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体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？ 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)聊天机器(qì)人(rén)ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软(ruǎn)公司创始(shǐ)人比尔·盖茨已多次公开谈论人工智能(néng)话题。在最近的一次采访中，他再次表示：“AI可能会让(ràng)科技行业迎来(lái)一次剧烈的洗(xǐ)牌”。

这个结论是(shì)他(tā)在(zài)当地时间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的(de)。

他(tā)预期，AI的(de)发(fā)展可能会威胁到谷歌的市(shì)占(zhàn)率，因为微软(ruǎn)在AI方面的行(xíng)动相当迅速。而最终(zhōng)科(kē)技巨(jù)头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助(zhù)手”，包揽一切应用，与人们进行(xíng)沟(gōu)通并提供(gōng)建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助手的到来可能尚需(xū)时日，但由(yóu)ControlNet引发(fā)的又一(yī)次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出(chū)重围。

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ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘(huì)画为(wèi)代表的(de)AIGC上一次爆(bào)火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多(duō)州举办的新兴数字艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太空歌剧(jù)院》的(de)作品获奖。

随后(hòu)各大(dà)厂(chǎng)商的AI绘画软件被广大(dà)网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们(men)可(kě)以在应用中输入一组(zǔ)关键词或者一张照片(piàn)，就能获(huò)得一幅AI创作的画作。

作画的关键就是所输入的文本。同(tóng)一(yī)组关键(jiàn)词也(yě)可以创作出(chū)很(hěn)多张风格不一样的(de)画作，这让创作的过程就像(xiàng)开盲(máng)盒。

很多用户很喜欢这种不确(què)定的(de)惊(jīng)喜(xǐ)，他(tā)们会将生成的美图当(dāng)做头像。而另一部分喜欢翻看AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在社交媒体上，许多用(yòng)户分(fēn)享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗(gǒu)照片(piàn)被AI画(huà)成了“肌肉(ròu)男”，还有(yǒu)网友的个(gè)人(rén)照片(piàn)被(bèi)AI识(shí)别成(chéng)了(le)建筑。

而如今随着ControlNet的(de)出(chū)现与加持，以往AI绘画的填(tián)写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一(yī)位正在斯(sī)坦福读博的中国人张吕敏创作的一种基于(yú)控制点的图像(xiàng)变形(xíng)算法，主要用(yòng)于数(shù)字图像处体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？理、计算(suàn)机视(shì)觉和计算机(jī)图(tú)形学等领域。

其SD插件一经发布，在(zài)短短的两天(tiān)内便(biàn)成为了AI绘画领域最新的热点(diǎn)。

在此之前(qián)，大家(jiā)用(yòng)了很多方(fāng)法(fǎ)想(xiǎng)让(ràng)AI生成的结果尽可能(néng)的符(fú)合要求，但是都不尽如人意(yì)，它(tā)的(de)出(chū)现代(dài)表着AI生成开始(shǐ)进入真正的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可以直接提取画面的构图，人物的姿(zī)势和画面的(de)深度信息(xī)等。有了它的(de)帮助，就不用频繁的用提示词(cí)来碰运气，抽盲盒式(shì)的创(chuàng)作了。

通俗的说ControlNet相(xiāng)当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不(bù)少博主的作品已经获得了大(dà)量的浏览量，“viggo”就是其中之一，他(tā)用(yòng)朋友的照(zhào)片直接带(dài)她们(men)走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应的(de)关键词；最后(hòu)用ControlNet插件绑定骨骼开始换关键词试效果(guǒ)。

通过图片就可以看(kàn)出来，效果十分惊(jīng)艳。

更厉害的(de)是，除了真(zhēn)实(shí)的照(zhào)片(piàn)，草图也可(kě)以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还能实现(xiàn)线稿转全(quán)彩图。大(dà)神张吕敏其(qí)本尊(zūn)也(yě)亲自回应。

不得不说当下AIGC已经变得越来(lái)越强大，甚至输出(chū)的作品都已经(jīng)能以假(jiǎ)乱真(zhēn)了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆(bào)发

警(jǐng)惕安全问题(tí)

近日，“苏(sū)州金鸡湖有游艇party”的消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是全国第一(yī)起AI绘(huì)图诈骗。

由(yóu)于这个活动里(lǐ)面给出的美女照(zhào)片(piàn)都(dōu)是AI制作的真(zhēn)人(rén)照片绘(huì)图，因为太逼真，被大家当成真事传播(bō)了。

