兰州女人为什么戴头巾-橘子百科-橘子都知道

兰州女人为什么戴头巾 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火爆以来，微(wēi)软公司创(chuàng)始人比尔·盖(gài)茨已多(duō)次公开谈(tán)论人工智能话题。在(zài)最近的一次采访(fǎng)中(zhōng)，他(tā)再次表示：“AI可(kě)能会让科技行业(yè)迎来一次剧烈的洗牌”。

这个结论是他(tā)在当地时间2月(yuè)20日接(jiē)受《In Good Company》节目专访(fǎng)时提出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可能会威胁到(dào)谷歌(gē)的市占率，因为微软(ruǎn)在AI方(fāng)面的行动相当(dāng)迅速。而(ér)最终科技巨头将把AI整合成用户(hù)的“全能助手”，包揽一切应用(yòng)，与人们(men)进行(xíng)沟通并提(tí)供(gōng)建议(yì)，可以取代亚马(mǎ)逊、Siri或(huò)Outlook等应用。

大佬口(kǒu)中全(quán)能助手的到来可能尚需(xū)时日(rì)，但由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘画(huà)浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出(chū)重围。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入(rù)可控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法(fǎ)

AIGC向可(kě)控靠(kào)近

以(yǐ)AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的时候(hòu)，还是2022年8月(yuè)，在美国科(kē)罗(luó)拉多州举办的新兴数字(zì)艺术家竞赛(sài)中，一(yī)幅名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随后各大厂商(shāng)的AI绘(huì)画软件被(bèi)广大网(wǎng)友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

兰州女人为什么戴头巾o="0.7261345852895149" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-w="639">

用户们可以在应(yīng)用中(zhōng)输(shū)入一组关键词或(huò)者(zhě)一张照片，就(jiù)能获(huò)得一(yī)幅AI创作的画作。

作画的(de)关键就(jiù)是所输入的文(wén)本。同一组关键词也(yě)可以创作(zuò)出很多张风格(gé)不一样(yàng)的画作(zuò)，这让创(chuàng)作的过程(chéng)就像开盲盒。

很多用户很(hěn)喜欢这种不确(què)定的(de)惊喜，他们会将生成的美图当做(zuò)头像。而另一部分喜(xǐ)欢(huān)翻看AI绘(huì)画的“翻(fān)车”作品。在社(shè)交媒体上(shàng)，许(xǔ)多用户分(fēn)享AI“翻(fān)车现场”，例如，一位网友的小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还(hái)有(yǒu)网友的个(gè)人照片被(bèi)AI识别成了建(jiàn)筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写(xiě)关键(jiàn)词游戏可能要(yào)被颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福读博的(de)中国人张吕敏创作的一种(zhǒng)基于(yú)控制(zhì)点的图像变形(xíng)算法，主要(yào)用于数字图像处理、计(jì)算机视觉(jué)和计算(suàn)机图形学等领域。

其SD插(chā)件一(yī)经发(fā)布，在(zài)短短的(de)两天内(nèi)便(biàn)成为了AI绘画领(lǐng)域最(zuì)新的热点。

在此之(zhī)前，大(dà)家用了很(hěn)多方法想让(ràng)AI生成的结(jié)果尽可能的符合要求，但是都不尽如(rú)人意，它的出(chū)现代表着AI生成开始进入真正的可控时期(qī)。

因为ControlNet可以直接提(tí)取(qǔ)画(huà)面的构图，人物的(de)姿(zī)势和画面的深度信息等(děng)。有了它的(de)帮助，就(jiù)不用频(pín)繁的(de)用(yòng)提示词来碰运气，抽盲盒式的创作了(le)。

通俗的说ControlNet相(xiāng)当于(yú)给AI绘画加(jiā)了“魔法(fǎ)”，不少博主的作品已经获得了大量的浏(liú)览(lǎn)量，“viggo”就是其中(zhōng)之(zhī)一，他用(yòng)朋友的照片直接带她们(men兰州女人为什么戴头巾)走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字(zì)。

再(zài)用(yòng)Text2Prompt插(chā)件拓(tuò)展找到对应的关(guān)键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼(gé)开始换关(guān)键词试(shì)效果。

通过(guò)图片就可(kě)以看(kàn)出来，效(xiào)果十分惊艳(yàn)。

更厉害的是，除了真实的照(zhào)片，草图也可以(yǐ)加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿(gǎo)转全(quán)彩图。大神张吕(lǚ)敏其(qí)本(běn)尊(zūn)也(yě)亲自(zì)回应。

