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锻炼身体的练是哪个练字，锻练与锻炼有什么区别锻 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(liáo)天机器(qì)人ChatGPT火爆以来，微软(ruǎn)公司创始人比(bǐ)尔·盖茨已多次公开谈(tán)论人工智能话题。在最近的一(yī)次采访中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎来(lái)一次(cì)剧烈的洗牌”。

这个结(jié)论是(shì)他在当地时间2月20日接受《In Good Company》节(jié)目专访(fǎng)时提出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可能会威胁(xié)到谷歌的市占(zhàn)率，因为微软在AI方面的行动(dòng)相当迅速。而(ér)最(zuì)终科技巨头将(jiāng)把(bǎ)AI整(zhěng)合(hé)成用户(hù)的“全能助手”，包(bāo)揽一切(qiè)应用，与人(rén)们进行沟通并提(tí)供建议，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口中全能助手(shǒu)的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出(chū)重围。

ChatGPT之后(hòu)又(yòu)一应用(yòng)杀(shā)疯了，AIGC或进入可控(kòng)期，将(jiāng)洗牌科(kē)技行业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新(xīn)玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一次(cì)爆火的(de)时候，还是2022年8月(yuè)，在美国科罗(luó)拉多州(zhōu)举(jǔ)办的新兴数字艺(yì)术家竞赛中，一(yī)幅名(míng)为《太空(kōng)歌(gē)剧(jù)院》的(de)作品获奖。

随后各(gè)大厂商的AI绘画(锻炼身体的练是哪个练字，锻练与锻炼有什么区别锻锻炼身体的练是哪个练字，锻练与锻炼有什么区别锻span>huà)软件被广(guǎng)大网友熟知并体验，Stable Diffusion便(biàn)是其中代表。

用户们可(kě)以在(zài)应用中输入一组关(guān)键词或(huò)者一张(zhāng)照片(piàn)，就能获(huò)得一幅AI创作的画作。

作画(huà)的关键就(jiù)是(shì)所输入的文本(běn)。同(tóng)一组(zǔ)关键词也(yě)可以创作出很(hěn)多张风格不一(yī)样的画作，这让创作的过程就(jiù)像开(kāi)盲盒。

很多(duō)用户(hù)很喜欢这种不确定的惊喜，他们会将生成(chéng)的美(měi)图当做头(tóu)像。而另一部(bù)分喜欢翻(fān)看AI绘(huì)画的“翻车”作品。在社交媒体上，许(xǔ)多用户(hù)分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位(wèi)网友的小狗照片被AI画成了“肌肉男”，还有(yǒu)网友的(de)个人照片被AI识别成了建筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画(huà)的填写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福(fú)读博(bó)的(de)中国(guó)人张吕敏创(chuàng)作的一(yī)种基于(yú)控制(zhì)点的图像变形算法，主要(yào)用于数字图像处(chù)理、计算(suàn)机视觉和计算(suàn)机图形学(xué)等领域。

其SD插件一经发布(bù)，在(zài)短短(duǎn)的(de)两天内便成为(wèi)了AI绘(huì)画领域最(zuì)新(xīn)的热(rè)点(diǎn)。

在此之(zhī)前，大家(jiā)用(yòng)了很(hěn)多方法想让AI生成(chéng)的结果(guǒ)尽(jǐn)可能的符合(hé)要(yào)求(qiú)，但是都不(bù)尽如人意，它的出现代表(biǎo)着AI生成开始(shǐ)进(jìn)入真正的(de)可(kě)控时期。

因为ControlNet可以直(zhí)接提取画面的构图，人物(wù)的姿势和画面的深度信息等。有了(le)它的帮助，就(jiù)不用(yòng)频(pín)繁(fán)的用提示词(cí)来碰运气，抽盲盒式(shì)的创作了(le)。

通俗的(de)说ControlNet相当(dāng)于给AI绘画加了“魔法”，不少博主的作品已经获(huò)得了大量的浏览量，“viggo”就(jiù)是其中(zhōng)之一，他用(yòng)朋友的照片直接带(dài)她们走进动漫世界(jiè)。

viggo先(xiān)用(yòng)StableDiffusion图片转文字。

再(zài)用Text2Prompt插(chā)件拓展找到对(duì)应的关键词；最后用ControlNet插件绑定骨(gǔ)骼开始换关键词试效(xiào)果。

通过(guò)图片就可以看(kàn)出(chū)来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真实的照片，草(cǎo)图也可以(yǐ)加上“魔(mó)法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍(shào)到ControlNet还(hái)能实现线稿转全彩图。大神张吕(lǚ)敏其本尊也亲自回应(yīng)。

