压线扣几分罚款多少的，压线扣多少分？-橘子百科-橘子都知道

压线扣几分罚款多少的，压线扣多少分？ 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(tiān)机(jī)器人ChatGPT火(huǒ)爆以来，微(wēi)软公司创始人比尔·盖茨已多(duō)次公开(kāi)谈(tán)论人工智能话题。在最近的一次(cì)采访(fǎng)中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎(yíng)来一次剧(jù)烈的洗牌”。

这(zhè)个结(jié)论是他(tā)在(zài)当地时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目(mù)专(zhuān)访时(shí)提出(chū)的。

他预期，AI的(de)发展可能会威胁(xié)到谷歌的市占率，因为微软在AI方(fāng)面的(de)行动相当迅速。而最终科(kē)技巨头压线扣几分罚款多少的，压线扣多少分？将把(bǎ)AI整合成用户的“全能助(zhù)手(shǒu)”，包揽一(yī)切应用，与人们(men)进行沟通并(bìng)提供建议(yì)，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬口中(zhōng)全能助手(shǒu)的(de)到(dào)来可(kě)能(néng)尚需时日，但由ControlNet引发的又一次(cì)AI绘画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话题热点包(bāo)围(wéi)中(zhōng)杀(shā)出重围。

ChatGPT之后又一应用杀(shā)疯(fēng)了，AIGC或(huò)进入可控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑料(liào)正能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法(fǎ)

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘画(huà)为代表的(de)AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月(yuè)，在(zài)美国科(kē)罗拉多州举办的(de)新兴数字艺术家竞赛中，一(yī)幅名为《太空歌剧院(yuàn)》的作品(pǐn)获奖。

随后各大(dà)厂(chǎng)商的AI绘画(huà)软件(jiàn)被广大网(wǎng)友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便(biàn)是其中代(dài)表。

用户们可以在应用中输入一组关键词(cí)或者一张照片，就(jiù)能获(huò)得一幅AI创作的画作。

作画的(de)关键就是(shì)所输入的(de)文本。同一组关键词也可以创作出很(hěn)多(duō)张风格(gé)不一(yī)样(yàng)的画(huà)作(zuò)，这让创作的过(guò)程就像(xiàng)开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的惊喜，他们会将生成的美图(tú)当做(zuò)头(tóu)像。而(ér)另(lìng)一部分喜欢翻看AI绘(huì)画的(de)“翻(fān)车(chē)”作品。在社交媒体(tǐ)上，许多用户分享AI“翻(fān)车现场”，例如，一位网友(yǒu)的小(xiǎo)狗(gǒu)照片(piàn)被AI画(huà)成了“肌(jī)肉男”，还有(yǒu)网友(yǒu)的个人照片被(bèi)AI识别(bié)成(chéng)了建筑。

而如(rú)今随着ControlNet的(de)出现与加(jiā)持，以往AI绘画(huà)的(de)填写关键词游戏可能要被(bèi)颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张吕敏(mǐn)创作(zuò)的一(yī)种基于控制点(diǎn)的(de)图像变形算法(fǎ)，主(zhǔ)要用于(yú)数(shù)字图像(xiàng)处理、计算机视(shì)觉和计算(suàn)机(jī)图形学等(děng)领(lǐng)域。

其(qí)SD插件一经(jīng)发布，在短短的(de)两天(tiān)内便成为了(le)AI绘(huì)画领(lǐng)域最(zuì)新的热点。

在此(cǐ)之前，大家用(yòng)了很(hěn)多方法想让AI生成的结(jié)果尽可能的符合要求，但是都不尽如人意(yì)，它的出现代表(biǎo)着AI生成开始(shǐ)进入真正(zhèng)的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可以直接提取画面(miàn)的构图，人物的姿势和(hé)画面的深度(dù)信息(xī)等。有了(le)它的帮助，就不用频繁的用提示词来碰运(yùn)气(qì)，抽(chōu)盲盒式(shì)的创作了。

通(tōng)俗(sú)的说ControlNet相当于给AI绘(h压线扣几分罚款多少的，压线扣多少分？uì)画加了“魔法”，不(bù)少博主的作品已(yǐ)经获得了大量的浏览量，“viggo”就是其中之一，他用(yòng)朋(péng)友(yǒu)的照片直接带她们走进动漫世界(jiè)。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用Text2Prompt插(chā)件(jiàn)拓展找(zhǎo)到对应的关键词；最后(hòu)用(yòng)ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开(kāi)始换关键词试效果。

