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融为一体到底有多舒服，两人融为一体的描写 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(rén)ChatGPT火爆(bào)以来，微软公(gōng)司(sī)创始人比尔·盖茨(cí)已多次公开谈论人工智能话题。在最(zuì)近的一次采访中(zhōng)，他(tā)再次表示：“AI可能会(huì)让科技(jì)行业(yè)迎来一次(cì)剧烈的(de)洗牌”。

这个结论是他在当地(dì)时间2月20日(rì)接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的。

他预(yù)期，AI的(de)发(fā)展可能会威胁到(dào)谷歌的(de)市占(zhàn)率，因为(wèi)微软在AI方面的行(xíng)动相(xiāng)当迅速(sù)。而最(zuì)终科技巨头将把(bǎ)AI整合成用户的“全能助手”，包揽一切应用(yòng)，与人们进行沟通并提供建议，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等(děng)应(yīng)用。

大佬口中全能助手的到来(lái)可能(néng)尚需时(shí)日(rì)，但由ControlNet引发的又一次AI绘画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点包围中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入可控期(qī)，将(jiāng)洗牌(pái)科技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代(dài)表的(de)AIGC上一次爆火的时候(hòu)，还(hái)是2022年(nián)8月(yuè)，在美国科罗拉多州(zhōu)举办的新兴数字(zì)艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太(tài)空(kōng)歌剧(jù)院》的(de)作品获奖(jiǎng)。

随后各(gè)大厂商(shāng)的AI绘画软件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便(biàn)是其中代表。

用(yòng)户们可以在应用中输(shū)入一(yī)组(zǔ)关键词或者(zhě)一张照(zhào)片(piàn)，就能获得一幅AI创作的画作。

作(zuò)画的关键(jiàn)就是所输入的文本。同一(yī)组关键词(cí)也可以(yǐ)创作出(chū)很(hěn)多张(zhāng)风格不一(yī)样的画作，这让创作(zuò)的过程就像(xiàng)开盲(máng)盒。

很多用户很(hěn)喜欢这种不确定的惊(jīng)喜，他们(men)会将生成(chéng)的(de)美(měi)图当做(zuò)头像。而另一部分喜(xǐ)欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作(zuò)品(pǐn)。在社交媒体上，许(xǔ)多(duō)用户分享(xiǎng)AI“翻车(chē)现场(chǎng)”，例如，一(yī)位(wèi)网友的小狗照片(piàn)被AI画(huà)成了“肌(jī)肉男”，还有网(wǎng)友(yǒu)的个人照片(piàn)被AI识别成了建(jiàn)筑。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与加持，以(yǐ)往AI绘画的(de)填写(xiě)关键词游戏(xì)可能要被颠覆了。

ControlNet是(shì)一位(wèi)正(zhèng)在斯坦(tǎn)福读博的(de)中国人张吕(lǚ)敏创作的一种基(jī)于控制点的图(tú)像变(biàn)形(xíng)算法，主要用于数(shù)字(zì)图像处理(lǐ)、计算机视觉(jué)和计算机图形学等领域。

其(qí)SD插件一经(jīng)发布，在短(duǎn)短的两天内便成为了AI绘画领域最新的热点。

在此之前，大(dà)家用了很多方(fāng)法想让AI生成的结果尽可能的符合(hé)要求，但是都不尽如人意，它的出现代表着(zhe)AI生成开始进(jìn)入真(zhēn)正的可控时期。

因(yīn)为ControlNet可以直接提取画面的构图(tú)，人物的姿势(shì)和画面(miàn)的深度(dù)信(xìn)息等。有了它的帮助，就不用频繁的用提(tí)示词(cí)来碰(pèng)运气，抽盲盒式的创作(zuò)了。

通(tōng)俗的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加(jiā)了“魔法”，不少博主(zhǔ)的作品已经获得了大量(liàng)的浏览量(liàng)，“viggo”就是(shì)其中之一，他用(yòng)朋(péng)友的照片直接带她们走进动(dòng)漫(màn)世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片转文字(zì)。

再用Text2Prompt插件(jiàn)拓展找到(dào)对(duì)应的关键(jiàn)词；最后用ControlNet插件绑定骨骼开始换关键(jiàn)词试效果。

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通过图片就(jiù)可(kě)以(yǐ)看出(chū)来，效果十分惊艳。

更厉害的是(shì)，除了真实的(de)照(zhào)片，草图也可以加上“魔法”，知乎大牛(niú)“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能(néng)实(shí)现(xiàn)线稿(gǎo)转(zhuǎn)全彩图。大神(shén)张吕敏其本尊也亲自回应。

