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勖存姿为什么没有碰喜宝，勖存姿为什么不碰喜宝 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(jī)器人ChatGPT火爆(bào)以来，微软公司创始人比(bǐ)尔·盖茨已多次公(gōng)开谈论人工智能话(huà)题(tí)。在最(zuì)近的一次采访(fǎng)中(zhōng)，他(tā)再次表示：“AI可(kě)能会让科技行业迎来一次剧烈(liè)的洗牌(pái)”。

这个结论(lùn)是(shì)他在当地(dì)时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目专访时提出的。

他(tā)预期(qī)，AI的发(fā)展可能会威胁到谷歌(gē)的市占(zhàn)率，因为微软在AI方面的行动相(xiāng)当迅速(sù)。而最终科技巨头将把AI整合成(chéng)用户(hù)的“全能助手”，包揽一切(qiè)应用，与人们(men)进行(xíng)沟(gōu)通并提(tí)供建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等(děng)应用。

大佬(lǎo)口中全能助手的(de)到来可能尚需时日(rì)，但由ControlNet引(yǐn)发的又一(yī)次AI绘(huì)画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话(huà)题热点包围中杀(shā)出(chū)重围(wéi)。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌科(kē)技行(xíng)业(yè)？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩(wán)法

AIGC向(xiàng)可控(kòng)靠近

以AI绘画为代(dài)表的AIGC上一次爆(bào)火的时候，还是2022年8月，在美国科(kē)罗拉多州举办的新兴数(shù)字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅名(míng)为《太空歌剧(jù)院(yuàn)》的作品获奖。

随后各大厂商的AI绘画软件(jiàn)被广大网友(yǒu)熟知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用户们可以在应用中输(shū)入一(yī)组(zǔ)关键词或者一张照片，就能(néng)获得一幅AI创作的画作。

作画的关键(jiàn)就是(shì)所输入(rù)的(de)文(wén)本。同一组关键词也可以(yǐ)创作出(chū)很多张风格不一样的(de)画作，这让创作的过程就像开(kāi)盲盒。

很(hěn)多(duō)用户很喜欢这(zhè)种不确定的(de)惊喜，他们会将(jiāng)生成的美图当做头像。而另一部分喜(xǐ)欢翻看AI绘画的(de)“翻车”作品。在社交媒(méi)体上，许多(duō)用户分享AI“翻车(chē)现场”，例如(rú)，一位网友的小狗照片被AI画成了“肌(jī)肉男”，还有(yǒu)网友的个(gè)人照(zhào)片(piàn)被AI识别成了建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘(huì)画的填写关(guān)键词游(yóu)戏可能(néng)要被颠覆(fù)了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福(fú)读博(bó)的中国人张吕敏创作的一(yī)种基于控制点的图像变形(xíng)算法，主要用于(yú)数字图像处理、计算机视觉和(hé)计算机图形学等(děng)领域。

其SD插件一(yī)经(jīng)发布(bù)，在短短的两天内便成(chéng)为了AI绘画(huà)勖存姿为什么没有碰喜宝，勖存姿为什么不碰喜宝领域最新的热点。

在此之前，大家用了很多方法(fǎ)想(xiǎng)让AI生成的结果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不尽如(rú)人意(yì)，它的出(chū)现代表着AI生成开始进(jìn)入真正(zhèng)的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接(jiē)提取画面的构图，人物(wù)的姿势和画面的深度信息等。有(yǒu)了(le)它(tā)的帮助，就不用(yòng)频繁的(de)用提示词来碰运气，抽盲(máng)盒(hé)式的创(chuàng)作了。

通俗的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画(huà)加(jiā)了“魔法”，不少博主的作品已经获得了大量的浏勖存姿为什么没有碰喜宝，勖存姿为什么不碰喜宝览量(liàng)，“viggo”就是(shì)其中之一(yī)，他用朋(péng)友(yǒu)的(de)照片(piàn)直接带她(tā)们走进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件(jiàn)拓展(zhǎn)找到对应的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼(gé)开始换(huàn)关键词(cí)试效(xiào)果(guǒ)。

通过图(tú)片就可以看出来，效果十分惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照(zhào)片，草图也可以加上“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还(hái)能实现线稿(gǎo)转全彩图。大神张吕敏其本尊也亲自回应。

不(bù)得不说(shuō)当下AIGC已经变得越(yuè)来越强大，甚(shèn)至输出的作品都已经能以假乱真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安全问(wèn)题(tí)