不过仔细(xì)观察可以(yǐ)发(fā)现，活(huó)动发起者提(tí)供的照片中有个很大的漏(lòu)洞可以发现(xiàn)并非真(zhēn)人(rén)，而是AI绘(huì)图，那便(biàn)是(shì)图片中女(nǚ)性的(de)手指部分有(yǒu)的存在(zài)异常。

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有行业(yè)人(rén)事表示：“现在因(yīn)为手指部分(fēn)的绘画算法比(bǐ)较(jiào)复杂，AI还不太(tài)会画(huà)人的手，但(dàn)最新看到的图片已经(jīng)有越来(lái)越完美的(de)AI模(mó)型出(chū)现，以后可(kě)能就完全没有漏洞了。”

类似的(de)AI作(zuò)图诈骗在国外也已(yǐ)有(yǒu)发生。据英国广播公(gōng)司(sī)报道(dào)，土(tǔ)耳其(qí)地震期间，有(yǒu)Tiktok用户(hù)使用AI合成了儿(ér)童(tóng)受(shòu)灾的(de)假照片发布到网络，以此诱骗善良的人打赏(shǎng)“捐助”从(cóng)而实施(shī)诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照(zhào)片般的绘图效(xiào)果(guǒ)，如果这样的图片被用(yòng)来(lái)诈骗，将非常可怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了(le)很多担忧(yōu)，一方面，批(pī)判者(zhě)认为AI在“学习”了(le)大量前(qián)人的作(zuò)品之后，其创作没(méi)有任何(hé)情(qíng)绪和灵魂，难(nán)以和人类的艺术创(chuàng)作相(xiāng)提(tí)并论。

另(lìng)一方(fāng)面(miàn)，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没有得(dé)到(dào)有效的解决(jué)，还有(yǒu)AIGC会不会代替人(rén)类“至高无上”的创(chuàng)意。

马(mǎ)斯克(kè)也强调(diào)，人(rén)工(gōng)智能(néng)的安(ān)全问题(tí)需要得到重视，太晚就(jiù)来(lái)不及(jí)了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术都是有两面性(xìng)的，潜(qián)在的危害(hài)并(bìng)不能(néng)掩盖其光辉的贡献。现在看来，人工智(zhì)能技(jì)术(shù)将是(shì)第四(sì)次工(gōng)业革命的核心驱(qū)动力(lì)量，将创造(zào)新的增长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在(zài)技术和商(shāng)业层面都有了(le)巨大进展(zhǎn)，AI绘画就是人工智能(néng)技术(shù)发生方向性改变的(de)一(yī)个代表(biǎo)。其下一站(zhàn)或许就是视频。

此前，Meta和谷歌(gē)先后发布了几条引爆(bào)科技圈的短视频(pín)。这些视频引发关注并(bìng)非内容做(zuò)得多(duō)优秀(xiù)，反而都非常简(jiǎn)单(dān)，比(bǐ)如一匹正在喝水的马，一只画画的玩具熊(xióng)，或者一段骑摩托车的第一(yī)视角录像，随便一(yī)个有手机(jī)的人都可以随(suí)手录下(xià)一段。

但这些短视频的(de)创作(zuò)方式非(fēi)常简单，创作(zuò)者(zhě)仅(jǐn)仅(jǐn)需要向AI输(shū)入一段(duàn)话，甚至(zhì)只是说一下要求，AI就可以根据需(xū)要(yào)生成一段视频。

谷歌发布的两(liǎng)个AI生成视频分(fēn)别来自(zì)于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要(yào)突出的是(shì)高清，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太多的差别。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生成(chéng)的视(shì)频后，AI圈就(jiù)已经玩了一(yī)波梗，一个能(néng)够做出(chū)更(gèng)高清视频的AI还不足以在(zài)短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地方在于，它可以制作出超过2分钟的连贯的(de)也有确切(qiè)内(nèi)容的(de)视(shì)频(pín)，这才(cái)是(shì)真正(zhèng)让人们感到惊喜的地方。因为(wèi)无论AI生成的(de)视频多么高清，也(yě)只能是为内容生产者提供一(yī)个灵感，一个素材，一(yī)个(gè)过场动画(huà)。