不得不说当(dāng)下(xià)AIGC已(yǐ)经变得越(yuè)来越(yuè)强大，甚至输出的作品都(dōu)已经能以假乱真(zhēn)了。

难辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火(huǒ)遍网络，而经过警方辟(pì)谣这(zhè)所(suǒ)谓(wèi)的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘图诈(zhà)骗。

由于这个活动(dòng)里面给出的美女照片都是AI制(zhì)作的真(zhēn)人照片绘图，因为太(tài)逼真，被大家(jiā)当成(chéng)真事(shì)传播(bō)了。

不(bù)过(guò)仔细观察可以发现，活动发起者提(tí)供的照片中(zhōng)有(yǒu)个很大的(de)漏洞(dòng)可以发现并非真人，而是AI绘图，那便(biàn)是图片中(zhōng)女(nǚ)性的手(shǒu)指部分有的存在(zài)异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控(kòng)期，将洗牌(pái)科技(jì)行业？_黑料正能量(liàng)

有行业人(rén)事(shì)表示(shì)：“现在因为手指部分的(de)绘画(huà)算法比较复杂，AI还不太会画人的手(shǒu)，但(dàn)最(zuì)新看到(dào)的图片已经有(yǒu)越(yuè)来越完美的AI模型出现(xiàn)，以(yǐ)后可能就完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗在国外也已有发生。据英(yīng)国广播(bō)公司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户(hù)使用(yòng)AI合成了儿(ér)童受(shòu)灾的假照(zhào)片发布到网络，以此诱骗(piàn)善良(liáng)的(de)人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前随着(zhe)技术发展，AIGC已经(jīng)能做出真(zhēn)人(rén)照(zhào)片般(bān)的绘(huì)图效果，如果这样的图(tú)片(piàn)被用来(lái)诈骗，将(jiāng)非常可(kě)怕(pà)。

此外AIGC还引发了很(hěn)多担忧，一方面，批判者认为AI在“学习(xí)”了(le)大量(liàng)前(qián)人的作(zuò)品(pǐn)之后，其创作(zuò)没有任(rèn)何情绪(xù)和灵魂(hún)，难以和人类的艺术(shù)创作相提并(bìng)论。

另一方面，AIGC背后的版权、目前都并(bìng)没有得(dé)到有效的解决，还(hái)有AIGC会不会代替(tì)人类“至高(gāo)无(wú)上”的创意。

马斯克(kè)也强调，人工智能的安全问(wèn)题需要得(dé)到重视，太晚就来(lái)不及了(le)。

AIGC下一站除了(le)视频，还有远(yuǎn)方

技术都是有(yǒu)两面性的，潜在的危害并(bìng)不能掩盖其光(guāng)辉(huī)的(de)贡献。现在看来，人(rén)工智能技(jì)术将是第四(sì)次工业革命的核心驱动(dòng)力(lì)量，将创造新的增(zēng)长奇(qí)迹。

过去一年，人(rén)工(gōng)智能在技术和商业层面都有了巨大进展，AI绘(huì)画就是人工智能技术发生方向性改变的一个代表。其下一站或许(xǔ)就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发(fā)布了(le)几条引爆科技圈的(de)短视频。这些(xiē)视频引(yǐn)发关注并非内容做得多优秀，反而都非常简单，比(bǐ)如一匹正在(zài)喝水的马，一只画画的玩具(jù)熊，或者一段(duàn)骑摩托车的第一视角(jiǎo)录像，随便(biàn)一个有手机的人都可以随手(shǒu)录下一段(duàn)。

但这些短视(shì)频的创作方式非常简单，创作者仅仅需要(yào)向AI输(shū)入一段话，甚至只是说一下(xià)要求，AI就可以根据需要生成一段视频。

谷歌发(fā)布的两个AI生成视频(pín)分别来自于(yú)Imagen Video和(hé)Phenaki，前(qián)者主要(yào)突(tū)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(le)AI生成的视频后(hòu)，AI圈就(jiù)已经玩了(le)一波梗，一个能够做出更高清视(shì)频的AI还不(bù)足以在短时间(jiān)内戳中兴奋(fèn)点(diǎn)。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地方在于，它可以制作出超过2分钟的连贯(guàn)的(de)也(yě)有确(què)切内容的视频，这才是真正让人们感到惊喜的地方(fāng)。因为无论AI生成(chéng)的视频多么高清(qīng)，也只能是为(wèi)内容生产者提供一个灵感，一个素材(cái)，一个过(guò)场动画。