近日(rì)，“苏州金鸡湖有游(yóu)艇(tǐng)party”的消息(xī)火遍网络(luò)，而经过警方(fāng)辟(pì)谣这所(suǒ)谓的“party”可能是(shì)全国(guó)第一起AI绘图诈骗。

由(yóu)于这个活动里面给出的美女照(zhào)片(piàn)都是AI制作的真人照(zhào)片绘图，因为太逼真，被大家当成真(zhēn)事传(chuán)播了。

不(bù)过(guò)仔细观察可以(yǐ)发现，活(huó)动发起者提(tí)供(gōng)的照片(piàn)中(zhōng)有个(gè)很大的漏(lòu)洞可(kě)以发现并非(fēi)真人，而是(shì)AI绘图，那便是图片中女(nǚ)性的手指部(bù)分有的存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将(jiāng)洗牌(pái)科(kē)技行业？_黑料正能量

有(yǒu)行业人事表(biǎo)示：“现(xiàn)在因为手指(zhǐ)部分的绘(huì)画(huà)算法比较复(fù)杂，AI还不太会画人的手，但最新看到的图片已经(jīng)有越来越完(wán)美(měi)的AI模(mó)型出现，以后可(kě)能就完全没(méi)有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗(piàn)在国外也(yě)已有发生。据(jù)英国广播公司报道，土(tǔ)耳(ěr)其地震期间，有Tiktok用户使(shǐ)用(yòng)AI合成了儿(ér)童受(shòu)灾的假照片发布(bù)到网(wǎng)络，以此诱骗善良(liáng)的(de)人(rén)打赏“捐助(zhù)”从而实施诈骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已经能(néng)做(zuò)出(chū)真人照(zhào)片般的(de)绘图效果，如果(guǒ)这样(yàng)的(de)图(tú)片被用来诈骗(piàn)，将非常可怕。

此(cǐ)外AIGC还引(yǐn)发了很多担忧，一(yī)方面，批判者认为AI在“学(xué)习”了大量前人的(de)作(zuò)品之后，其创作没有任(rèn)何情绪和灵魂，难以和人类的艺(yì)术创作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没有得到(dào)有效(xiào)的解(jiě)决，还有AIGC会不会代替人(rén)类(lèi)“至高无上”的创意(yì)。

马斯克也强调，人工(gōng)智能的安全问题(tí)需要(yào)得(dé)到重视，太晚就来(lái)不及了。

AIGC下一站除(chú)了视频(pín)，还有远方

技术都(dōu)是有两(liǎng)面性的，潜在的危害并不能掩盖其光辉(huī)的贡(gòng)献(xiàn)。现在看(kàn)来(lái)，人工智能技(jì)术将(jiāng)是第(dì)四(sì)次工业革(gé)命(mìng)的(de)核心驱动力量(liàng)，将(jiāng)创造(zào)新的(de)增长奇迹。

过去一(yī)年，人工智能在(zài)技术和(hé)商业层(céng)面都有了巨大进(jìn)展(zhǎn)，AI绘画就(jiù)是人(rén)工智能(néng)技术发生方向性改变的一个(gè)代表。其下一站或许就是视频。

此(cǐ)前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技(jì)圈的(de)短视(shì)频。这(zhè)些视频引发关注并非内(nèi)容做得(dé)多优秀，反而都非常简(jiǎn)单，比如一匹正在(zài)喝水的马，一只画画的玩具熊，或者一段骑摩托车的第一视角录像，随便一个有手机的人都可以随手录下(xià)一(yī)段。

但(dàn)这些(xiē)短视频(pín)的创作方(fāng)式非常简单(dān)，创作者仅仅需(xū)要向(xiàng)AI输(shū)入一段话(huà)，甚至(zhì)只是说(shuō)一下要求(qiú)，AI就可以(yǐ)根据需要生成一段视频。

谷(gǔ)歌发布的两(liǎng)个AI生成视频分别(bié)来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是高(gāo)清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别(bié)。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就已经(jīng)玩(wán)了一(yī)波梗，一个(gè)能够做出更高清视频的AI还不(bù)足(zú)以在短时间(jiān)内戳中(zhōng)兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震惊的(de)地方在于(yú)，它可以(yǐ)制作出(chū)超过2分钟的连(lián)贯的(de)也有确切内容的(de)视频，这才是真正让人(rén)们(men)感到惊(jīng)喜的地(dì)方(fāng)。因(yīn)为无论AI生成的视频多么高清，也只能(néng)是(shì)为内(nèi)容生产者提供(gōng)一个灵感，一个素材，一个(gè)过场动画。

