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尽管的关联词后面是什么，尽管的关联词表示什么关系 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，微软公司(sī)创始人比(bǐ)尔(ěr)·盖茨已多(duō)次公(gōng)开谈(tán)论人工智能话题。在最近的一次采访(fǎng)中，他再(zài)次表(biǎo)示：“AI可能会(huì)让(ràng)科技行业迎来一次(cì)剧烈的洗牌”。

这个结(jié)论是他在当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时(shí)提出的。

他预期，AI的发展(zhǎn)可能(néng)会威(wēi)胁到谷歌的(de)市占(zhàn)率，因为微软在AI方面的行动相当(dāng)迅(xùn)速。而最终科技(jì)巨头将(jiāng)把AI整合成用户的“全能助手”，包揽一切应(yīng)用(yòng)，与(yǔ)人们(men)进行沟(gōu)通并提供建议，可以取代亚(yà)马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬(lǎo)口(kǒu)中全能助手(shǒu)的到(dào)来可能(néng)尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话(huà)题(tí)热点(diǎn)包围(wéi)中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又一(yī)应(yīng)用杀疯了，AIGC或进(jìn)入可控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑料(liào)正能量

ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以(yǐ)AI绘画(huà)为代表的AIGC上一次爆火的时候(hòu)，还(hái)是2022年8月，在美国科罗(luó)拉多州举(jǔ)办的新兴数字艺术家竞赛中，一(yī)幅名为《太空(kōng)歌剧院》的作品获奖。

随后各大厂(chǎng)商(shāng)的AI绘(huì)画软件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其(qí)中代(dài)表。

用户们可(kě)以在(zài)应用中输(shū)入一组关(guān)键词或者一张照片，就能获得一幅AI创作(zuò)的画作。

作(zuò)画的关键就是所输入的文本。同一组关键词也(yě)可以创(chuàng)作出很多张风(fēng)格(gé)不一样(yàng)的画(huà)作(zuò)，这让(ràng)创作的过(guò)程就(jiù)像开(kāi)盲盒。

很多用户(hù)很喜(xǐ)欢(huān)这种不(bù)确定的惊喜，他们会将生成的(de)美图(tú)当做头(tóu)像。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的(de)“翻(fān)车(chē)”作品。在社交媒体(tǐ)上，许多(duō)用户(hù)分享AI“翻车现场”，例如，一位网友(yǒu)的(de)小狗(gǒu)照片被AI画成了“肌肉男”，还(hái)有网友的个人(rén)照片被AI识(shí)别成了建筑。

而(ér)如(rú)今(jīn)随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填(tián)写关键(jiàn)词(cí)游(yóu)戏(xì)可能要被颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张(zhāng)吕敏(mǐn)创作的(de)一(yī)种基于控制点的图像变(biàn)形(xíng)算法(fǎ)，主要用于数(shù)字图像处理(lǐ)、计算机视觉和计算机图形学等领(lǐng)域。

其SD插件一经发(fā)布，在(zài)短(duǎn)短(duǎn)的(de)两天内便(biàn)成为了(le)AI绘画领域最新的热点(diǎn)。

在此之前，大家用了很多方(fāng)法想让AI生成的(de)结(jié)果尽可能的(de)符合要(yào)求，但是都(dōu)不尽如人意(yì)，它的(de)出现代表(biǎo)着AI生(shēng)成开(kāi)始进入真(zhēn)正的可控时期。

因(yīn)为(wèi)ControlNet可以直(zhí)接(jiē)提取画(huà)面的(de)构图，人物的姿(zī)势和画面(miàn)的深度信息(xī)等(děng)。有(yǒu)了它的帮(bāng)助，就不(bù)用(yòng)频繁的用提(tí)示(shì)词来碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相(xiāng)当(dāng)于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博主的作品已经获(huò)得了(le)大量的浏览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是其(qí)中之一(yī)，他(tā)用朋友的照片直接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展找到对(duì)应的关键词；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始换关键词试效果(guǒ)。

通过图(tú)片就可以(yǐ)看出(chū)来(lái)，效果十分惊艳。尽管的关联词后面是什么，尽管的关联词表示什么关系p>

更厉害的是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实现线稿转全彩(cǎi)图。大神张吕敏其本(běn)尊也亲(qīn)自回(huí)应。

