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单亲家庭是什么意思 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)天机器人ChatGPT火爆以来，微软公司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多(duō)次(cì)公开(kāi)谈论人工智能话题(tí)。在最(zuì)近的一次(cì)采访中，他再次表(biǎo)示：“AI可(kě)能会让科技行业迎来一(yī)次剧烈的(de)洗牌”。

这个结(jié)论(lùn)是他在当地时(shí)间2月(yuè)20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他预期，AI的发展可能(néng)会威胁到(dào)谷歌的市占率，因(yīn)为微软在AI方面的行(xíng)动(dòng)相(xiāng)当迅速。而最终科技(jì)巨头(tóu)将把(bǎ)AI整合(hé)成用(yòng)户的“全能助手(shǒu)”，包揽一(yī)切应(yīng)用，与人们(men)进行沟通并提供(gōng)建议，可以取代(dài)亚马逊、Siri或(huò)Outlook等应用。

大佬口(kǒu)中全能助手的到(dào)来可能尚需时日(rì)，但由(yóu)ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘(huì)画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话(huà)题热点包(bāo)围中杀出(chū)重围(wéi)。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将(jiāng)洗牌(pái)科技行业？_黑(hēi)料正能量(liàng)

ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可控(kòng)靠近

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次(cì)爆(bào)火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉(lā)多州(zhōu)举(jǔ)办的新兴数字艺(yì)术(shù)家(jiā)竞赛中，一幅(fú)名为《太空歌剧院》的作品获(huò)奖。

随后各大厂商的AI绘画(huà)软件被广大网(wǎng)友熟(shú)知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用户们可以在(zài)应用中输(shū)入一组关键词或者一张照片，就(jiù)能获得一(yī)幅AI创作的画(huà)作。

作画的关键就(jiù)是(shì)所输(shū)入的(de)文本。同一组关(guān)键词(cí)也(yě)可以创作(zuò)出(chū)很多张风格不一(yī)样的画(huà)作，这让创(chuàng)作的过程就(jiù)像开盲盒(hé)。

很(hěn)多用户很喜欢(huān)这种不确定的(de)惊喜，他们会(huì)将(jiāng)生(shēng)成的(de)美图当(dāng)做头(tóu)像。而(ér)另一部分喜欢翻看AI绘(huì)画的“翻车”作品。在社交媒体(tǐ)上，许(xǔ)多用户分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位(wèi)网友(yǒu)的小狗照片(piàn)被AI画成(chéng)了“肌肉男”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识别成了建筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填(tián)写关键词游戏可能要被(bèi)颠覆了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福(fú)读博的中国人(rén)张吕敏创作的(de)一种基于(yú)控制点的图(tú)像变(biàn)形算法(fǎ)，主要用于(yú)数字图像(xiàng)处理(lǐ)、计算机视(shì)觉和计(jì)算(suàn)机图(tú)形学等领域。

其SD插件一经发(fā)布，在(zài)短短的(de)两天(tiān)内(nèi)便成为了(le)AI绘(huì)画(huà)领域(yù)最新的热(rè)点。

在此之前，大家用(yòng)了很多方法想让AI生成(chéng)的结(jié)果尽可能的符(fú)合(hé)要求(qiú)，但是(shì)都(dōu)不尽如(rú)人(rén)意(yì)，它(tā)的(de)出现(xiàn)代表着(zhe)AI生成开始进(jìn)入真正的可控时期。

因(yīn)为ControlNet可以直接(jiē)提取画面的构(gòu)图(tú)，人(rén)物(wù)的姿势和画面的深度信息(xī)等。有了(le)它的帮助，就不用(yòng)频繁的用提示(shì)词来(lái)碰(pèng)运气，抽盲(máng)盒式的创作(zuò)了。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少(shǎo)博主的作品已(yǐ)经(jīng)获得了(le)大量的(de)浏览量，“viggo”就是其中(zhōng)之一(yī)，他用朋友(yǒu)的(de)照(zhào)片(piàn)直(zhí)接带她(tā)们走进(jìn)动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到(dào)对(duì)应的关键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼(gé)开始换关(guān)键(jiàn)词(cí)试效果。

通(tōng)过图片就可(kě)以看出来，效果十分惊艳(yàn)。

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更厉害的是，除了真实的(de)照片，草图也可以(yǐ)加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍(shào)到ControlNet还能实(shí)现(xiàn)线稿转全彩图。大神张(zhāng)吕敏其本尊也亲(qīn)自回应。

不(bù)得不说当下(xià)AIGC已经变得越来越强大，甚至输出的作品都已经(jīng)能以假乱真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力爆(bào)发

