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狗狗临死前为什么嚎叫，狗狗临死前放不下主人的表现 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)聊天机器人(rén)ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软公(gōng)司创始人比尔·盖(gài)茨已多次公开谈论(lùn)人工智能话题。在最近的(de)一次采(cǎi)访(fǎng)中，他再次表示：“AI可(kě)能(néng)会让(ràng)科技行业迎来一次剧烈(liè)的洗牌”。

这个结论(lùn)是他在(zài)当(dāng)地时间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节目专访时(shí)提出的(de)。

他预(yù)期(qī)，AI的发展可能(néng)会(huì)威胁(xié)到谷歌的市占(zhàn)率，因(yīn)为微软在AI方面的行(xíng)动相当迅速。而最(zuì)终科技巨(jù)头将把AI整合成用户的“全能助(zhù)手”，包揽一切(qiè)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(huò)Outlook等(děng)应用。

大佬(lǎo)口中全能助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用(yòng)杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌(pái)科技行(xíng)业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘画为(wèi)代表的AIGC上一次爆火的时候，还是(shì)2022年8月，在美国(guó)科(kē)罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，一幅(fú)名为(wèi)《太空歌剧(jù)院》的作品获奖。

随后各(gè)大厂商的AI绘画(huà)软件被(bèi)广大(dà)网友(yǒu)熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用(yòng)户们可以在(zài)应用中输入(rù)一(yī)组(zǔ)关(guān)键词或者一张照片，就(jiù)能获得一幅(fú)AI创作(zuò)的画作。

作画的关键(jiàn)就(jiù)是所(suǒ)输(shū)入的(de)文本(běn)。同一组关(guān)键(jiàn)词(cí)也可(kě)以创作出很多张(zhāng)风(fēng)格(gé)不一(yī)样(yàng)的画作，这让创作的过程就像开盲盒(hé)。

很多用户(hù)很喜(xǐ)欢这种(zhǒng)不(bù)确定的惊喜，他们会将生成的美图当(dāng)做头像(xiàng)。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上(shàng)，许多用户分享AI“翻(fān)车现(xiàn)场”，例(lì)如(rú)，一位网友的(de)小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人(rén)照(zhào)片被AI识别成了建筑。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与加(jiā)持，以(yǐ)往AI绘画的填(tián)写关键(jiàn)词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正在斯坦(tǎn)福读(dú)博的中(zhōng)国人张吕敏(mǐn)创作的一种基于控(kòng)制点的图像(xiàng)变形(xíng)算法，主狗狗临死前为什么嚎叫，狗狗临死前放不下主人的表现要(yào)用于(yú)数字图像处(chù)理、计算机视觉和计(jì)算(suàn)机图(tú)形学等领域(yù)。

其SD插件一经(jīng)发布，在(zài)短短的(de)两天内便成为(wèi)了AI绘(huì)画(huà)领域(yù)最新(xīn)的热点。

在此之前，大家用了很多方(fāng)法想让AI生成的结果尽可能的符合(hé)要(yào)求，但是都不尽如人意，它的出(chū)现代表着AI生成开始进(jìn)入(rù)真(zhēn)正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可(kě)以(yǐ)直接提取画面(miàn)的构图(tú)，人物的姿势和画面的深度信息等(děng)。有了(le)它的帮(bāng)助(zhù)，就不用频繁(fán)的(de)用提(tí)示词来碰运气(qì)，抽(chōu)盲盒(hé)式(shì)的创(chuàng)作了。

通俗(sú)的说(shuō)ControlNet相当(dāng)于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博主的作品已经(jīng)获得了大量的浏(liú)览量，“viggo”就是(shì)其中之一，他(tā)用朋(péng)友的(de)照片直接带(dài)她们走进动漫世界(jiè)。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图片转文(wén)字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找到(dào)对应的关键词(cí)；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定(dìng)骨骼开(kāi)始换关键词(cí)试效果。

通(tōng)过图片就可(kě)以看(kàn)出来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照片，草狗狗临死前为什么嚎叫，狗狗临死前放不下主人的表现(cǎo)图也可(kě)以加上“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍到ControlNet还能实(shí)现线稿(gǎo)转全彩(cǎi)图。大神张吕敏(mǐn)其本尊也亲自回应。

不得(dé)不说当下AIGC已经变得越来越强大，甚至输出的(de)作品(pǐn)都已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安全问题(tí)

