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涂指甲油之前要涂护甲油吗，涂指甲油之前要涂护甲油吗 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(jī)器人(rén)ChatGPT火爆以来，微软(ruǎn)公司创始人比(bǐ)尔·盖茨已多次公开谈(tán)论人工(gōng)智能话题。在最近的(de)一(yī)次(cì)采访(fǎng)中，他(tā)再次(cì)表示：“AI可能会让科技行业迎来(lái)一次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结论是他(tā)在(zài)当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的。

他预期，AI的发展可能会威胁到(dào)谷歌的(de)市占率，因为微软(ruǎn)在AI方(fāng)面的行动相当迅速。而最终科(kē)技巨头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助手(shǒu)”，包(bāo)揽(lǎn)一(yī)切应用，与人们进行沟通并提供建(jiàn)议，可以取(qǔ)代(dài)亚(yà)马逊、Siri或(huò)Outlook等(děng)应(yīng)用。

大佬口中全能助手的(de)到来可能尚需(xū)时(shí)日(rì)，但(dàn)由ControlNet引发的又一(yī)次AI绘画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话(huà)题热点包围中(zhōng)杀出重(zhòng)围。

ChatGPT之(zhī)后又一应用(yòng)杀疯(fēng)了(le)，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌(pái)科技行业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘画为代(dài)表的AIGC上一次爆火的时候(hòu)，还是2022年(nián)8月，在美国(guó)科罗拉多(duō)州(zhōu)举办的新兴数字(zì)艺术家竞赛中，一(yī)幅名为《太空歌剧院》的作品获(huò)奖。

随(suí)后各大厂商的(de)AI绘(huì)画软件被广大(dà)网友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其中代(dài)表。

用户们可以在应用中输入一组关键词或者一张照片(piàn)，就能获得一幅AI创(chuàng)作的(de)画(huà)作。

作(zuò)画的(de)关键就(jiù)是(shì)所输入的文本。同一组关(guān)键词也可以(yǐ)创作出很多张风(fēng)格(gé)不一(yī)样的画作，这(zhè)让(ràng)创作的过程就像开盲盒(hé)。

很(hěn)多用户很(hěn)喜(xǐ)欢这(zhè)种不(bù)确定的(de)惊喜，他们(men)会将生成的美图当做头(tóu)像(xiàng)。而(ér)另一部(bù)分喜(xǐ)欢翻(fān)看(kàn)AI绘画的“翻(fān)车(chē)”作品。在社交媒体上，许多用户分享(xiǎng)AI“翻(fān)车(chē)现(xiàn)场(chǎng)”，例如，一位网友的小狗照片被AI画成了(le)“肌肉男”，还有(yǒu)网友的个(gè)人照片被AI识别成了建筑(zhù)。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘(huì)画的填(tián)写关键词游戏(xì)可能要(yào)被颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读(dú)博的中国人张(zhāng)吕敏创作的一种基于控(kòng)制点的(de)图像变(biàn)形算法，主要用于数(shù)字图像处理(lǐ)、计算机视觉和(hé)计算机(jī)图形(xíng)学等领域。

其(qí)SD插件一经发(fā)布(bù)，在短短的两天内(nèi)便(biàn)成为了AI绘画(huà)领域最新的(de)热点。

在此之前(qián)，大家用了很多方法想让AI生成的结果尽(jǐn)可能的符合要(yào)求，但是都不(bù)尽(jǐn)如人意，它的(de)出现代表(biǎo)着AI生(shēng)成开始(shǐ)进入真正(zhèng)的(de)可(kě)控时期。

因(yīn)为ControlNet可以直(zhí)接提取画面的构图，人(rén)物的姿(zī)势和画面的深度信息(xī)等。有了它的帮助，就不用(yòng)频繁的用(yòng)提示词来碰运气(qì)，抽(chōu)盲盒式涂指甲油之前要涂护甲油吗，涂指甲油之前要涂护甲油吗的创作了。

通俗的说(shuō)ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加了“魔法”，不少博(bó)主的作品已经获得了大量的浏(l涂指甲油之前要涂护甲油吗，涂指甲油之前要涂护甲油吗iú)览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是其中之一，他用朋友(yǒu)的(de)照片(piàn)直接带她们(men)走进(jìn)动漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用Text2Prompt插件拓展找(zhǎo)到对(duì)应(yīng)的(de)关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨(gǔ)骼开始换关键(jiàn)词试(shì)效果。

