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瘦的女孩子是不是容易满足，为什么瘦人的紧呢 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(rén)ChatGPT火爆以来，微(wēi)软公司创始人比尔·盖茨(cí)已多次公开(kāi)谈论(lùn)人工(gōng)智(zhì)能话(huà)题。在最近的一次采访中，他再次表示(shì)：“AI可能会让科(kē)技(jì)行业迎来(lái)一次剧烈的洗(xǐ)牌”。

这个(gè)结论(lùn)是(shì)他在当地时(shí)间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出(chū)的(de)。

他(tā)预(yù)期，AI的发展可能会威胁到(dào)谷歌的(de)市(shì)占(zhàn)率，因为微软在AI方(fāng)面(miàn)的行动(dòng)相(xiāng)当迅速。而最终科技(jì)巨头将把AI整合成用户的“全能助手(shǒu)”，包揽一切(qiè)应用，与(yǔ)人们进行沟(gōu)通并提供(gōng)建议(yì)，可以取代(dài)亚(yà)马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全(quán)能助手的(de)到(dào)来可(kě)能尚需时日，但由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话(huà)题(tí)热点包(bāo)围中杀出重围。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业(yè)？_黑(hēi)料正能(néng)量

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ControlNet颠(diān)覆(fù)AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可(kě)控靠近(jìn)

以(yǐ)AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的时候，还是(shì)2022年8月，在美国科罗拉多州(zhōu)举办的新(xīn)兴(xīng)瘦的女孩子是不是容易满足，为什么瘦人的紧呢数字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随后各大厂商的AI绘(huì)画软件(jiàn)被广大网友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用户们可以在应(yīng)用中输入一(yī)组(zǔ)关键词或者一张(zhāng)照片，就能获得一幅(fú)AI创作的(de)画作。

作画的(de)关(guān)键就是所输入的文(wén)本。同一组关键(jiàn)词也(yě)可以创(chuàng)作出很多张风格不一样(yàng)的画(huà)作(zuò)，这让创作的过(guò)程就像开盲盒。

很多用(yòng)户很喜欢这种不确定的惊喜，他们(men)会将生成的美图当做头像。而另一部分喜欢(huān)翻看AI绘(huì)画的“翻车”作品。在社交媒体(tǐ)上(shàng)，许(xǔ)多用(yòng)户分享(xiǎng)AI“翻车现场(chǎng)”，例如(rú)，一(yī)位网友的小狗照片被AI画成了(le)“肌肉男(nán)”，还有(yǒu)网(wǎng)友的个人照片(piàn)被AI识别成了建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的(de)出现与加持(chí)，以往(wǎng)AI绘画(huà)的(de)填写关键词游戏(xì)可(kě)能要被颠覆了。

ControlNet是(shì)一位正在斯坦福读博的中国(guó)人张(zhāng)吕敏(mǐn)创作的一种(zhǒng)基于控制点的图像(xiàng)变形算法，主要用于数字图像处理、计算机视觉和计算机图形学等(děng)领(lǐng)域。

其SD插(chā)件一经(jīng)发布(bù)，在(zài)短短的两天内便成为了AI绘画领(lǐng)域最新的热(rè)点。

在(zài)此之(zhī)前，大家用了很多方(fāng)法想让AI生成的结(jié)果尽可能的符(fú)合要求，但是都(dōu)不尽如人意，它(tā)的出现代表着AI生(shēng)成开始进入真正(zhèng)的可控(kòng)时期(qī)。

因为ControlNet可(kě)以直(zhí)接提取画面的构(gòu)图，人物(wù)的姿势和画面的深度(dù)信息等。有(yǒu)了它的帮助，就不(bù)用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了(le)。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了(le)“魔法”，不(bù)少博主的(de)作(zuò)品已经获得了大量(liàng)的(de)浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用(yòng)朋(péng)友的照片直接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找到对应的(de)关(guān)键词；最后用ControlNet插(chā)件(jiàn)绑(bǎng)定骨(gǔ)骼开始换关键(jiàn)词试效果。

通过图(tú)片就(jiù)可(kě)以看出来，效果十分惊艳。

更厉(lì)害的是(shì)，除了(le)真(zhēn)实的照片，草图也可(kě)以加上“魔法”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能实现(xiàn)线稿转全彩(cǎi)图。大(dà)神(shén)张吕敏其本尊也亲(qīn)自回(huí)应。