不(bù)过能够制作(zuò)出有(yǒu)具体剧情(qíng)内容的视(shì)频就(jiù)意(yì)味(wèi)着，一些视(shì)频创作由AI代(dài)替(tì)人(rén)工(gōng)完(wán)成已经初步有了(le)可(kě)能。

当下AI的发(fā)展速(sù)度已经超(chāo)过(guò)大部分人(rén)的想象(xiàng)。内容产业的本质是供(gōng)给创造需求，AIGC作为全(quán)新(xīn)的内容生产方(fāng)式(shì)，可以为内(nèi)容(róng)产业(yè)带来更新的内(nèi)容风格、更快的生产(chǎn)速度(dù)，更低的生(shēng)产成本，这无疑会驱动内容(róng)产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视(shì)频，AIGC技术还能应(yīng)用(yòng)于音乐、代码、机(jī)器人动作等多(duō)种内容(róng)形式的(de)生成(chéng)。不难发现该项技术(shù)不(bù)仅(jǐn)在(zài)游戏等行业(yè)能得到有效应用，对于下一代(dài)互联网(wǎng)各种元素的构(gòu)建亦有关键意(yì)义。

从商业化的角度来看，文化娱乐、教育(yù)、传(chuán)媒等(děng)诸(zhū)多领域，本身(shēn)就对基于(yú)AI的(de)可视化内容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及(jí)视频或不是(shì)结果，而只是AI进程中的一块重要拼图，有望(wàng)在技术更新的加持下实现更(gèng)大的应用价值。

AI从理解内容，走(zǒu)向了(le)可(kě)以生成内(nèi)容(róng)，甚至能(néng)够(gòu)创造(zào)出(chū)独(dú)立价值和(hé)独立(lì)视角的内容。AIGC的再次出圈，更(gèng)代表着未来(lái)的先进生产力即将到来。

紧抓大模型(xíng)与算力(lì)，牢固(gù)AIGC底(dǐ)座(zuò)

从技术的发展也可以看(kàn)出，在语言(yán)大模型、图像大模型(xíng)之后，多(duō)模态(tài)大模型已经成为了新(xīn)的趋势(shì)。

大模型被(bèi)誉为(wèi)当(dāng)前人工智能发(fā)展的(de)智(zhì)能底座，是全球竞(jìng)争最激烈的研(yán)究方向之(zhī)一，包括谷(gǔ)歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业都在竞相发力。

不(bù)过训练大模(mó)型的确价(jià)格不菲(fēi)，以国(guó)盛证券发(fā)布的《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告估(gū)算，GPT-3训练一次的成(chéng)本约为140万美元。而(ér)对于(yú)一些更大的LLM(大型语言模型(xíng))，训练成本(běn)则介于200万美元至(zhì)1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数(shù)1300万计算，其对应芯片需求(qiú)为3万多片英伟达A100 GPU，初(chū)始投入成(chéng兰州女人为什么戴头巾)本约为8亿美元，每日仅电费就在5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞(páng)大算力支持。在关注各类大(dà)模(mó)型的发展同时，更(gèng)应该(gāi)关注(zhù)算力网络的建设。

算(suàn)力网络正驱(qū)动AI产(chǎn)业发展进入(rù)史诗(shī)级加速进程，让AIGC及通用AI这一人(rén)工智能发展的终极目标离得更近。

因(yīn)为算力可以对突破(pò)性技术创新(xīn)提供大力的支(zhī)持(chí)。这方(fāng)面，多模(mó)态(tài)大模型是典型。作为(wèi)面向未来强人工智能、通用(yòng)人工智能的重要(yào)技术创新(xīn)，多模态(tài)大模型已经在人工(gōng)智能领域提出了很多年，业界(jiè)也有不(bù)少技(jì)术突(tū)破(pò)，但(dàn)是，多模(mó)态(tài)大模型进(jìn)一步往(wǎng)下走，算力需(xū)求呈几(jǐ)何(hé)式(shì)上升，一般的算(suàn)力(lì)基础设(shè)施很快将难以胜任。

从图(tú)像(xiàng)、文字、语音单独(dú)一项(xiàng)的训练，到双模态、三模(mó)态的跃迁，让(ràng)人工智能可以灵活应对不同模态的转化、像人(rén)与世界交互一样自然，这方面，由(yóu)算(suàn)力网络来驱动将(jiāng)有明显优势。