警惕安全问题

近(jìn)日，“苏州(zhōu)金鸡湖有游艇party”的消息(xī)火遍网络，而经过警方辟谣(yáo)这所谓的“party”可能(néng)是全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个活(huó)动里面给出的(de)美女照片都是AI制作的真(zhēn)人照片绘图，因(yīn)为太逼(bī)真，被(bèi)大家(jiā)当成真事(shì)传播了。

不过仔(zǎi)细观察可以发现，活动发起者提供的照片中(zhōng)有个(gè)很大的漏(lòu)洞可以(yǐ)发现并非(fēi)真人(rén)，而是AI绘图，那(nà)便是图片(piàn)中女性的手指部分有的存在(zài)异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业(yè)？_黑(hēi)料正能(néng)量

有(yǒu)行业(yè)人事表示(shì)：“现在因为手指(zhǐ)部分的绘画算法比较复杂，AI还不太会画人的手，但最新(xīn)看(kàn)到(dào)的图片(piàn)已经有越来越完美(měi)的AI模型出现，以后可(kě)能就(jiù)完全没有(yǒu)漏洞(dòng)了。”

类(lèi)似(shì)的AI作图诈骗(piàn)在国(guó)外也已有发生。据英国广播公司(sī)报(bào)道(dào)，土耳(ěr)其地(dì)震期间(jiān)，有Tiktok用(yòng)户使(shǐ)用AI合成了儿童受(shòu)灾的假照片(piàn)发布到网络，以(yǐ)此诱骗善良的人打赏“捐助(zhù)”从而实施(shī)诈骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已(yǐ)经能做出(chū)真人照片般的绘(huì)图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引发了(le)很多担忧(yōu)，一方面(miàn)，批(pī)判者认为(wèi)AI在“学习”了大量前(qián)人的作品之后，其创作没有任何情绪和灵魂，难以(yǐ)和(hé)人类的(de)艺术创作(zuò)相提并(bìng)论(lùn)。

另一(yī)方面，AIGC背后的版权、目前(qián)都并(bìng)没(méi)有得(dé)到有效的解决，还有(yǒu)AIGC会不会代(dài)替人类“至高无上”的创意。

马斯克(kè)也强调，人(rén)工智能(néng)的安全问(wèn)题需要得到重视，太晚就来不及了(le)。

AIGC下一站除了视(shì)频，还有(yǒu)远(yuǎn)方

技术都是有两面性的，潜在(zài)的(de)危害(hài)并不能掩(yǎn)盖其光辉(huī)的贡献。现在(zài)看来(lái)，人(rén)工智能技术将(jiāng)是第四次工业(yè)革(gé)命的核(hé)心(xīn)驱动力量，将创造(zào)新的增长奇迹。

过去一年(nián)，人工智能在技术(shù)和商业层面都有了巨大进展(zhǎn)，AI绘画就(jiù)是人工智(zhì)能(néng)技(jì)术发生方(fāng)向性改变的一个代表。其下一站或(huò)许就是视频。

此前(qián)，Meta和谷歌先后(hòu)发(fā)布了几条引爆(bào)科技圈的短视频。这些(xiē)视(shì)频(pín)引发关注并非内容做得多(duō)优秀，反而(ér)都非(fēi)常简单，比如一(yī)匹(pǐ)正(zhèng)在喝水的(de)马，一只画画(huà)的玩具熊，或者一段骑摩托车的第一视角录像，随便(biàn)一(yī)个(gè)有(yǒu)手(shǒu)机的人都可以随手录下(xià)一(yī)段。

但这(zhè)些短视频(pín)的创(chuàng)作方(fāng)式非常简单(dān)，创作者(zhě)仅仅需要向AI输入一段(duàn)话(huà)，甚至只是(shì)说(shuō)一(yī)下要求(qiú)，AI就可以根据需要(yào)生成一段视频(pín)。

谷歌发布的两个AI生成视(shì)频分(fēn)别(bié)来自(zì)于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主(zhǔ)要(yào)突出(chū)的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的差(chà)别。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生成的视频后(hòu)，AI圈就(jiù)已经玩了(le)一波(bō)梗，一(yī)个(gè)能够做(zuò)出更高清视频的AI还不足以(yǐ)在短时间内戳中兴(xīng)奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震惊的(de)地方(fāng)在于，它可以(yǐ)制作出(chū)超过2分(fēn)钟(zhōng)的连贯的也有(yǒu)确切内容的视频，这才是真正让(ràng)人们感到惊(jīng)喜的(de)地(dì)方。因为(wèi)无论AI生成的视频(pín)多么高清(qīng)，也只(zhǐ)能是为内容生产者提供一个灵感，一个素材，一个过场动(dòng)画(huà)。