不得(dé)不说当下AIGC已经变得(dé)越(yuè)来越强大，甚(shèn)至输出的作品都(dōu)已经能以假乱真了(le)。

难(nán)辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近日(rì)，“苏州(zhōu)金鸡湖有游艇party”的消息火遍网(wǎng)络(luò)，而经过警方辟(pì)谣这所(suǒ)谓的“party”可能是全国(guó)第一(yī)起AI绘图(tú)诈骗(piàn)。

由于(yú)这个活(huó)动里面给出的美女照片都是AI制作(zuò)的真人照片绘图(tú)，因为太逼真，被大家(jiā)当成真事传播了。

不过仔细观察(chá)可以发现，活动发起者提供的照(zhào)片中有(yǒu)个很大的漏洞(dòng)可以发现并非真人，而是AI绘(huì)图，那(nà)便是图片中女性(xìng)的手指(zhǐ)部分(fēn)有的存在异(yì)常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌科技(jì)行业？_黑料(liào)正(zhèng)能量

有行业人事表(biǎo)示：“现在因(yīn)为(wèi)手指部(bù)分的(de)绘画算法比较复(fù)杂(zá)，AI还(hái)不太会画人的手(shǒu)，但(dàn)最新看到的图片(piàn)已经有越来越完美的(de)AI模型出现，以后可能就完全没(méi)有漏洞了。”

类似的AI作(zuò)图诈骗在国外也(yě)已有发生。据英国(guó)广播(bō)公司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合成了(le)儿童受灾的假照片发布到网(wǎng)络，以此(cǐ)诱骗善良的人(rén)打赏(shǎng)“捐助”从而实施(shī)诈(zhà)骗(piàn)。

目前随着技(jì)术(shù)发展，AIGC已经能做出真人(rén)照片般的绘图效果，如果这(zhè)样的(de)图片(piàn)被(bèi)用(yòng)来诈骗(piàn)，将非常可怕。

此外AIGC还(hái)引发了很多(duō)担忧，一方面，批判(pàn)者认为AI在“学习”了大量前人的作品之后，其创作没(méi)有任何(hé)情绪(xù)和(hé)灵魂，难以和人(rén)类(lèi)的艺(yì)术创(chuàng)作相提并论。

另一方(fāng)面，AIGC背(bèi)后的版(bǎn)权、目(mù)前都并没有得(dé)到有(yǒu)效的(de)解决，还(hái)有AIGC会不(bù)会代(dài)替人类(lèi)“至高无上”的(de)创意。

马斯(sī)克也强调(diào)，人工智能的安(ān)全问题(tí)需要得到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还(hái)有远方

技术(shù)都(dōu)是有(yǒu)两面性的，潜在的危害并(bìng)不(bù)能(néng)掩盖其光辉的贡(gòng)献。现在看来，人(rén)工智(zhì)能技术将是第四次工业革命的核心驱动力量，将创造新的(de)增长奇迹。

过去(qù)一年，人工智能在技术和(hé)商业层面都有了巨大进展，AI绘画(huà)就是(shì)人工智(zhì)能技术(shù)发生(shēng)方向性(xìng)改变的一个代(dài)表(biǎo)。其下(xià)一站或许就是视频。

此前(qián)，Meta和谷歌先(xiān)后(hòu)发(fā)布了几条引爆科技(jì)圈的短视频(pín)。这些视频引(yǐn)发关注并(bìng)非内容做得(dé)多优秀，反而都非常简单，比如一匹正在(zài)喝水的马，一只画(huà)画的玩具熊，或者一段骑(qí)摩托车的第一视(shì)角录像，随便(biàn)一个有(yǒu)手机的人都可以随(suí)手录下一段。

但这(zhè)些(xiē)短视频的创作方式非(fēi)常简(jiǎn)单，创作者仅仅需要向AI输(shū)入一(yī)段话(huà)，甚至只是说一下要求，AI就可以根(gēn)据需要生成一(yī)段视频。

谷歌发布(bù)的(de)两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主要突出的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生(shēng)成的视频后，AI圈就(jiù)已经玩了一波梗，一个(gè)能够做出更(gèng)高(gāo)清视频(pín)的AI还(hái)不(bù)足以在短时间内戳(chuō)中兴奋点。

Phenaki更加令人(rén)震惊的地方在于，它可以制(zhì)作出超过2分(fēn)钟的连贯(guàn)的也有确切内容的视(shì)频，这才是(shì)真正让人们感(gǎn)到惊喜的地方。因(yīn)为无(wú)论AI生(shēng)成的视频多么高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一个素(sù)材，一个过场动画。