通过(guò)图片就可以(yǐ)看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的是(shì)，除了真实(shí)的(de)照片，草图也可以加上“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实现线稿转全彩(cǎi)图(tú)。大(dà)神张吕敏(mǐn)其(qí)本尊也亲自回应。

不得不(bù)说当下(xià)AIGC已经变得(dé)越来越强大，甚至输出的作品都(dōu)已经能(néng)以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发(fā)

警(jǐng)惕安全问题

近日(rì)，“苏州金鸡(jī)湖有游艇party”的消息火遍网络，而经(jīng)过警方辟谣这所谓的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘(huì)图诈骗。

由(yóu)于这个活动里面给出的美女(nǚ)照片(piàn)都是(shì)AI制(zhì)作(zuò)的真人(rén)照片绘图，因(yīn)为太逼真，被大(dà)家当(dāng)成真(zhēn)事传(chuán)播了。

不过仔细观察可以发现，活动(dòng)发起者(zhě)提供的照片中有(yǒu)个(gè)很大的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘(huì)图(tú)，那便(biàn)是(shì)图片中(zhōng)女性的手指部分有的存(cún)在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应(yīng)用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控(kòng)期，将洗(xǐ)牌科(kē)技行业？_黑料正能量

有行(xíng)业(yè)人(rén)事(shì)表示：“现在因为手(shǒu)指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太会画人的手，但(dàn)最新看到的图(tú)片已经有越来越完美(měi)的AI模型出现，以后(hòu)可能就完全没有漏洞了。”

类(lèi)似的AI作(zuò)图诈骗在国外也(yě)已有发生。据(jù)英国广播公司报(bào)道，土耳其地(dì)震期间，有(yǒu)Tiktok用户使用AI合成(chéng)了儿童(tóng)受灾的假照片(piàn)发布(bù)到(dào)网络，以此诱(yòu)骗善良的人打赏“捐(juān)助(zhù)”从而实施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做(zuò)出真(zhēn)人照(zhào)片般(bān)的绘图效果，如果(guǒ)这样的图片被用来诈骗，将(jiāng)非常可怕。

此外AIGC还引发(fā)了很多担忧，一方面，批判者认为AI在(zài)“学习(xí)”了大(dà)量前人的作(zuò)品之后，其创(chuàng)作(zuò)没有任何情绪和灵(líng)魂，难以和人类的艺(yì)术创(chuàng)作相提并论。

另一方面(miàn)，AIGC背(bèi)后的(de)版权、目(mù)前都并(bìng)没有得到有效的解决，还有(yǒu)AIGC会(huì)不会代替人类“至(zhì)高无上”的创意。

马斯克(kè)也(yě)强调，人工智能的(de)安全(quán)问题需要得到重视(shì)，太晚就来不及(jí)了。

AIGC下一站除(chú)了视(shì)频，还有远方

技术(shù)都是有两(liǎng)面性(xìng)的，潜在的危害并不能掩盖其光辉的贡献(xiàn)。现(xiàn)在看来，人工智(zhì)能技(jì)术将是第四次工业革命(mìng)的核心驱(qū)动力(lì)量，将(jiāng)创(chuàng)造新的增长(zhǎng)奇迹。

过去一年(nián)，人工智能在技术(shù)和商业层面都(dōu)有了巨大进展，AI绘画就是人工智能技(jì)术发生方向(xiàng)性改变的一个(gè)代表(biǎo)。其下(xià)一站或许就是视频(pín)。

此前，Meta和谷歌先后(hòu)发布了几条引爆科技圈的短视频。这些视频引发关注并(bìng)非(fēi)内容做得多优(yōu)秀，反(fǎn)而都(dōu)非常简单，比如一匹正在喝水的(de)马，一只画画(huà)的(de)玩具熊，或(huò)者一段骑(qí)摩托车的第一(yī)视(shì)角录(lù)像，随便一(yī)个有手机的人都可以随手(shǒu)录下(xià)一段。

但这些短视频的创(chuàng)作方式非(fēi)常简单，创作者仅仅(jǐn)需要向(xiàng)AI输(shū)入一(yī)段话(huà)，甚至只(zhǐ)是说一下(xià)要求，AI就(jiù)可以(yǐ)根据(jù)需要生成一(yī)段视频。

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(chū)的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的(de)差别。