不得不(bù)说当(dāng)下AIGC已经变得越来越强(qiáng)大(dà)，甚至输出的作品都已经能以(yǐ)假乱真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力爆(bào)发

警惕安全问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的(de)消息火遍网络(luò)，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是全(quán)国第(dì)一起(qǐ)AI绘图诈(zhà)骗。

由(yóu)于这个活动里(lǐ)面给出(chū)的美女照(zhào)片都是AI制作的真人照片(piàn)绘图，因(yīn)为(wèi)太逼真，被大家当成真(zhēn)事传播(bō)了。

不过仔细(xì)观(guān)察(chá)可(kě)以(yǐ)发现(xiàn)，活动发起者提供(gōng)的照片(piàn)中有(yǒu)个(gè)很大的漏洞(dòng)可以发现并非真人，而(ér)是AI绘图(tú)，那便是图片中女(nǚ)性的手指部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑(hēi)料正能量

有行业人事(shì)表(biǎo)示：“现在因(yīn)为手指部分(fēn)的绘画算(suàn)法(fǎ)比较复(fù)杂，AI还不太会画(huà)人的手，但(dàn)最新看(kàn)到(dào)的图(tú)片(piàn)已(yǐ)经(jīng)有越(yuè)来越完美的AI模型出现，以(yǐ)后可能就完(wán)全没(méi)有(yǒu)漏(lòu)洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国(guó)外也已有发(fā)生(shēng)。据英国(guó)广(guǎng)播公司报道，土耳(ěr)其地震期(qī)间，有Tiktok用户(hù)使(shǐ)用AI合成了儿童受灾的(de)假照片发布到网(wǎng)络(luò)，以此(cǐ)诱骗善良的人打(dǎ)赏“捐助”从(cóng)而实施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出(chū)真(zhēn)人照片般的绘图(tú)效果，如果这样的(de)图片被用(yòng)来(lái)诈(zhà)骗(piàn)，将非常可怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很多担忧，一方面，批判者认(rèn)为AI在(zài)“学习”了大(dà)量前(qián)人的作品之后，其创(chuàng)作没有任何情绪和灵魂，难以和人(rén)类(lèi)的(de)艺术创作相提(tí)并论。

另一方(fāng)面，AIGC背后(hòu)的版(bǎn)权(quán)、目前都并没有得到(dào)有效的(de)解决，还有AIGC会不会代替人类“至高无上(shàng)”的创意。

马斯克(kè)也(yě)强调，人工智能的安全问题需(xū)要得到重视，太晚就(jiù)来不及了(le)。

AIGC下(xià)一(yī)站(zhàn)除了视(shì)频，还有(yǒu)远方

技(jì)术都是(shì)有两面(miàn)性的，潜在的危(wēi)害并(bìng)不能掩盖(gài)其光辉(huī)的(de)贡献。现在看(kàn)来，人工(gōng)智能技术(shù)将是(shì)第四(sì)次工业革命的核心驱动(dòng)力量，将(jiāng)创(chuàng)造新的增长奇迹。

过(guò)去一年，人工智(zhì)能在(zài)技术和商业层面都(dōu)有了巨大进展，AI绘画就是(shì)人工智能(néng)技术发生方(fāng)向(xiàng)性改变的(de)一个代表。其(qí)下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技圈(quān)的短视频。这些视频(pín)引发关注并(bìng)非内容做得多优秀，反而都(dōu)非常简单，比(bǐ)如(rú)一匹正(zhèng)在喝水的马，一(yī)只画画的(de)玩具熊，或者一(yī)段骑摩托(tuō)车的第(dì)一视角录像(xiàng)，随便一个有手机的人(rén)都(dōu)可(kě)以(yǐ)随手录下一段。

但(dàn)这(zhè)些短视(shì)频的创(chuàng)作方式(shì)非常简单，创作者仅仅需要向AI输(shū)入一段话(huà)，甚至只是说一下要求，AI就可(kě)以根(gēn)据需要生成(chéng)一(yī)段视频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视频分别(bié)来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要突出的是高(gāo)清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太多的(de)差别。