不得(dé)不说当下AIGC已经变得越来越强大，甚至输出的作(zuò)品都已(yǐ)经能(néng)以假乱(luàn)真了(le)。

难辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发

警惕安全问题

近日(rì)，“苏州金鸡湖有游艇party”的消(xiāo)息火遍网络，而经过警方辟谣这(zhè)所(suǒ)谓的“party”可能是(shì)全国(guó)第一起AI绘图诈骗。

由于这个活动里面给出的美女照片都(dōu)是AI制作的真人照片绘图，因为太逼真，被大家当成(chéng)真事传播了。

不过仔细观察可以发现，活(huó)动发起者提供的照(zhào)片中有个很大的漏洞(dòng)可以发现并(bìng)非真人，而是AI绘图(tú)，那便是图片中女(nǚ)性的手指(zhǐ)部分有的存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进(jìn)入可(kě)控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑(hēi)料正能量(liàng)

有行业人事表示：“现在因为手(shǒu)指部分(fēn)的(de)绘画算(suàn)法比较复杂(zá)，AI还(hái)不太会画(huà)人的(de)手，但最新(xīn)看到(dào)的图片已经有越来(lái)越完美(měi)的(de)AI模型出现，以后可(kě)能就完全(quán)没有(yǒu)漏洞(dòng)了(le)。”

类(lèi)似的AI作图诈骗(piàn)在国(guó)外(wài)也已有发生。据(jù)英国广播公司(sī)报道(dào)，土耳(ěr)其(qí)地震期间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合成了儿童受(shòu)灾的(de)假照(zhào)片发布(bù)到网络，以此(cǐ)诱骗善良的(de)人打(dǎ)赏“捐助(zhù)”从而实施诈骗。

目前随着技术发展，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，将非常可(kě)怕。

此外AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了大量(liàng)前(qián)人(rén)的作品之后，其创作没有任何(hé)情绪和灵魂，难以和人类的艺术创作相提并论。

另(lìng)一(yī)方面，AIGC背后的版权、目(mù)前都并没有得(dé)到有效的解决，还有(yǒu)AIGC会不会代替人类“至高无上”的(de)创意。

马斯克(kè)也强调，人工智能的安全问题(tí)需(xū)要得(dé)到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站(zhàn)除了(le)视频，还(hái)有远方

技术都是(shì)有两(liǎng)面性(xìng)的(de)，潜在的危(wēi)害并不能掩盖(gài)其光辉的贡献(xiàn)。现(xiàn)在看来，人工智(zhì)能技术将是第四次工业革命的核心(xīn)驱动力(lì)量，将创(chuàng)造新的增长奇迹。

过去一(yī)年，人工智能在技术和商(shāng)业(yè)层面都(dōu)有了巨大进展，AI绘画就是人工智能技术发生方向(xiàng)性(xìng)改(gǎi)变的一个代表(biǎo)。其下(xià)一站或许就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌(gē)先后发布了几条引爆科技圈的(de)短视频。这(zhè)些(xiē)视频引发(fā)关(guān)注(zhù)并非(fēi)内容(róng)做得(dé)多(duō)优(yōu)秀，反而都非常简单，比如一匹(pǐ)正在喝水的马，一只(zhǐ)画画的玩(wán)具熊，或者一段骑摩托(tuō)车的第一视角录像，随便(biàn)一个有手机的人都(dōu)可以随手(shǒu)录下一段。

但这些短视频的创作方(fāng)式非常(cháng)简单，创作者仅仅需要(yào)向AI输(shū)入一(yī)段话，甚(shèn)至(zhì)只是说一(yī)下要求，AI就可以根据(jù)需(xū)要生成(chéng)一段视频(pín)。

谷歌发布的两个AI生成视频分别(bié)来自(zì)于Imagen Video和(hé)Phenaki，前(qián)者主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多(duō)的差别(bié)。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生(shēng)成(chéng)的视频(pín)后(hòu)，AI圈就已(yǐ)经玩了(le)一波梗，一个能够(gòu)做出更高清视(shì)频的AI还(hái)不足(zú)以在短时间(jiān)内戳(chuō)中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令(lìng)人震(zhèn)惊(jīng)的地方(fāng)在于(yú)，它(tā)可以制作出超过2分钟的(de)连贯(guàn)的(de)也有确切内容的视频，这才是真正让人们(men)感(gǎn)到惊喜的地方。因为(wèi)无论AI生(shēng)成(chéng)的视频多么高清，也只能是为内(nèi)容生产者(zhě)提供(gōng)一个(gè)灵感(gǎn)，一个(gè)素材，一个过场(chǎng)动画。

