却之不恭受之无愧是什么意思，却之不恭受之有愧是接受还是拒绝-橘子百科-橘子都知道

却之不恭受之无愧是什么意思，却之不恭受之有愧是接受还是拒绝 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(gōng)司创(chuàng)始人比尔·盖茨已(yǐ)多次公开(kāi)谈论(lùn)人工智能(néng)话题。在最近(jìn)的一次(cì)采访中，他再次表示：“AI可能会让科(kē)技行业(yè)迎来(lái)一次剧烈(liè)的洗牌”。

这个结论(lùn)是他在(zài)当地时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节(jié)目专访时提(tí)出(chū)的(de)。

他(tā)预期，AI的发展可(kě)能会威胁到(dào)谷歌的市占率，因为微软在AI方面的行(xíng)动相当(dāng)迅速。而最(zuì)终科技巨头将把AI整合成用户的“全能助(zhù)手”，包揽一切应(yīng)用，与人们进行沟通并提供建议(yì)，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口中全能助手(shǒu)的到来可能尚需时日(rì)，但由(yóu)ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的(de)话(huà)题热点包围中(zhōng)杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后(hòu)又一(yī)应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？_黑料(liào)正能量(liàng)

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可控(kòng)靠近

以(yǐ)AI绘(huì)画为代(dài)表(biǎo)的AIGC上(shàng)一(yī)次爆火的时候，还是2022年8月，在美国科(kē)罗拉(lā)多(duō)州举办(bàn)的新兴(xīng)数(shù)字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅名(míng)为《太(tài)空歌剧(jù)院》的作(zuò)品获奖(jiǎng)。

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

用户(hù)们可以在应用中(zhōng)输入(rù)一组关(guān)键词或(huò)者一(yī)张照片(piàn)，就能获(huò)得一幅(fú)AI创作的(de)画(huà)作(zuò)。

作画(huà)的关键就(jiù)是所输入的(de)文本。同一组关键词也可以(yǐ)创作出很多(duō)张风(fēng)格不一(yī)样(yàng)的(de)画作，这让创作(zuò)的过程就像开盲盒。

很多用户很喜欢(huān)这种不(bù)确定的惊喜，他们会将生成的美图(tú)当(dāng)做(zuò)头像。而另一部分喜欢翻(fān)看(kàn)AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场”，例如，一位网友(yǒu)的小狗(gǒu)照(zhào)片被AI画(huà)成了“肌肉男(nán)”，还有网友的个人(rén)照片被AI识别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与加(jiā)持，以往AI绘(huì)画的填写(xiě)关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福读博(bó)的(de)中国(guó)人张(zhāng)吕敏创作(zuò)的一(yī)种基于控制点(diǎn)的图(tú)像变形算法，主(zhǔ)要用于数字图像处理、计算机视觉和计算机图形(xíng)学等(děng)领域。

其SD插件一经发(fā)布，在短短的两天内(nèi)便成为了AI绘画领域最新的热点。

在此之(zhī)前，大家用了很(hěn)多(duō)方法想让AI生成的(de)结(jié)果尽可(kě)能的符(fú)合要求(qiú)，但是都(dōu)不尽(jǐn)如人(rén)意，它的出(chū)现(xiàn)代表着AI生成开(kāi)始进入(rù)真正(zhèng)的可控时期。

因为(wèi)ControlNet可以直接提(tí)取画面(miàn)的(de)构图，人物的姿势(shì)和画面的深度信(xìn)息等(děng)。有了它的(de)帮(bāng)助，就不用频繁的用提(tí)示词来碰运(yùn)气，抽盲(máng)盒式的创(chuàng)作了(le)。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于给AI绘(huì)画(huà)加了(le)“魔法(fǎ)”，不少博(bó)主的作(zuò)品已经获得了(le)大量的浏览量，“viggo”就是其(qí)中之一，他(tā)用朋友(yǒu)的(de)照片直接带她们走(zǒu)进动漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找(zhǎo)到对应的关键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始换(huàn)关键词试效果。

通(tōng)过图片(piàn)就可以看出来，效果十分惊艳。

更(gèng)厉害的(de)是，除了真实的照片，草(cǎo)图(tú)也可以加(jiā)上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗(dòu)砂(shā)”介绍到ControlNet还能实现线稿(gǎo)转全彩图。大(dà)神张吕敏(mǐn)其本尊也(yě)亲自回应。