不过能够制作出有具(jù)体剧情内容的视(shì)频就意味着，一些视频创作由AI代(dài)替人工完(wán)成已(yǐ)经初步有了(le)可能。

当下AI的发展速度已(yǐ)经超(chāo)过大部分人(rén)的想(xiǎng)象。内容(róng)产业的本(běn)质是(shì)供(gōng)给(gěi)创(chuàng)造需求，AIGC作(zuò)为全新的内(nèi)容生产方式，可以为内容产业带(dài)来更新的内(nèi)容风(fēng)格、更快(kuài)的生产(chǎn)速度，更低(dī)的生(shēng)产成本，这(zhè)无疑(yí)会驱动内容产(chǎn)业的(de)大(dà)爆(bào)发(fā)。

除(chú)了(le)AI绘图、视(shì)频，AIGC技术还能(néng)应用于(yú)音乐(lè)、代(dài)码、机器人动作等多种内容形式的生成。不难发现该项技术不仅在游戏(xì)等行业(yè)能(néng)得到有效应用，对于下(xià)一(yī)代互(hù)联网各种元素的构建(jiàn)亦有(yǒu)关键(jiàn)意义。

从(cóng)商业化(huà)的(de)角度来看，文化(huà)娱乐、教(jiào)育、传媒等诸多(duō)领(lǐng)域，本身就对(duì)基于AI的可视化内容有强(qiáng)烈需(xū)求(qiú)。

因此，AI绘画及(jí)视频或不是结果，而(ér)只(zhǐ)是(shì)AI进程中(zhōng)的一(yī)块重(zhòng)要拼(pīn)图(tú)，有望在(zài)技术更新(xīn)的(de)加(jiā)持下实现(xiàn)更大的(de)应用价值。

AI从理(lǐ)解内容，走(zǒu)向(xiàng)了可(kě)以(yǐ)生(shēng)成内容，甚至能够创(chuàng)造出独立价值和独立视角的内容(róng)。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着未来的先(xiān)进生产力即将到来(lái)。

紧(jǐn)抓大(dà)模(mó)型与算力，牢固AIGC底座

从技术的发展也可以看出，在语言大(dà)模型、图像大模型之后，多(duō)模态(tài)大模型已(yǐ)经成为了新的趋势。

大(dà)模型被誉为当前人(rén)工智(zhì)能(néng)发展(zhǎn)的智能(néng)底(dǐ)座，是全(quán)球竞争最激烈的研(yán)究方向之一，包括谷歌、亚马(mǎ)逊、百(bǎi)度、阿里(lǐ)、腾讯等众(zhòng)多头(tóu)部企业都在竞相发力。

不过训(xùn)练大(dà)模(mó)型的确(què)价格不菲，以国盛证券发布(bù)的《ChatGPT需要(yào)多少算力(lì)》报告估算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约(yuē)为140万美元。而对(duì)于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本(běn)则介于200万(wàn)美元(yuán)至(zhì)1200万美元(yuán)高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均(jūn)数1300万计算(suàn)，其对应芯片需求(qiú)为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初(chū)始投(tóu)入成本约为8亿美元，每(měi)日仅电费就在5万美元左右。

此外不(bù)论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持(chí)。在关注各(gè)类(lèi)大模型(xíng)的发展同时(shí)，更应该关(guān)注算力网络的建设(shè)。

算力(lì)网(wǎng)络(luò)正驱动(dòng)AI产业(yè)发展进入史诗级加(jiā)速进(jìn)程，让(ràng)AIGC及通(tōng)用AI这一(yī)人工智能发展的终极目标离得(dé)更近。

因为(wèi)算力可以对(duì)突(tū)破(pò)性技术创新提供(gōng)大力(lì)的支(zhī)持。这方面(miàn)，多模态大模型是典(diǎn)型。作为面向(xiàng)未来强(qiáng)人工智(zhì)能(néng)、通用(yòng)人工智能的重要技术创新，多模态大模型已经在人工智能领(lǐng)域提出了(le)很多年，业界也有不少技术突破(pò)，但是，多(duō)模(mó)态大模型进(jìn)一(yī)步往下(xià)走(zǒu)，算力需求呈(chéng)几何式上升，一般(bān)的算力基(jī)础设施(shī)很快将(jiāng)难以胜(shèng)任。

从图像、文字、语音单(dān)独一项的训练，到双模态、三(sān)模态(tài)的跃迁，让人工智能可以灵活应对不同模态的转化、像人(rén)与世界交互一(yī)样自然，这方(fāng)面(miàn)，由算(suàn)力网络来驱动将(jiāng)有明显优势。