近(jìn)日，“苏州(zhōu)金(jīn)鸡湖有游艇(tǐng)party”的消息火遍网络，而经(jīng)过警(jǐng)方辟谣这所谓的“party”可能是(shì)全国第一起AI绘图诈骗(piàn)。

由于这个(gè)活动里面(miàn)给出的美女照片都是AI制(zhì)作的真人照(zhào)片绘图，因为太(tài)逼真(zhēn)，被大家当成真事(shì)传(chuán)播了。

不过仔细观(guān)察可以发现，活动发起者提供的照片(piàn)中有个很大的漏洞(dòng)可以发现并非真人，而(ér)是(shì)AI绘图，那便是(shì)图片中女性的(de)手(shǒu)指部分有的存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一(yī)应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入可(kě)控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正能量

有行业人事表示：“现在因为(wèi)手指(zhǐ)部分(fēn)的(de)绘画算法比较(jiào)复杂，AI还不太会画人的手，但(dàn)最(zuì)新看到(dào)的图片已经有越来越完美(měi)的(de)AI模型(xíng)出(chū)现(xiàn)，以后可(kě)能就完全没有(yǒu)漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外也已有发生。据英国(guó)广(guǎng)播公司(sī)报(bào)道(dào)，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用户使用(yòng)AI合成(chéng)了儿(ér)童受灾的假(jiǎ)照(zhào)片发(fā)布到网络，以(yǐ)此(cǐ)诱骗善良的人打(dǎ)赏“捐助”从(cóng)而实施诈骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已经能做出真(zhēn)人照片般的绘(huì)图效果，如(rú)果这(zhè)样的图片被用(yòng)来(lái)诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很多(duō)担忧，一方(fāng)面(miàn)，批(pī)判者认为AI在“学习(xí)”了大量前(qián)人的作品之后，其创作没有任何情绪(xù)和灵魂，难以和人(rén)类(lèi)的艺术创(chuàng)作(zuò)相(xiāng)提并论(lùn)。

另一方面(miàn)，AIGC背后的版权、目(mù)前都(dōu)并(bìng)没有(yǒu)得到有效的解决，还有AIGC会不会代替(tì)人(rén)类“至高无上”的创(chuàng)意。

马斯克(kè)也(yě)强调(diào)，人工智能(néng)的(de)安(ān)全问(wèn)题需要得(dé)到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频(pín)，还有(yǒu)远方

技术(shù)都是(shì)有两(liǎng)面性的，潜在的危害并不能(néng)掩盖(gài)其光辉的贡(gòng)献。现在看来，人工(gōng)智能技术(shù)将是第(dì)四次工业革命的核心驱动力量(liàng)，将创(chuàng)造新的增长奇迹。

过去一年，人工智能(néng)在技术和商业层面(miàn)都有了巨大(dà)进展，AI绘画就(jiù)是人工智能技(jì)术发生方向(xiàng)性改变的一个代(dài)表。其下一站(zhàn)或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技圈(quān)的短视(shì)频(pín)。这些视频引发(fā)关(guān)注(zhù)并非(fēi)内容(róng)做(zuò)得多(duō)优(yōu)秀，反而都非常简单，比如一(yī)匹正在喝水的马，一只画画(huà)的玩具熊(xióng)，或者一段骑摩托车的第(dì)一视角录像，随便一个有手机的人(rén)都可以随手录下一(yī)段。

但这(zhè)些(xiē)短视频的(de)创作方式非常简单，创作者仅仅需(xū)要向AI输入一段话，甚至只(zhǐ)是说一下(xià)要(yào)求(qiú)，AI就可(kě)以根据需要生成一段视频。

谷歌发布的两个AI生成视频分别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有(yǒu)太多的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生成的视频后，AI圈(quān)就已(yǐ)经玩(wán)了(le)一波梗，一个(gè)能够做出更高清(qīng)视频的AI还不足以(yǐ)在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更(gèng)加令人震惊(jīng)的(de)地方在于，它可以(yǐ)制作出(chū)超过2分(fēn)钟的连贯的也有确(què)切内容的视(shì)频，这才是真正让人(rén)们感到(dào)惊喜的(de)地方。因为无论AI生成(chéng)的视频(pín)多么(me)高清，也只能是为内(nèi)容生产(chǎn)者提供一个灵感，一个素材，一个过(guò)场动画。

