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蜜蜡哪里产的最好，中国蜜蜡产地哪里的最好的 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(wēi)软公司(sī)创(chuàng)始人比尔·盖茨已多次公开谈论人工(gōng)智(zhì)能(néng)话题。在最近的一次采(cǎi)访(fǎng)中，他再(zài)次表示(shì)：“AI可能会让(ràng)科技行业迎来一(yī)次剧烈的洗牌”。

这个结论是他在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的(de)。

他预期(qī)，AI的发(fā)展可能(néng)会威胁到谷(gǔ)歌(gē)的市占率，因为(wèi)微软(ruǎn)在(zài)AI方面的(de)行动相(xiāng)当迅(xùn)速。而最(zuì)终科技巨头将把AI整合成用户(hù)的“全能助(zhù)手”，包(bāo)揽一切应用，与人们进行沟通(tōng)并提供(gōng)建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口(kǒu)中全能助手(shǒu)的(de)到(dào)来(lái)可(kě)能尚(shàng)需时日，但由ControlNet引发(fā)的又(yòu)一次AI绘(huì)画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或(huò)进入可(kě)控期，将洗牌科(kē)技(jì)行(xíng)业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可(kě)控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一(yī)次爆火(huǒ)的时候，还(hái)是2022年8月，在美国(guó)科罗拉多州举办的新兴数字艺(yì)术家(jiā)竞赛中(zhōng)，一幅名为《太空歌(gē)剧院(yuàn)》的作品获奖。

随后各大厂商的AI绘画软件(jiàn)被广(guǎng)大网友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其(qí)中代(dài)表。

用户(hù)们可以在应用中输入(rù)一(yī)组(zǔ)关键词或者一张照片，就(jiù)能获得一幅AI创作的画作。

作(zuò)画的关键就(jiù)是所输(shū)入的文本。同一组(zǔ)关键词也可(kě)以创作(zuò)出很(hěn)多张风(fēng)格不一样的画作，这让创作(zuò)的过(guò)程就像开盲盒。

很多用户很喜欢(huān)这种不确定(dìng)的惊喜，他们会(huì)将生成的美图(tú)当(dāng)做头(tóu)像。而另一部分喜欢翻看AI绘画的“翻(fān)车”作(zuò)品(pǐn)。在(zài)社(shè)交媒体上，许多用(yòng)户分享AI“翻车现场”，例如，一位网(wǎng)友(yǒu)的小狗照片(piàn)被AI画(huà)成了(le)“肌(jī)肉男”，还有网友的(de)个人(rén)照(zhào)片被AI识别成了建筑。

而如今随着(zhe)ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往(wǎng)AI绘画的填(tián)写关键词游(yóu)戏可能(néng)要被颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦(tǎn)福读博的中国人张吕敏创作的一种(zhǒng)基于控制点的(de)图像变形算法(fǎ)，主(zhǔ)要(yào)用于数(shù)字(zì)图像(xiàng)处理、蜜蜡哪里产的最好，中国蜜蜡产地哪里的最好的计算(suàn)机视(shì)觉和计(jì)算(suàn)机图(tú)形(xíng)学等领域(yù)。

其(qí)SD插件一(yī)经发布，在短短(duǎn)的两天内便成为了AI绘画领域最新(xīn)的热点。

在此之前，大家(jiā)用(yòng)了很多方法(fǎ)想让AI生成的结果(guǒ)尽可(kě)能的符合要求，但是(shì)都不尽(jǐn)如人(rén)意，它的出现代表(biǎo)着AI生成开始(shǐ)进入真(zhēn)正(zhèng)的可控时期。

因(yīn)为ControlNet可以直(zhí)接提取画面的(de)构图，人物的姿(zī)势和画面的深(shēn)度信(xìn)息(xī)等。有了它的帮助，就不用频繁的用提示词来碰运(yùn)气，抽盲盒式的创作了。

通俗的说ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不少博主的作品已(yǐ)经(jīng)获得了(le)大量(liàng)的浏览量(liàng)，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用朋友的照(zhào)片直接带她(tā)们走进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片(piàn)转文字。

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

通(tōng)过图片就(jiù)可以看出来，效果(guǒ)十(shí)分惊(jīng)艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照片，草图也可以加上“魔(mó)法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还能实现线(xiàn)稿转全彩图(tú)。大神张吕敏其(qí)本尊也亲自回(huí)应(yīng)。