不过(guò)能够(gòu)制(zhì)作出有具体剧情内(nèi)容的视频就意味(wèi)着，一些视频创作由AI代替(tì)人工(gōng)完成已经初步有了可能。

当下AI的发展速度已经超过大部(bù)分人的想象。内容产业的本质是供给(gěi)创造需求，AIGC作为全新(xīn)的(de)内(nèi)容(róng)生产方式(shì)，可以为(wèi)内容产业带(dài)来更新的内容风格、更快(kuài)的生产速度，更低的(de)生产成本，这无(wú)疑会驱动内容产业的大爆发。

除了(le)AI绘图、视频(pín)，AIGC技术(shù)还能应(yīng)用于音乐(lè)、代码(mǎ)、机器人(rén)动(dòng)作等多种内(nèi)容形式(shì)的生成(chéng)。不难(nán)发(fā)现该(gāi)项技术不仅(jǐn)在游戏(xì)等行业能得到有效应用，对于下一代(dài)互联(lián)网各种元素(sù)的(de)构建亦有关(guān)键意义。

从商业化的角度来看，文化娱(yú)乐、教(jiào)育、传媒等诸多(duō)领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视(shì)化内(nèi)容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及(jí)视频(pín)或不(bù)是结(jié)果，而只是AI进程中(zhōng)的一块重(zhòng)要拼图，有望(wàng)在技(jì)术(shù)更新的加持(chí)下(xià)实现更大(dà)的应(yīng)用价值。

AI从(cóng)理(lǐ)解内容，走向了可以生成内容，甚至(zhì)能够创(chuàng)造出(chū)独立价值和独(dú)立视角的内容。AIGC的再(zài)次出圈，更代表(biǎo)着(zhe)未来的(de)先进生产力即将到来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢固(gù)AIGC底座(zuò)

从技术(shù)的发展也(yě)可以(yǐ)看(kàn)出，在语言大(dà)模型、图像(xiàng)大(dà)模(mó)型之后，多模态大模型已经成(chéng)为(wèi)了新的(de)趋(qū)势。

大(dà)模型(xíng)被誉为当前人工智能发展的智能(néng)底(dǐ)座，是全球竞争(zhēng)最激烈的研究方向(xiàng)之(zhī)一，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿(ā)里、腾讯等众多头部企(qǐ)业(yè)都在竞相发力(lì)。

不过训练大(dà)模型的确价格不菲，以(yǐ)国盛证券发布的《ChatGPT需要(yào)多少算力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的(de)成(chéng)本约为140万美元。而对于一些更(gèng)大的LLM(大型语言模型)，训(xùn)练成本则介(jiè)于200万(wàn)美(měi)元(yuán)至1200万美元(yuán)高价之间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对应芯片需求(qiú)为3万多片英伟达(dá)A100 GPU，初(chū)始投入成本约为8亿美元(yuán)，每(měi)日(rì)仅(jǐn)电费就在5万美元左右。

此外不论(lùn)是ChatGPT还(hái)是AIGC，都(dōu)离(lí)不开庞大(dà)算力支持。在(zài)关注各类大模型(xíng)的发展同时，更应该(gāi)关注算(suàn)力网络的建设(shè)。

算力(lì)网络正驱动AI产业发展进入史(shǐ)诗(shī)级加速(sù)进程，让AIGC及通(tōng)用AI这一(yī)人工智(zhì)能发展的终(zhōng)极目标离得更近。

因为算(suàn)力可(kě)以对突破性技术创新提供大(dà)力的支持。这方面，多模态大模型是(shì)典型。作为面(miàn)向未来强人工(gōng)智(zhì)能、通用人工智能的重要技术创新，多模态大模型已经(jīng)在人工智能(néng)领域提出了很(hěn)多年(nián)，业界也有(yǒu)不(bù)少技术突破，但是，多模态(tài)大模型进一步往下(xià)走，算力需求(qiú)呈几何式上升，一(yī)般的算力基础设施很快将难(nán)以胜任。

从图像(xiàng)、文字、语音单独一项的训练，到双模(mó)态、三(sān)模态的跃迁，让人(rén)工智能(néng)可以(yǐ)灵活应对不同模态的转化、像人与世(shì)界交互(hù)一样自然，这(zhè)方面(miàn)，由算力(lì)网络来驱动将(jiāng)有明显优(yōu)势。