在Make-A-Video公(gōng)布(bù)了AI生成的(de)视频后，AI圈就已经玩了(le)一波梗，一个能(néng)够做出更(gèng)高清(qīng)视频(pín)的AI还(hái)不足以在短(duǎn)时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方在于，它可以制(zhì)作出(chū)超过2分(fēn)钟的连贯的也有确(què)切内容的视频，这才是真正让人们感到(dào)惊喜的地方。因为无论AI生成的视频多么高清(qīng)，也只能是为内容(róng)生产者提供一(yī)个灵感(gǎn)，一个(gè)素材，一个过场(chǎng)动画。

不过能够制(zhì)作出有具体剧情内(nèi)容的视频就(jiù)意(yì)味着，一些视频创(chuàng)作由AI代替人工完(wán)成已经初步有了可能。

当下AI的发展速度已经超过大部分人的想(xiǎng)象。内容产业(yè)的本质是(shì)供给创造(zào)需求，AIGC作为全新的内(nèi)容生产方式，可以(yǐ)为内容产业带来更新的(de)内(nèi)容风格、更快(kuài)的生产速度，更低的生产成本(běn)，这无(wú)疑会驱(qū)动内容产业(yè)的大(dà)爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代码、机器(qì)人动(dòng)作等多种内容(róng)形式的生(shēng)成(chéng)。不难发现该项技术(shù)不仅在(zài)游戏等(děng)行业能得到有效应用，对于下一代互联网各种元素(sù)的构建亦(yì)有关(guān)键意(yì)义。

从商业化的(de)角度来(lái)看(kàn)，文(wén)化娱乐、教育、传(chuán)媒等诸多领域，本身(shēn)就对(duì)基于AI的可视化(huà)内容有强烈(liè)需求。

因(yīn)此，AI绘(huì)画及视频或不是结果(guǒ)，而只是AI进程(chéng)中的一块重要(yào)拼图，有望(wàng)在技术(shù)更(gèng)新的加持下实(shí)现更大的应用价值。

AI从理解内容，走向(xiàng)了可以生成内(nèi)容，甚至(zhì)能够(gòu)创造出独立价(jià)值和独立视角的(de)内容。AIGC的再次出圈，更(gèng)代表着未来的(de)先进(jìn)生产力(lì)即将(jiāng)到来。

紧抓大模型与算力(lì)，牢(láo)固AIGC底座

从技术的发展也可以看出，在语(yǔ)言(yán)大模型、图像大模型之(zhī)后，多(duō)模态(tài)大(dà)模型已经成为了新的趋(qū)势。

大模型(xíng)被誉为当前(qián)人(rén)工智能发(fā)展(zhǎn)的智能底座，是(shì)全球竞争最(zuì)激烈的研究方向之(zhī)一(yī)，包括谷歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿(ā)里(lǐ)、腾讯等众多头(tóu)部企业都在竞相发力(lì)。

不(bù)过训练大模型的确价格不菲，以国(guó)盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练一(yī)次的(de)成本约为140万(wàn)美元。而(ér)对于一些更大的LLM(大型语言(yán)模型)，训练成本则介于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客(kè)平均(jūn)数1300万计算(suàn)，其对(duì)应芯(xīn)片(piàn)需求为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为8亿美元，每日(rì)仅电费就在5万美元左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还(hái)是(shì)AIGC，都离(lí)不(bù)开(kāi)庞(páng)大算力支持。在关(guān)注各类大(dà)模型的发展同时，更应该关(guān)注算力网络的建设。

算(suàn)力网(wǎng)络正驱(qū)动AI产业发展(zhǎn)进入(rù)史诗(shī)级加(jiā)速(sù)进程(chéng)，让AIGC及通用AI这(zhè)一(yī)人工智(zhì)能发展的终极(jí)目标离得更(gèng)近。

因为算力可以对突破(pò)性技术创新提供大力的支(zhī)持。这方面，多(duō)模态(tài)大模型是典型。作为面向未(wèi)来强人工智能、通用(yòng)人(rén)工智能的(de)重要技术创新，多模(mó)态大(dà)模型已经在人工智能领域提(tí)出了很多年，业界也有不少技(jì)术突破，但是(shì)，多模态大模型(xíng)进一(yī)步往下(xià)走，算力需求呈几何式上升，一般的算力基础设施(shī)很(hěn)快将难以胜任。

从图像、文字(zì)、语(yǔ)音单独一(yī)项的训练，到(dào)双(shuāng)模态(tài)、三模态的跃迁，让人工智能可以灵活应对不(bù)同模态的转化、像人与世界交(jiāo)互一样自然，这方面，由算力网络来驱动将有明显优势。