不得不说当(dāng)下(xià)AIGC已(yǐ)经变得越来越强大，甚至输(shū)出(chū)的作(zuò)品都已(yǐ)经能(néng)以(yǐ)假乱真了(le)。

难辨虚实，AIGC技(jì)术力爆发

警惕安全(quán)问题(tí)

近(jìn)日，“苏州金鸡湖(hú)有游艇party”的(de)消息火遍网络，而经过警(jǐng)方辟谣这所谓的“party”可能是全国第一起AI绘(huì)图诈(zhà)骗(piàn)。

由(yóu)于这(zhè)个(gè)活动里面给出的美女照片(piàn)都是AI制作的(de)真人照片绘图(tú)，因为太(tài)逼(bī)真，被(bèi)大家当(dāng)成真(zhēn)事传(chuán)播了。

不过仔细观察(chá)可以发现，活动发起者提供的照片中(zhōng)有个(gè)很大的(de)漏(lòu)洞可以发现(xiàn)并非(fēi)真人(rén)，而是AI绘图，那便是图片中女性的手指部分有的(de)存在异常。

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

有(yǒu)行(xíng)业人事(shì)表示(shì)：“现在因为手指部(bù)分的(de)绘画算法比较复杂，AI还不太会画(huà)人(rén)的手(shǒu)，但最新看到的图片已经有越来越(yuè)完美的AI模型出现，以后可能就完全没有(yǒu)漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国外也已有发(fā)生。据(jù)英国广播(bō)公司报道(dào)，土耳其(qí)地震期(qī)间，有(yǒu)Tiktok用(yòng)户使(shǐ)用AI合成了儿童(tóng)受灾的假照片(piàn)发布到(dào)网(wǎng)络，以此诱骗善良的(de)人(rén)打赏“捐助”从而(ér)实施(shī)诈(zhà)骗。

目前(qián)随着(zhe)技术发展，AIGC已经能(néng)做出真人照(zhào)片(piàn)般的绘图(tú)效果(guǒ)，如(rú)果(guǒ)这样的图片(piàn)被(bèi)用(yòng)来(lái)诈骗，将(jiāng)非常可怕。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了(le)很多担(dān)忧(yōu)，一(yī)方面(miàn)，批判者认为(wèi)AI在(zài)“学习(xí)”了(le)大量前人的作品之后，其创作没有任(rèn)何情绪和灵魂，难以和(hé)人类(lèi)的艺术创作相提并(bìng)论。

另一方面，AIGC背后的版权、目(mù)前都并没(méi)有得到有效的解决，还有AIGC会不(bù)会代替人类“至高(gāo)无(wú)上(shàng)”的创意(yì)。

马斯克也强调，人(rén)工智(zhì)能(néng)的安(ān)全问题(tí)需要得到重视(shì)，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还(hái)有(yǒu)远方(fāng)

技(jì)术都(dōu)是有两面(miàn)性的，潜在的危害并(bìng)不能掩盖其光辉的(de)贡献。现在看(kàn)来，人工智能技(jì)术将是(shì)第四(sì)次工业(yè)革命的核心驱(qū)动力量，将创(chuàng)造新的增长奇迹。

过(guò)去一(yī)年，人工智能(néng)在技术(shù)和商业层面都有了巨大进(jìn)展(zhǎn)，AI绘(huì)画(huà)就是人工(gōng)智能技术发(fā)生方向(xiàng)性改变的一(yī)个代(dài)表。其(qí)下一(yī)站或许就是视(shì)频。

此前(qián)，Meta和谷歌先后发布了(le)几条(tiáo)引爆科技圈的短视(shì)频。这些视频(pín)引发关注并非内容做得多(duō)优(yōu)秀，反而都(dōu)非常简单，比如(rú)一匹正在(zài)喝(hē)水(shuǐ)的马，一只画画的(de)玩具熊，或者一段骑摩托(tuō)车的第(dì)一(yī)视角(jiǎo)录像，随便(biàn)一(yī)个有手机的人(rén)都可以随手录下(xià)一段。

但这些短视频(pín)的创作(zuò)方式(shì)非常简单，创作(zuò)者仅仅需要向AI输入一段话，甚至(zhì)只是说一下要求，AI就可以根据需要生(shēng)成(chéng)一段(duàn)视(shì)频。