不过能够制作出有(yǒu)具体剧情内容的视(shì)频就意(yì)味着(zhe)，一(yī)些视频创(chuàng)作(zuò)由AI代替人工(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分(fēn)人的(de)想象。内容(róng)产(chǎn)业的(de)本(běn)质(zhì)是(shì)供(gōng)给创造(zào)需求，AIGC作为全新的内容生(shēng)产方式，可以为内容产业(yè)带(dài)来更(gèng)新的(de)内容风格、更(gèng)快的生产(chǎn)速度，更(gèng)低的生产成(chéng)本，这无疑会(huì)驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代码(mǎ)、机器人动作等多种(zhǒng)内容(róng)形式的(de)生成(chéng)。不难发现该项(xiàng)技术不仅(jǐn)在游戏等行业能得到有(yǒu)效应用，对于下(xià)一代互联(lián)网各种元(yuán)素的构建(jiàn)亦(yì)有关键意(yì)义。

从商业化(huà)的(de)角(jiǎo)度来(lái)看，文化娱乐、教育(yù)、传媒(méi)等诸多领域，本身就对基(jī)于(yú)AI的可(kě)视化内容有强(qiáng)烈需求。

因此，AI绘画及视频或不是结(jié)果，而只是AI进程中的一(yī)块重要拼(pīn)图，有望(wàng)在技(瘦的女孩子是不是容易满足，为什么瘦人的紧呢jì)术更新的加持(chí)下(xià)实现更(gèng)大的(de)应用(yòng)价值。

AI从理(lǐ)解内容，走向了可以生成内容，甚(shèn)至能够(gòu)创(chuàng)造出独立(lì)价(jià)值和独立视角的内容。AIGC的(de)再次出圈(quān)，更代表(biǎo)着(zhe)未来的先(xiān)进(jìn)生(shēng)产(chǎn)力即将(jiāng)到来。

紧抓大模型与算力，牢固AIGC底座

从技术的(de)发展(zhǎn)也(yě)可以(yǐ)看出，在语言大模型、图像大(dà)模型(xíng)之后，多模态大模(mó)型已经成为了新(xīn)的趋势。

大模型被(bèi)誉为当前(qián)人工智能发展的智能底(dǐ)座(zuò)，是全球(qiú)竞争最激烈的研究方(fāng)向之一，包括谷(gǔ)歌(gē)、亚(yà)马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等众多头部企业都在竞相发(fā)力。

不过(guò)训练大模型的确(què)价格不菲，以国(guó)盛(shèng)证(zhèng)券(quàn)发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练一次的成本(běn)约为140万(wàn)美(měi)元。而对(duì)于一(yī)些更大的(de)LLM(大(dà)型语(yǔ)言模型(xíng))，训(xùn)练成本则(zé)介(jiè)于200万美(měi)元至1200万美元高价(jià)之(zhī)间。

以ChatGPT在(zài)2023年(nián)1月的独(dú)立访客平均(jūn)数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始(shǐ)投入(rù)成本(běn)约为8亿美元，每(měi)日仅(jǐn)电费就在5万美元左右(yòu)。

此外不(bù)论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算(suàn)力支持(chí)。在关注各(gè)类大模型的(de)发展同时，更(gèng)应该关注算力网(wǎng)络的(de)建设。

算力网络(luò)正驱(qū)动AI产业发展进入史诗级加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这一(yī)人工(gōng)智能发展的终(zhōng)极目标(biāo)离(lí)得更近。

因为算力可以对突破性技(jì)术创(chuàng)新提供大(dà)力的支持(chí)。这方(fāng)面，多(duō)模态大模(mó)型是典型。作(zuò)为面(miàn)向未来强人工智能、通用人(rén)工智能的重(zhòng)要(yào)技术创新，多模态大模型(xíng)已经在人工智能领域提(tí)出了(le)很多年，业界也有不少技术突破(pò)，但是，多模态大模型(xíng)进一步往下走，算力需求呈几何式上升，一般的算(suàn)力基(jī)础设施很(hěn)快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字、语(yǔ)音单独一项的训练，到双模态、三模态(tài)的(de)跃迁，让人工智(zhì)能可以灵活应对(duì)不(bù)同模(mó)态的转化、像(xiàng)人与世(shì)界(jiè)交互一样自(zì)然，这(zhè)方面，由算(suàn)力网(wǎng)络来驱动将有明显(xiǎn)优势。