通(tōng)过(guò)图片(piàn)就可以看出来，效(xiào)果十分(fēn)惊艳。

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更厉害的是(shì)，除了(le)真实的照(zhào)片，草(cǎo)图也可以加(jiā)上“魔法”，知(zhī)乎大(dà)牛(niú)“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能(néng)实(shí)现线稿(gǎo)转全彩图。大神张吕敏其本(běn)尊也亲自(zì)回(huí)应。

不(bù)得不说(shuō)当下AIGC已经(jīng)变得越来越强大，甚(shèn)至(zhì)输出的作(zuò)品(pǐn)都已经能以假乱真(zhēn)了。

难辨虚(xū)实(shí)，AIGC技(jì)术力(lì)爆(bào)发

警(jǐng)惕安全问题(tí)

近日，“苏(sū)州金鸡湖有游艇party”的(de)消息(xī)火遍(biàn)网(wǎng)络，而经过(guò)警方辟谣这(zhè)所谓的(de)“party”可能(néng)是全国第一起AI绘图诈骗(piàn)。

由于这个活动里面(miàn)给出(chū)的美(měi)女照片(piàn)都是AI制作的真人照片绘图，因为太逼真，被大家当(dāng)成真事传播了。

不(bù)过(guò)仔细(xì)观(guān)察可以(yǐ)发现，活动发起(qǐ)者提供的照片中有个很大的漏洞可以发(fā)现并(bìng)非真人，而是AI绘(huì)图，那便是(shì)图片中女性的手指部分有的存在异(yì)常。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或(huò)进入可控期(qī)，将(jiāng)洗牌科技行业？_黑料(liào)正能量

有行(xíng)业人事表示：“现在因为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太会画人(rén)的手，但(dàn)最新(xīn)看到的图片(piàn)已经有越来(lái)越完美的AI模型(xíng)出现，以后可(kě)能(néng)就完全(quán)没(méi)有(yǒu)漏洞了。”

类似的AI作图(tú)诈(zhà)骗在国(guó)外(wài)也已有发生。据英国广播公司报道，土耳(ěr)其地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了(le)儿童受灾的(de)假(jiǎ)照片发布(bù)到网(wǎng)络，以此诱(yòu)骗善(shàn)良的(de)人打(dǎ)赏“捐助”从(cóng)而实(shí)施诈骗。

目前随着技(jì)术发展，AIGC已经(jīng)能做(zuò)出(chū)真人照片般的绘图效果，如(rú)果这样的图片(piàn)被用来诈骗，将非常可怕(pà)。

此外AIGC还引发了很多担忧(yōu)，一方面(miàn)，批(pī)判者认(rèn)为AI在“学(xué)习”了大量前人的作品之后，其(qí)创(chuàng)作(zuò)没(méi)有任何情绪和灵魂(hún)，难以和(hé)人类(lèi)的艺术创(chuàng)作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背后的版(bǎn)权、目前都并没有得到(dào)有效的解决，还有AIGC会不会代替人类“至高无上(shàng)”的创意(yì)。

马斯克也强调，人工(gōng)智能的安全(quán)问题需(xū)要(yào)得到重视，太晚(wǎn)就(jiù)来不及(jí)了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术都是有两面性的，潜在的危害并不能掩盖(gài)其光辉的贡献(xiàn)。现在看来，人(rén)工智能技术将是(shì)第四(sì)次(cì)工(gōng)业(yè)革命的核心驱动力(lì)量，将创造新的增长奇迹(jì)。

过(guò)去一(yī)年，人(rén)工智(zhì)能在技(jì)术和商业层面(miàn)都有了巨大(dà)进展，AI绘(huì)画就是(shì)人工智(zhì)能技术发生方向(xiàng)性改变(biàn)的一个(gè)代表(biǎo)。其下一站或许就是视频。

此(cǐ)前，Meta和(hé)谷歌先后发布(bù)了几条(tiáo)引(yǐn)爆科技圈的短视频(pín)。这(zhè)些视频(pín)引发(fā)关注并(bìng)非内容做(zuò)得多优(yōu)秀，反而都非常简单，比(bǐ)如(rú)一匹正在喝水的马，一(yī)只画画的玩具熊，或(huò)者一(yī)段骑摩托车(chē)的第一视角录像，随(suí)便一个(gè)有手机的(de)人都可以随(suí)手录下一段。

但这些短视频的创作(zuò)方式非常简单，创作者仅(jǐn)仅(jǐn)需要向AI输(shū)入一(yī)段话，甚至(zhì)只是(shì)说一(yī)下(xià)要求(qiú)，AI就可以根据需要生成一段(duàn)视频。