在(zài)Make-A-Video公布(bù)了AI生成(chéng)的视频后，AI圈就(jiù)已经(jīng)玩了一波梗，一个能够做出更(gèng)高清视频的(de)AI还不足以在短时(shí)间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊(jīng)的地(dì)方在于(yú)，它可以(yǐ)制(zhì)作出超过2分钟的连贯的也有确切内容的视(shì)频(pín)，这才是真正让人(rén)们(men)感(gǎn)到惊喜的地方。因为无论AI生成的视频多(duō)么高清，也只能是为(wèi)内(nèi)容生产者提供一(yī)个灵感，一个素材，一个过场(chǎng)动画。

不过能(néng)够制作(zuò)出有具体剧情(qíng)内(nèi)容的视频就(jiù)意味着，一些视频(pín)创作由AI代替人工完成已经(jīng)初步有了可能。

当下(xià)AI的发(fā)展速(sù)度(dù)已经(jīng)超(chāo)过大部分人(rén)的想(xiǎng)象。内(nèi)容产业(yè)的本质(zhì)是供给创造需求，AIGC作为(wèi)全新的(de)内(nèi)容生产方(fāng)式(shì)，可以为(wèi)内容(róng)产业带来更(gèng)新的内(nèi)容风(fēng)格、更(gèng)快的生(shēng)产速(sù)度，更低(dī)的生产(chǎn)成本，这无疑(yí)会驱动内容产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图、视(shì)频(pín)，AIGC技(jì)术还能应用于音乐、代码(mǎ)、机器人(rén)动作等多种内容形式的生成(chéng)。不难发现该项技术不仅在游戏等行业能得(dé)到有(yǒu)效(xiào)应用，对(duì)于下一代互(hù)联网(wǎng)各种(zhǒng)元(yuán)素的构(gòu)建(jiàn)亦有关键(jiàn)意义(yì)。

从商(shāng)业化的角度来看，文化娱乐(lè)、教育(yù)、传(chuán)媒等(děng)诸(zhū)多领域，本(běn)身(shēn)就对(duì)基(jī)于AI的可视化内容有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或不是(shì)结果，而只是AI进程中的一块(kuài)重要(yào)拼图，有(yǒu)望在技术更(gèng)新的加持(chí)下(xià)实现更大(dà)的应用价值。

AI从理(lǐ)解内容(róng)，走向了可以生成(chéng)内容，甚至能够创造出独立价值和(hé)独立视角(jiǎo)的内容。AIGC的再次出(chū)圈，更代表(biǎo)着未来的先(xiān)进生产力即将到来。

紧抓大模型(xíng)与(yǔ)算力，牢固(gù)AIGC底座

从(cóng)技(jì)术的(de)发展也可以看(kàn)出，在语(yǔ)言大模型、图像大模型之后，多模态(tài)大模(mó)型已(yǐ)经成为了新的趋势。

大模型被(bèi)誉为当前人(rén)工(gōng)智(zhì)能发(fā)展的智能底座，是全球竞争最(zuì)激烈的(de)研究方(fāng)向之一(yī)，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企(qǐ)业都在竞相发(fā)力。

不过训练大模型的确价(jià)格不(bù)菲，以国盛证券发布(bù)的(de)《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约为140万美元。而对于(yú)一(yī)些更大的LLM(大型(xíng)语言模型(xíng))，训练成本则(zé)介于200万美元(yuán)至1200万美元高(gāo)价之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立(lì)访(fǎng)客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投(tóu)入成本约为(wèi)8亿美元，每日仅电(diàn)费就在5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开(kāi)庞大(dà)算力支持。在关注(zhù)各类大模型(xíng)的(de)发展(zhǎn)同时，更应该关(guān)注算力(lì)网(wǎng)络的建设。

算力网络正驱动AI产业(yè)发(fā)展进入史诗级加速(sù)进程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人工(gōng)智能发(fā)展的终极目标离得更近。

因为算力可以对突破性(xìng)技术创新提(tí)供(gōng)大力的支持。这方(fāng)面，多模态(tài)大模型是典型。作为面向未来强人(rén)工智能、通用人工(gōng)智能的(de)重要技术创新(xīn)，多(duō)模态大模型已经在(zài)人工智能领域提出了很多年，业界也有不少技术突破，但是，多模态大模型进(jìn)一步(bù)往下走(zǒu)，算(suàn)力需求呈(chéng)几何式上升，一(yī)般的算(suàn)力基础设施很快将难(nán)以胜任。

从图像、文字、语音单独一(yī)项(xiàng)的(de)训练，到双(shuāng)模态、三模态的跃迁，让人工(gōng)智能(néng)可以灵活应对不同模态的转化(huà)、像人与世界交互一样自(zì)然，这方面，由算力网络来驱(qū)动将有(yǒu)明显优势。