谷歌(gē)发布的两个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(yǒu)太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就已(yǐ)经玩(wán)了一波(bō)梗，一(yī)个能够做出更高清视(shì)频的AI还不足以在短时间内戳(chuō)中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以(yǐ)制作出超过2分(fēn)钟的(de)连贯(guàn)的(de)也有确切(qiè)内容的(de)视频(pín)，这才是(shì)真正让(ràng)人们感到惊(jīng)喜(xǐ)的(de)地(dì)方。因为无论AI生成的视频(pín)多么高清，也只能是为内容(róng)生(shēng)产者提供一个灵(líng)感(gǎn)，一个素(sù)材，一个过(guò)场动画(huà)。

不过(guò)能(néng)够(gòu)制作出有具体剧情内容(róng)的视频就意(yì)味着，一些视(shì)频(pín)创(chuàng)作由AI代替人工完成已(yǐ)经初步有了可能。

当下(xià)AI的发展速度(dù)已经超过(guò)大部分人(rén)的想象。内容(róng)产业的本质是供给创(chuàng)造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可(kě)以为内容产业(yè)带(dài)来更新的内容风格(gé)、更快的生产速度，更(gèng)低的生产成本，这无疑会驱(qū)动(dòng)内(nèi)容产业(yè)的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术还能(néng)应用于音乐(lè)、代码、机器(qì)人动(dòng)作等多种内容形式(shì)的(de)生成。不难(nán)发现(xiàn)该项(xiàng)技术不仅在游(yóu)戏等行业能(néng)得到有效应用，对(duì)于下一(yī)代互(hù)联网各种元素的(de)构(gòu)建亦有关键意(yì)义。

从商业化的(de)角度来看，文化(huà)娱(yú)乐、教育、传(chuán)媒等诸(zhū)多领(lǐng)域(yù)，本身就对基(jī)于AI的可(kě)视化(huà)内(nèi)容有强(qiáng)烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及(jí)视频或不是结果，而只是AI进程中的(de)一块重要拼图，有望在技术更新的(de)加持下(xià)实(shí)现更大的应用价值。

AI从理解内容，走向了可以生成(chéng)内容，甚至能够创造出(chū)独(dú)立价值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着未来的先进生产力即将到来。

紧(jǐn)抓大模(mó)型与算(suàn)力，牢固AIGC底座

从技术的(de)发展也可以看出，在语言大模型、图像大模型之后，多模态大模型已经成为了(le)新的趋势。

大(dà)模型被誉为当前人工智(zhì)能发展的(de)智能(néng)底座，是(shì)全球竞(jìng)争(zhēng)最激烈的研究(jiū)方向(xiàng)之一，包括谷歌、亚马逊(xùn)、百(bǎi)度、阿里、腾讯等众多头部企(qǐ)业都在竞相发(fā)力。

不(bù)过训练大模型(xíng)的确价格不(bù)菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力(lì)》报(bào)告估(gū)算，GPT-3训练一次的(de)成本约为140万美元(yuán)。而(ér)对于一些更大(dà)的LLM(大(dà)型语言(yán)模型)，训练成(chéng)本则介于200万美元至1200万美元高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平(píng)均数1300万(wàn)计算，其对应芯片需求为3万多(duō)片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为(wèi)8亿美元，每日仅电费就在(zài)5万美元左(zuǒ)右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞大(dà)算力支持。在关注各类大模型的发(fā)展同时，更应该(gāi)关注算力网络的建设。

算力(lì)网络正驱动AI产业发展进(jìn)入(rù)史诗级加速进程(chéng)，让(ràng)AIGC及通用(yòng)AI这一(yī)人工智能发展的终(zhōng)极目标离得更近。

因为算力可以(yǐ)对突破性技术(shù)创新提供大力的支持。这方面，多模(mó)态(tài)大模型是典型。作为面向(xiàng)未来强人工(gōng)智能、通(tōng)用人工智能的重要技(jì)术创新，多模态大模(mó)型已经在人工智(zhì)能领(lǐng)域提出(chū)了很多年，业界也有不(bù)少技术突破，但是，多模(mó)态大模(mó)型进一步往下走，算力(lì)需求(qiú)呈几何式(shì)上升(shēng)，一般的(de)算力(lì)基础设施很快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字、语音单(dān)独一项的训练，到双模(mó)态、三模态的(de)跃迁，让(ràng)人工智能可以灵活应对不(bù)同(tóng)模态(tài)的(de)转化、像人与世界交互一样(yàng)自然，这方面，由算力(lì)网络(luò)来驱动将有明显优势(shì)。