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

在Make-A-Video公布了(le)AI生(shēng)成(chéng)的视频后，AI圈就已经玩了一波梗，一(yī)个能够做出更(gèng)高清视(shì)频的AI还不足以在(zài)短(duǎn)时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加(jiā)令(lìng)人震惊的地方在于(yú)，它可以制(zhì)作出(chū)超过2分钟的连贯的也有确切内容的(de)视(shì)频，这才是真(zhēn)正让人们感到惊喜的地方。因为无论AI生成的视频多(duō)么高清，也只能(néng)是为内容生产者提供(gōng)一个灵感(gǎn)，一个素材(cái)，一个过场动画(huà)。

不过能够制作(zuò)出有具体(tǐ)剧(jù)情内容(róng)的视频就意味着，一些视频创作由AI代替人工完(wán)成已(yǐ)经(jīng)初步有了可能。

当下AI的(de)发展速度(dù)已经超过大部(bù)分人的想象。内容产业的(de)本质(zhì)是供给创造需求，AIGC作为全(quán)新的内容生产方式，可以为内(nèi)容(róng)产业带来更(gèng)新的内容风格、更快的生(shēng)产(chǎn)速度，更低的生(shēng)产成本，这无疑会驱动内(nèi)容产业的(de)大爆(bào)发。

除了AI绘图(tú)、视(shì)频，AIGC技术(shù)还(hái)能(néng)应用于音乐(lè)、代码、机器人动作(zuò)等多种内(nèi)容形式的生成(chéng)。不难发(fā)现该项技术不仅(jǐn)在游戏等行业能得到有效应用，对于下一代(dài)互联网各(gè)种元素的构建亦(yì)有关键意义。

从商业化的角度来看(kàn)，文化娱乐、教育、传媒等诸多领域(yù)，本身就对(duì)基(jī)于AI的可视化(huà)内容有强烈需(xū)求。

因此，AI绘画及视(shì)频或(huò)不(bù)是结果，而只是AI进程中的一块重(zhòng)要拼图，有望在技(jì)术更(gèng)新的加(jiā)持下实现更大的(de)应(yīng)用(yòng)价值。

AI从理解内(nèi)容，走向了(le)可以生成内容，甚(shèn)至能够创造出(chū)独立价值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的再次(cì)出圈，更(gèng)代表着(zhe)未来的先进生产(chǎn)力即将到来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢固AIGC底(dǐ)座

从技术的发展(zhǎn)也可以看出，在语言(yán)大模(mó)型、图(tú)像大模型之后，多模(mó)态大模型已经(jīng)成为了新的趋势。

大模(mó)型被(bèi)誉为当前人工(gōng)智(zhì)能发(fā)展的智能底座，是全球竞争最激烈的研究(jiū)方向之一，包括(kuò)谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业都在(zài)竞相发力。

不过训练大模型(xíng)的确价格(gé)不(bù)菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要(yào)多少算力》报(bào)告估算，GPT-3训练一次的成(chéng)本(běn)约(yuē)为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本则介于200万美元(yuán)至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客(kè)平均(jūn)数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初(chū)始投(tóu)入成本(běn)约为8亿美元，每日仅电费就在5万美(měi)元左右(yòu)。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都(dōu)离不开庞大算力(lì)支持。在关(guān)注(zhù)各(gè)类大模(mó)型的发展同时，更(gèng)应该关注算力(lì)网络的建(jiàn)设。

算(suàn)力网络正驱动AI产业发展进入(rù)史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这(zhè)一人工智能发展(zhǎn)的终极目标离得更(gèng)近(jìn)。

因为算力可以对突破性(xìng)技(jì)术创新(xīn)提供大力的支持。这方面，多(duō)模态大模型是(shì)典型。作为面(miàn)向未来强人工智能、通用人工智能的(de)重(zhòng)要技术创新，多模态大(dà)模型已经在人工智能(néng)领域提出了很(hěn)多年，业(yè)界也(yě)有(yǒu)不少(shǎo)技术(shù)突破，但是，多模态(tài)大模型(xíng)进一步往下(xià)走，算力需(xū)求(qiú)呈几何式上升，一(yī)般的算(suàn)力基础设(shè)施很快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字、语音(yīn)单独一项的训练，到双模态、三模态(tài)的跃迁(qiān)，让人工智(zhì)能可以灵活应对不同(tóng)模态的转化(huà)、像人与世界交互(hù)一样自(zì)然，这方面(miàn)，由(yóu)算力网络来(lái)驱动将有明(míng)显(xiǎn)优势(shì)。