不得不说当(dāng)下AIGC已(yǐ)经(jīng)变(biàn)得越来越强大，甚至输(shū)出的(de)作品都(dōu)已经能以(yǐ)假乱真了(le)。

难辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕(tì)安全(quán)问题(tí)

近日，“苏州金(jīn)鸡湖(hú)有游艇(tǐng)party”的消(xiāo)息火遍网络，而经过警方辟谣(yáo)这所(suǒ)谓(wèi)的“party”可能(néng)是全国第(dì)一起AI绘图(tú)诈(zhà)骗(piàn)。

由于这个活动里面给(gěi)出的美女照片都是(shì)AI制作的(de)真人照片绘图，因为太(tài)逼真，被大(dà)家(jiā)当成(chéng)真事传播了。

不(bù)过仔细观(guān)察(chá)可以发现(xiàn)，活(huó)动(dòng)发起者提供(gōng)的照片中有个很(hěn)大(dà)的漏(lòu)洞可以发现(xiàn)并非真(zhēn)人，而是(shì)AI绘(huì)图，那(nà)便是图片中(zhōng)女(nǚ)性(xìng)的手指(zhǐ)部(bù)分有的(de)存在异常。

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有行业(yè)人事表示：“现在(zài)因为手指部(bù)分的绘画算法比较复(fù)杂，AI还不(bù)太(tài)会画人的手，但最新看到的图片(piàn)已经有越来越完美的AI模型出现，以后可能就完(wán)全(quán)没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗在国外(wài)也已有(yǒu)发生。据(jù)英国广(guǎng)播公(gōng)司报道，土(tǔ)耳(ěr)其地震期(qī)间，有Tiktok用(yòng)户使用(yòng)AI合成了儿(ér)童(tóng)受灾的假照片(piàn)发布到网络(luò)，以此诱骗善良的(de)人打赏“捐助”从而(ér)实施诈(zhà)骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已(yǐ)经(jīng)能做出(chū)真(zhēn)人照片般的绘图效果(guǒ)，如果这样的图片被用来(lái)诈骗，将非常可(kě)怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了(le)很多(duō)担忧，一方面，批(pī)判者认为AI在“学习”了大量前人的(de)作品之后，其创作没有任(rèn)何情绪和(hé)灵魂，难以和(hé)人类的艺术创作相提(tí)并论。

另一方面，AIGC背后的版权(quán)、目前(qián)都并没(méi)有(yǒu)得到有效的解决，还(hái)有AIGC会不会代替(tì)人类“至(zhì)高无上”的(de)创(chuàng)意。

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

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术(shù)都(dōu)是有(yǒu)两面性(xìng)的，潜在的危害并不能掩盖其光辉(huī)的(de)贡献。现(xiàn)在看来，人工智(zhì)能技术(shù)将是第四(sì)次工(gōng)业革(gé)命的(de)核心驱动力量(liàng)，将创造新的增长奇迹。

过去一年，人工智(zhì)能在技(jì)术和商业层(céng)面都有了巨(jù)大进展，AI绘画就(jiù)是(shì)人工智(zhì)能技术发(fā)生方(fāng)向性改变的一个代(dài)表。其下一(yī)站或许就是(shì)视频。

此前，Meta和谷歌(gē)先(xiān)后发(fā)布了几条引爆科技(jì)圈的短视频。这些视(shì)频引(yǐn)发关注并非内容做得多优秀，反(fǎn)而都(dōu)非常简(jiǎn)单(dān)，比如(rú)一匹正在喝水的马，一只画画的玩具熊(xióng)，或者(zhě)一段骑(qí)摩托车(chē)的第一视角(jiǎo)录像，随便一个有手机(jī)的人都可以随手(shǒu)录下(xià)一段(duàn)。

但这些短视(shì)频的创(chuàng)作方式非常(cháng)简单(dān)，创作者仅(jǐn)仅需要(yào)向AI输入一段(duàn)话，甚至只(zhǐ)是说一下要(yào)求，AI就可以根据(jù)需(xū)要生成(chéng)一(yī)段(duàn)视频。

谷(gǔ)歌发(fā)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(shì)高清，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生(shēng)成(chéng)的视频后，AI圈就已(yǐ)经玩(wán)了(le)一波梗(gěng)，一个能够做出更高清视(shì)频的AI还不足以在短时间内(nèi)戳中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方在(zài)于(yú)，它可(kě)以制作出(chū)超过2分钟的连贯的也(yě)有确切内(nèi)容的(de)视频，这才是(shì)真正(zhèng)让人们感到惊喜的地方。因(yīn)为无论AI生成的视频多么高清，也(yě)只能是为内容生产者(zhě)提供一个(gè)灵感，一个素材，一个(gè)过(guò)场动画(huà)。