不过能够(gòu)制(zhì)作(zuò)出有具体(tǐ)剧情(qíng)内(nèi)容的视频就意味着(zhe)，一些视(shì)频创作由AI代替人(rén)工完成已经初步(bù)有了可能。

当下(xià)AI的(de)发展速度已经(jīng)超过大部分人的(de)想象(xiàng)。内容产业(yè)的本质是供给创(chuàng)造(zào)需求，AIGC作为全新的(de)内容生产方(fāng)式，可以为内容产业带(dài)来更新的内(nèi)容风(fēng)格(gé)、更快的(de)生产速度(dù)，更低的生产成本，这无疑会(huì)驱动内容产(chǎn)业的大爆(bào)发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还(hái)能应(yīng)用于(yú)音(yīn)乐(lè)、代码、机器人动作(zuò)等多种(zhǒng)内容形式的生成。不(bù)难发(fā)现该项技术不仅在游戏等行业能得(dé)到有效应(yīng)用(yòng)，对于下一代互联网各种元素(sù)的构建亦有关键意义。

从商业化的角度来看(kàn)，文化(huà)娱乐、教育、传媒等诸多领域，本身就(jiù)对基(jī)于AI的可视(shì)化内容(róng)有强(qiáng)烈需求(qiú)。

因此，AI绘画(huà)及视(shì)频(pín)或不是结(jié)果(guǒ)，而只是AI进程中的一块重(zhòng)要拼图，有望在技术更新的加持下实(shí)现(xiàn)更大的(de)应用价值(zhí)。

AI从理(lǐ)解内容(róng)，走(zǒu)向(xiàng)了可以生成(chéng)内(nèi)容，甚(shèn)至能够创造出独立价值和独立视角的内容。AIGC的再(zài)次出(chū)圈，更代表着未来的先(xiān)进生产力(lì)即(jí)将到来。

紧抓大(dà)模型(xíng)与(yǔ)算力，牢固AIGC底座

从(cóng)技术(shù)的尽管的关联词后面是什么，尽管的关联词表示什么关系(de)发(fā)展也可(kě)以看出(chū)，在(zài)语言大模型、图(tú)像大模型之后，多模态(tài)大模(mó)型已经成为了新的(de)趋势。

大模型(xíng)被誉为(wèi)当(dāng)前(qián)人工(gōng)智能发展的智能底座(zuò)，是全球竞争最激烈的(de)研究方向之一，包括谷歌、亚马(mǎ)逊(xùn)、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众多头部企业都在(zài)竞相发力。

不过(guò)训(xùn)练大模型的(de)确(què)价格不菲，以国盛(shèng)证券发布的(de)《ChatGPT需要多(duō)少算力》报告(gào)估算，GPT-3训练一(yī)次(cì)的成本约为140万美(měi)元。而(ér)对于一(yī)些更大的LLM(大(dà)型语(yǔ)言模型)，训练(liàn)成本则介于200万美元至(zhì)1200万(wàn)美元高价之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年1月(yuè)的(de)独立访客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯片需求为3万(wàn)多片英(yīng)伟达(dá)A100 GPU，初始投入成本约为8亿(yì)美元，每日(rì)仅电费就在5万美元左右(yòu)。

此外不论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持。在关注各类大模型(xíng)的发展同时，更(gèng)应该关注(zhù)算力网络的(de)建设。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动AI产业发展进入史诗级加速进(jìn)程，让AIGC及通(tōng)用AI这一人工智(zhì)能发展(zhǎn)的(de)终极(jí)目标离(lí)得更近。

因为算(suàn)力可以对突(tū)破性(xìng)技(jì)术创新提供(gōng)大力的支持(chí)。这方面，多(duō)模(mó)态大模型是典型(xíng)。作(zuò)为面向未来强人(rén)工智(zhì)能、通用(yòng)人工智能的重要技术创新，多模态大模(mó)型已经(jīng)在人(rén)工智能领域提出了很(hěn)多年，业(yè)界(jiè)也有不少技术突破，但是，多模态(tài)大(dà)模型(xíng)进一步往下走，算力需求呈几(jǐ)何式上升，一般的(de)算力基础(chǔ)设施很快将难以胜任。

从图像、文字、语(yǔ)音单独一项的(de)训练(liàn)，到双(shuāng)模(mó)态、三模态(tài)的(de)跃(yuè)迁，让(ràng)人工智能可以灵活应对不同模态的转化(huà)、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这(zhè)方(fāng)面，由算力网(wǎng)络来(lái)驱动将有明显优(yōu)势(shì)。