn)的智能底座，是(shì)全(quán)球竞争最激烈的研(yán)究方向(xiàng)之一(yī)，包(bāo)括谷(gǔ)歌、亚马逊、百度(dù)、阿里、腾讯等众多头部企业都在竞(jìng)相发力(lì)。

不过训练大模型的确价格不菲，以国盛证券发布(bù)的《ChatGPT需(xū)要多少算力(lì)》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次的成(chéng)本约为140万(wàn)美元。而对于一些更大的LLM(大型(xíng)语言模型)，训练成本则(zé)介于200万美元至(zhì)1200万美元(yuán)高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对(duì)应芯(xīn)片需(xū)求为3万(wàn)多(duō)片(piàn)英(yīng)伟达A100 GPU，初始(shǐ)投(tóu)入成本约为8亿美元，每日仅电费就在5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开庞大(dà)算(suàn)力(lì)支(zhī)持。在关注各类大模型的(de)发展同时(shí)，更应该关注算力网络的(de)建设(shè)。

算力网(wǎng)络正驱动AI产业发展进(jìn)入(rù)史诗级加(jiā)速(sù)进程，让(ràng)AIGC及(jí)通用AI这一(yī)人(rén)工智能发展的终(zhōng)极目(mù)标离(lí)得更(gèng)近。

因(yīn)为算力可以对突破性技(jì)术(shù)创新提供大力的(de)支持。这(zhè)方面，多(duō)模态大模型是典(diǎn)型。作为面向(xiàng)未(wèi)来强人工智能、通用人工智(zhì)能的重要技术创新(xīn)，多模(mó)态(tài)大模型(xíng)已经在人工智能领域(yù)提(tí)出了很多(duō)年(nián)，业(yè)界也(yě)有(yǒu)不(bù)少(shǎo)技术(shù)突破，但(dàn)是，多模态大模型(xíng)进(jìn)一步往下走，算力(lì)需求(qiú)呈几何式上(shàng)升，一般的算(suàn)力基础设施(shī)很快将难以胜(shèng)任。

从图(tú)像(xiàng)、文字、语(yǔ)音单独一项的训练(liàn)，到(dào)双模(mó)态、三模态的跃迁，让人工智能(néng)可以灵活应对不同模(mó)态的转(zhuǎn)化(huà)、像人与世(shì)界交互一样自然，这方面，由算力网络来驱动将有明显优(yōu)势。