不(bù)过能够(gòu)制作出有具体剧(jù)情内容的视频就意味着，一些视频创作由AI代替人工完成已经初步有了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过大部分人(rén)的想象(xiàng)。内(nèi)容产业的本质是供给创造需求，AIGC作(zuò)为全新(xīn)的内容生产方式，可以为内容产业带来更新的内容(róng)风格(gé)、更(gèng)快(kuài)的(de)生产速(sù)度，更低(dī)的生(shēng)产成本，这无(wú)疑会驱动内容产业(yè)的大(dà)爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应(yīng)用(yòng)于音乐、代码、机(jī)器(qì)人动(dòng)作(zuò)等多(duō)种内容形式(shì)的生成。不难发(fā)现该项技术不仅在游戏等行业(yè)能得到(dào)有效(xiào)应(yīng)用(yòng)，对于(yú)下一代互联网(wǎng)各种元素的构建(jiàn)亦有关键意义。

从商业化(huà)的角(jiǎo)度来看，文(wén)化娱乐(lè)、教育、传媒等诸(zhū)多领域，本身就(jiù)对(duì)基(jī)于AI的可视化内(nèi)容有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画及(jí)视频(pín)或(huò)不是结果(guǒ)，而(ér)只是(shì)AI进程中的一块重要(yào)拼(pīn)图，有望在技术更新的(de)加(jiā)持下(xià)实(shí)现更大的应用价值(zhí)。

AI从(cóng)理(lǐ)解内容，走(zǒu)向了可以生成内(nèi)容，甚至能够(gòu)创造(zào)出独立价值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈，更代表(biǎo)着(zhe)未来的(de)先(xiān)进(jìn)生产力即(jí)将(jiāng)到来。

紧抓大模型与算力(lì)，牢固(gù)AIGC底(dǐ)座

从技(jì)术的发展(zhǎn)也可以看出，在语言大模型、图像大模型之后(hòu)，多(duō)模(mó)态大模(mó)型已经成为了新(xīn)的(de)趋势。

大模型被誉为当前人(rén)工(gōng)智能发展的智能底座，是全球竞争最激烈的研究(jiū)方向(xiàng)之(zhī)一，包括(kuò)谷(gǔ)歌、亚马逊、百度(dù)、阿(ā)里、腾讯(xùn)等众多头部企(qǐ)业都在竞相(xiāng)发力。

不(bù)过训练大(dà)模型的确价格(gé)不菲，以国盛证(zhèng)券发布(bù)的《ChatGPT需要多(duō)少算力(lì)》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次(cì)的(de)成本约为140万美(měi)元(yuán)。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成(chéng)本则介于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均(jūn)数(shù)1300万计(jì)算，其对应(yīng)芯片需求为(wèi)3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成(chéng)本(běn)约为8亿美元，每日仅电费就在5万(wàn)美(měi)元左右。

此外不(bù)论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开(kāi)庞大算力支持。在关(guān)注各类大模型的(de)发展同时，更应该关注算力(lì)网络的建设。

算(suàn)力网络正驱动AI产(chǎn)业发展(zhǎn)进入史诗级加速进程(chéng)，让(ràng)AIGC及通用AI这一(yī)人(rén)工智(zhì)能发(fā)展的终极目标离得(dé)更近。

因为算力(lì)可(kě)以对突破性技术(shù)创(chuàng)新(xīn)提供大力的支(zhī)持。这方面，多模态大模型(xíng)是典型。作为面(miàn)向未(wèi)来强人工智能、通用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)的(de)重要技术创新，多模(mó)态(tài)大模型已经在人(rén)工智(zhì)能领(lǐng)域(yù)提出了很多年，业(yè)界(jiè)也(yě)有不少技术(shù)突破(pò)，但是，多模态大模型进(jìn)一步往下走，算力需求(qiú)呈几(jǐ)何式上升，一般的算力(lì)基础设(shè)施很快将难以胜任。

从图(tú)像、文字(zì)、语音单独一项的训练，到双(shuāng)模态(tài)、三模(mó)态的跃(yuè)迁，让人工(gōng)智能(néng)可以灵活应对不同模态(tài)的(de)转化(huà)、像人与世界(jiè)交互一样自然(rán)，这方(fāng)面，由算力网络来驱动将有明显优势。