不得不(bù)说当下AIGC已经变(biàn)得越来越强大，甚(shèn)至输出(chū)的(de)作品都已经(jīng)能以假乱真了。

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难辨(biàn)虚(xū)实(shí)，AIGC技术力爆发

警(jǐng)惕安全问题

近日(rì)，“苏(sū)州(zhōu)金鸡湖有(yǒu)游(yóu)艇(tǐng)party”的(de)消息(xī)火遍网络，而经过(guò)警方(fāng)辟谣这(zhè)所谓的(de)“party”可能是全国第(dì)一起AI绘(huì)图诈骗(piàn)。

由(yóu)于这个(gè)活动里面(miàn)给出的(de)美女(nǚ)照片都是AI制作(zuò)的真人照(zhào)片绘图，因为(wèi)太(tài)逼(bī)真，被大家当成(chéng)真事(shì)传播了。

不过仔(zǎi)细观察可以发现，活动发起者提供的(de)照片中有个很大的(de)漏洞可以发(fā)现并非真人(rén)，而是AI绘(huì)图，那便是(shì)图片中女(nǚ)性的手指部分有的存(cún)在异常。

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有行业人事(shì)表示：“现在因为手指部分的绘(huì)画算法比较(jiào)复杂，AI还不太会画(huà)人的手，但最新看到的图片已经有越(yuè)来(lái)越完美(měi)的AI模型出现，以后可能就(jiù)完(wán)全没(méi)有漏(lòu)洞了(le)。”

类似的AI作图诈(zhà)骗在(zài)国外(wài)也已有发生。据英国广播公司报道，土耳其地震期间(jiān)，有(yǒu)Tiktok用户使用(yòng)AI合(hé)成了儿童受(shòu)灾的(de)假照片发布到网络(luò)，以此诱骗善良的(de)人打赏“捐(juān)助”从而实(shí)施诈骗(piàn)。

目前(qián)随着技术发展，AIGC已经能(néng)做出真人照片般的绘图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕(pà)。

此外AIGC还(hái)引发了很(hěn)多担忧，一方面，批判(pàn)者认为AI在“学习”了大量(liàng)前(qián)人(rén)的作品之(zhī)后，其创作没(méi)有任何(hé)情绪(xù)和(hé)灵魂，难(nán)以和人类(lèi)的艺术创作相提(tí)并论(lùn)。

另一方面，AIGC背(bèi)后(hòu)的(de)版权(quán)、目前都并没有得到有(yǒu)效的解决(jué)，还(hái)有AIGC会不会(huì)代替人类(lèi)“至高无上”的创(chuàng)意(yì)。

马斯(sī)克(kè)也强调，人工智能的安(ān)全问题需要得到(dào)重(zhòng)视(shì)，太(tài)晚(wǎn)就(jiù)来不及(jí)了。

AIGC下(xià)一(yī)站除了视(shì)频(pín)，还有远方

技术(shù)都(dōu)是有两(liǎng)面性的，潜在的危害并不能掩盖(gài)其光辉的贡献。现在(zài)看来，人工智能(néng)技术将是第四次(cì)工业(yè)革命的核心驱动力量，将(jiāng)创(chuàng)造新的(de)增长奇迹。

过去一(yī)年，人(rén)工智能在(zài)技术和商业层面都有了巨(jù)大进展(zhǎn)，AI绘画就是(shì)人(rén)工(gōng)智能技术发(fā)生方(fāng)向性改(gǎi)变的(de)一个代表。其下一站或(huò)许就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先后发布(bù)了(le)几条引爆科技(jì)圈的(de)短视频。这些视频引发关注(zhù)并非(fēi)内(nèi)容做得(dé)多优秀，反而都(dōu)非常简单，比如一匹正在喝水(shuǐ)的马，一只画画的玩具熊，或者(zhě)一(yī)段(duàn)骑摩(mó)托车(chē)的第一视角录(lù)像，随便一个有(yǒu)手机的(de)人都可(kě)以随手录(lù)下一(yī)段。

但(dàn)这些(xiē)短视频(pín)的(de)创(chuàng)作方式非常(cháng)简单，创(chuàng)作者仅仅需要向AI输(shū)入一段话(huà)，甚至只(zhǐ)是说一(yī)下要求，AI就(jiù)可以(yǐ)根(gēn)据需要生成(chéng)一(yī)段视频。

谷歌(gē)发布的两个(gè)AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差(chà)别。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生成的视频后，AI圈(quān)就已(yǐ)经(jīng)玩了(le)一波梗，一个能够做(zuò)出更高清(qīng)视频的(de)AI还不足以(yǐ)在短时间内戳中兴(xīng)奋(fèn)点。