不过能够制作出有具体剧情(qíng)内(nèi)容的视(shì)频(pín)就意味着，一些视频创作由AI代(dài)替人工完成已经初(chū)步(bù)有了可能(néng)。

当(dāng)下AI的发展(zhǎn)速度已(yǐ)经超过(guò)大部分人的想象。内(nèi)容产业的(de)本质是供给创造(zào)需(xū)求，AIGC作为全新的内(nèi)容(róng)生产(chǎn)方式，可(kě)以为内容产业带来更新的内(nèi)容风(fēng)格、更快的(de)生产速(sù)度(dù)，更低的(de)生产(chǎn)成本，这无疑会驱(qū)动内容产业(yè)的大爆发。

除(chú)了AI绘(huì)图(tú)、视频，AIGC技术还能应用于(yú)音乐(lè)、代码、机器人动作(zuò)等多(duō)种内(nèi)容(róng)形(xíng)式的生成。不(bù)难发现该项技术不仅在游戏等(děng)行业能得到有效(xiào)应用，对于(yú)下一代互联网各种元素(sù)的构建亦有关键意义。

从商(shāng)业化的角(jiǎo)度来看，文化娱乐、教育、传媒等诸多领域，本(běn)身就(jiù)对基于AI的可视化(huà)内(nèi)容有(yǒu)强烈需(xū)求。

因此，AI绘画及(jí)视频或不是结(jié)果，而只是AI进(jìn)程中(zhōng)的(de)一(yī)块重(zhòng)要拼图，有望在技术更新的加(jiā)持下(xià)实现(xiàn)更大的应用价值。

AI从理解(jiě)内容(róng)，走(zǒu)向(xiàng)了可以生成内(nèi)容，甚至能够创(chuàng)造(zào)出(chū)独立价值和(hé)独立(lì)视角(jiǎo)的内容。AIGC的再(zài)次出圈(quān)，更代表(biǎo)着未来(lái)的先进(jìn)生产力即将(jiāng)到来。

紧(jǐn)抓大模型与算力，牢固AIGC底(dǐ)座

从(cóng)技术(shù)的发展也可以看出，在语言(yán)大模型(xíng)、图(tú)像大模型之后，多模态大模(mó)型(xíng)已经成为了(le)新的(de)趋势。

大模型被誉为当前人工(gōng)智(zhì)能发(fā)展的智能底座(zuò)，是全球(qiú)竞争最激烈的研究(jiū)方向之一(yī)，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业都(dōu)在(zài)竞(jìng)相发(fā)力。

不过(guò)训练大(dà)模型的确价格不(bù)菲，以(yǐ)国盛证(zhèng)券发布的《ChatGPT需(xū)要多少(shǎo)算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一(yī)次(cì)的(de)成(chéng)本约为(wèi)140万美元。而(ér)对于一些更大的LLM(大(dà)型语言模型)，训(xùn)练成本(běn)则介(jiè)于200万美元(yuán)至1200万美元(yuán)高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算(suàn)，其对应芯片需求为3万多片英伟达(dá)A100 GPU，初始投入成(chéng)本约(yuē)为8亿美元(yuán)，每(měi)日仅(jǐn)电费就在5万美元左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞大(dà)算力支持。在关(guān)注各类(lèi)大(dà)模型(xíng)的发展同时(shí)，更应该关(guān)注算力网络的建(jiàn体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？)设。

算力网(wǎng)络正驱动AI产业发(fā)展进入史诗级(jí)加速(sù)进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一人工(gōng)智能发展(zhǎn)的(de)终极(jí)目标离得更近(jìn)。

因为算力可以对突破性技术创(chuàng)新提供大力的支持。这方面，多模态(tài)大模型是典型。作为(wèi)面向(xiàng)未(wèi)来(lái)强人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)、通(tōng)用人工智能(néng)的重(zhòng)要技术创(chuàng)新(xīn)，多模态(tài)大模型已经在人工智能领域提出了很多年，业界也有(yǒu)不少技术突破，但是，多模态(tài)大模型进(jìn)一步往下走(zǒu)，算力需(xū)求呈几(jǐ)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(xiàng)、文字(zì)、语音(yīn)单独一项(xiàng)的训练，到双模态、三模态(tài)的(de)跃迁，让人工智能可以灵活(huó)应对(duì)不同模(mó)态的转化、像人与世(shì)界交互(hù)一样自(zì)然(rán)，这(zhè)方面，由算力网络来驱动将有明显优势。