不过能够制作出有具(jù)体剧情(qíng)内容的视频(pín)就意味(wèi)着，一些视频创作由AI代替人工完成(chéng)已(yǐ)经初步有了可能。

当下AI的发展速度已经超过大(dà)部分人的想象。内容产业(yè)的本(běn)质是供给(gěi)创造需求(qiú)，AIGC作(zuò)为全新(xīn)的内容生(shēng)产方式，可以(yǐ)为内容产业带(dài)来更新的内容风(fēng)格(gé)、更快(kuài)的生产速度(dù)，更低的(de)生(shēng)产成本(běn)，这无疑(yí)会驱动内容产业(yè)的大爆发。

除了AI绘图、视(shì)频，AIGC技术(shù)还能应用于音(yīn)乐、代码(mǎ)、机器(qì)人动作(zuò)等(děng)多种内容形式的生成(chéng)。不难(nán)发现该项技术不仅(jǐn)在游戏等(děng)行业能得到有效应用(yòng)，对于下一代(dài)互联(lián)网各种元素的构建(jiàn)亦(yì)有关键意义。

从商(shāng)业化的角度来看，文化娱乐、教育(yù)、传(chuán)媒等诸多领域，本身就对基于AI的(de)可视化内容有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画及视(shì)频或不是结果，而(ér)只(zhǐ)是(shì)AI进程中的(de)一(yī)块重要拼图，有望在技(jì)术更(gèng)新的加持(chí)下实现更大(dà)的(de)应用价值。

AI从(cóng)理(lǐ)解内容，走(zǒu)向了可以生成内容，甚至能够创造出独立价值和独立视角的内容。AIGC的(de)再次出(chū)圈，更代表着未来的先(xiān)进生产力(lì)即(jí)将(jiāng)到(dào)来。

紧抓大模型与(yǔ)算(suàn)力，牢(láo)固(gù)AIGC底座

从技术的(de)发展也可以看出，在语言大(dà)模型(xíng)、图像(xiàng)大(dà)模(mó)型之后，多模态大模型(xíng)已(yǐ)经成(chéng)为了新的趋势。

大模型被誉为当前(qián)人(rén)工智能发(fā)展的智能底座，是全球竞争最激烈的(de)研(yán)究方向之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿(ā)里(lǐ)、腾讯等众多头部(bù)企业(yè)都在(zài)竞相(xiāng)发力。

不过训练大模型的确价格(gé)不菲，以国盛证(zhèng)券发布的《ChatGPT需要多(duō)少(shǎo)算力(lì)》报(bào)告估算(suàn)，GPT-3训练(liàn)一(yī)次的成本约为140万(wàn)美元。而(ér)对于一些更(gèng)大(dà)的LLM(大型语(yǔ)言模(mó)型)，训练成(chéng)本则介于(yú)200万美元(yuán)至1200万美元(yuán)高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客平均数(shù)1300万计算(suàn)，其对应芯片需求为(wèi)3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日仅电费就在5万美元左右(yòu)。

此外不论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都离不开(kāi)庞大算(suàn)力支持。在关注各类大模型的发展同时，更(gèng)应(yīng)该关(guān)注(zhù)算力网络的建设。

算力网(wǎng)络正(zhèng)驱动AI产(chǎn)业发展进入(rù)史诗级(jí)加速进程，让AIGC及通用(yòng)AI这(zhè)一人工智能发展的终极目标(biāo)离得更(gèng)近。

因为(wèi)算(suàn)力(lì)可以对(duì)突破性技术创新提供大力(lì)的支(zhī)持。这方(fāng)面，多模态大(dà)模型(xíng)是(shì)典型。作(zuò)为面向未来强(qiáng)人工智(zhì)能、通用人工(gōng)智能的重要技术创新(xīn)，多模态大模型已经在人工(gōng)智能领域提(tí)出了很多年，业界也有不(bù)少技术(shù)突破，但是，多(duō)模(mó)态大模型(xíng)进一步往(wǎng)下走，算力需求呈几何式上升(shēng)，一般的算力基础设施很(hěn)快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字(zì)、语音单独(dú)一(yī)项的训练，到双模(mó)态、三模态(tài)的(de)跃迁，让人工(gōng)智能可以灵(líng)活应对不同模态的转化、像人与世界交互一(yī)样自然(rán)，这方面，由(yóu)算力网络来驱动将有明显优势。