Phenaki更(gèng)加令人震惊的地方在于，它可以制作(zuò)出超过2分钟(zhōng)的连贯(guàn)的也有确切内容的(de)视(shì)频，这(zhè)才是真正让人们感到惊(jīng)喜的地方。因为无论AI生成的视频多(duō)么高清，也只能是为内容生产(chǎn)者(zhě)提供一个(gè)灵感，一(yī)个素材，一(yī)个过(guò)场动(dòng)画(huà)。

不过(guò)能够(gòu)制作出有具体(tǐ)剧情内容的视频就意味着，一些视频创(chuàng)作由(yóu)AI代替人工(gōng)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(dà)部分人的想象。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作为(wèi)全(quán)新的内容生产方式，可(kě)以为(wèi)内容(róng)产(chǎn)业(yè)带来更新的内容风格、更快(kuài)的生产速度，更低的生产成本，这无(wú)疑会驱动(dòng)内容产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音(yīn)乐、代码、机器(qì)人动(dòng)作等多种内(nèi)容形式(shì)的生成。不难发(fā)现该项(xiàng)技术不仅在游戏等行(xíng)业能(néng)得到有(yǒu)效(xiào)应用，对于下一(yī)代互联网各种元(yuán)素的(de)构(gòu)建亦(yì)有关键意义。

从商(shāng)业化的角(jiǎo)度来看，文化(huà)娱(yú)乐、教(jiào)育、传媒等(děng)诸多领(lǐng)域(yù)，本身就对基于AI的(de)可(kě)视(shì)化(huà)内容有(yǒu)强烈需求。

因此，AI绘画及视频或(huò)不(bù)是结果(guǒ)，而(ér)只是AI进(jìn)程中的(de)一块重(zhòng)要拼图，有(yǒu)望在技术更新的加持下实(shí)现更(gèng)大的应用(yòng)价值。

AI从理解(jiě)内(nèi)容，走向了可以(yǐ)生成(chéng)内(nèi)容，甚至能够创造(zào)出独(dú)立价值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈，更(gèng)代表(biǎo)着(zhe)未来的先(xiān)进(jìn)生(shēng)产力即将到来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢(láo)固AIGC底座

从技术的发展也可以看出，在语言大模型、图像大模型之后，多模(mó)态(tài)大(dà)模型已经成为了新(xīn)的趋势。

大模型被(bèi)誉为(wèi)当前人(rén)工(gōng)智能发展的智能底座，是全球(qiú)竞争最激(jī)烈的(de)研(yán)究方向之(zhī)一，包括谷歌、亚马(mǎ)逊(xùn)、百度(dù)、阿里、腾(téng)讯(xùn)等众多头部(bù)企业都(dōu)在竞(jìng)相发力。

不过(guò)训练大模型的确价格不菲，以国盛证券发布(bù)的(de)《ChatGPT需要(yào)多少算力》报告估算，GPT-3训练一(yī)次的成本(běn)约(yuē)为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模(mó)型)，训练成本则(zé)介于200万美元至1200万美元高(gāo)价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访(fǎng)客平均数(shù)1300万计算，其对应芯片(piàn)需求(qiú)为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投(tóu)入(rù)成本约为8亿美元，每(měi)日(rì)仅(jǐn)电费就在5万美元左(zuǒ)右。

此外不(bù)论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开(kāi)庞大算(suàn)力支(zhī)持。在关注各类大模型的发展同时，更应该关注算力网络(luò)的建(jiàn)设。

算力网络正(zhèng)驱动AI产业发展进入史诗级加速进(jìn)程，让AIGC及通用AI这一人工智能发(fā)展的终极目标(biāo)离(lí)得(dé)更(gèng)近。

因为算力可以对突破性技术创新提供大(dà)力的支持。这方面，多(duō)模态(tài)大模型是典型。作为(wèi)面向(xiàng)未来强(qiáng)人(rén)工智(zhì)能(néng)、通用人工智(zhì)能的重要技术创新，多(duō)模态大(dà)模型已经(jīng)在人(rén)工(gōng)智能领域(yù)提出了很多年，业(yè)界也有不少技术突破，但(dàn)是，多模(mó)态大(dà)模型进(jìn)一步往下走(zǒu)，算力需(xū)求呈几何式(shì)上升，一(yī)般的算力(lì)基础(chǔ)设施(shī)很(hěn)快将难以胜任。

从图像、文字、语音单独一项的训练，到双模态、三(sān)模(mó)态的跃(yuè)迁，让人工智能可以灵活应对不同模态(tài)的(de)转(zhuǎn)化、像(xiàng)人与世(shì)界交(jiāo)互一样自然，这(zhè)方面，由算力网络来驱动将有明显优势。