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造梦西游3宠物技能几级领悟 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，微软(ruǎn)公司创始人比(bǐ)尔·盖(gài)茨已多次公开谈论人工智(zhì)能(néng)话题。在最(zuì)近的一次采访(fǎng)中，他再(zài)次(cì)表示(shì)：“AI可(kě)能会(huì)让(ràng)科技行业迎来(lái)一次剧烈的(de)洗牌”。

这个结论是他(tā)在(zài)当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提(tí)出的。

他预期(qī)，AI的发展(zhǎn)可能会威(wēi)胁到谷歌的市占率，因(yīn)为微软在AI方面的(de)行动相当迅速。而最终科(kē)技巨头将(jiāng)把(bǎ)AI整(zhěng)合(hé)成用户(hù)的“全能助手”，包揽一(yī)切应用，与人们进行沟通并提供(gōng)建议，可以取代亚马(mǎ)逊(xùn)、Siri或Outlook等(děng)应(yīng)用(yòng)。

大(dà)佬口中(zhōng)全能(néng)助手的到来可能(néng)尚需时日，但由ControlNet引发的又(yòu)一(yī)次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热点包围中(zhōng)杀(shā)出重围。

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

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可(kě)控靠近

以AI绘画为代表(biǎo)的AIGC上一次爆火的时候(hòu)，还是2022年8月(yuè)，在美国科罗(luó)拉多州举办的新兴数(shù)字艺术家竞赛中，一(yī)幅名(míng)为《太空歌剧院》的作品获奖。

随后各大厂商的AI绘画(huà)软(ruǎn)件被广大网(wǎng)友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

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

作(zuò)画的(de)关键就是所输入的文本。同一(yī)组关键词也(yě)可以创(chuàng)作(zuò)出(chū)很多张风(fēng)格不一样的画作(zuò)，这让创作的过程就像开盲盒。

很多用户(hù)很(hěn)喜欢这种(zhǒng)不确定的惊(jīng)喜，他们会将(jiāng)生(shēng)成(chéng)的美图(tú)当做(zuò)头(tóu)像(xiàng)。而另一部分(fēn)喜欢翻看(kàn)AI绘(huì)画的“翻车”作品。在社交(jiāo)媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻车现场”，例如，一(yī)位(wèi)网友的(de)小狗照(zhào)片被(bèi)AI画成了(le)“肌肉男”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识别成了(le)建筑。

而如今(jīn)随(suí)着ControlNet的出现(xiàn)与加持，以往(wǎng)AI绘画的(de)填写关键词游(yóu)戏可能要被颠覆了。

ControlNet是(shì)一位正在(zài)斯坦福读博的中(zhōng)国人(rén)张吕敏创作的一种基于控制点的图(tú)像变形算法，主要用于数字(zì)图(tú)像处(chù)理、计算(suàn)机视觉和计算机图(tú)形(xíng)学等(děng)领域(yù)。

其SD插件一经发布，在短短的两天(tiān)内便成为了AI绘画领域最新的热点。

在此之前，大家(jiā)用了很多方法想(xiǎng)让AI生成(chéng)的结果尽可能(néng)的符合要求，但是都不(bù)尽如(rú)人意，它(tā)的出现代表(biǎo)着(zhe)AI生(shēng)成(chéng)开(kāi)始进入真正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接提取画(huà)面的构图，人物的(de)姿(zī)势和画面的深度(dù)信息等(děng)。有了它的帮助(zhù)，就(jiù)不用频繁的用提(tí)示词来碰运(yùn)气，抽盲盒式的创作了。

通俗(sú)的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加了“魔(mó)法(fǎ)”，不少博(bó)主的作品(pǐn)已经(jīng)获得(dé)了大量(liàng)的(de)浏览量，“viggo”就(jiù)是其中之(zhī)一，他用朋友(yǒu)的照片直接带(dài)她们走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片(piàn)转(zhuǎn)文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展(zhǎn)找到对应的关键词(cí)；最后(hòu)用ControlNet插件绑定骨骼开始换(huàn)关键词(cí)试效(xiào)果。

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通过图(tú)片就可以看(kàn)出(chū)来，效果十分惊艳(yàn)。

更厉(lì)害的是，除了真实的(de)照(zhào)片，草图也可(kě)以加(jiā)上(shàng)“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还(hái)能实(shí)现(xiàn)线稿转全(quán)彩(cǎi)图(tú)。大神张吕敏(mǐn)其本尊也亲自回应。

不得不(bù)说当下AIGC已(yǐ)经变得越来越强大(dà)，甚(shèn)至输(shū)出(chū)的(de)作(zuò)品都(dōu)已经能以假乱(luàn)真了(le)。

难辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发

警惕安全问题(tí)

近日，“苏州金鸡湖有游艇(tǐng)party”的(de)消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的(de)“party”可(kě)能是全(quán)国第一起AI绘图诈(zhà)骗(piàn)。

由于(yú)这(zhè)个活(huó)动里面给出的美女照片(piàn)都是(shì)AI制作的真人照片绘(huì)图(tú)，因为太逼真，被大家(jiā)当成(chéng)真事(shì)传播了。

不过仔细观察可以发现，活(huó)动发起者提供的照片中有个(gè)很大的漏洞可以(yǐ)发现(xiàn)并非(fēi)真人，而是AI绘(huì)图，那便(biàn)是图片中女性的手指(zhǐ)部分有的(de)存在异(yì)常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了(le)，AIGC或进入(rù)可(kě)控(kòng)期，将(jiāng)洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能量

有行(xíng)业人事表(biǎo)示：“现(xiàn)在因为手指部分的绘画算法(fǎ)比较复杂，AI还不太会画人(rén)的手(shǒu)，但最新(xīn)看到的图片已经有越来(lái)越完美的AI模型出现，以后可能就完全没有漏洞了(le)。”

类似的(de)AI作图诈骗在(zài)国外也已有发(fā)生。据英国广播公司报(bào)道，土耳(ěr)其地震期间，有Tiktok用户使用(yòng)AI合成了儿童受灾的假照片发布到网络，以此诱骗(piàn)善良的(de)人打赏“捐助(zhù)”从而实施(shī)诈(zhà)骗。

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

此外(wài)AIGC还引发(fā)了(le)很(hěn)多担忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了(le)大量(liàng)前人的作品之后，其创作(zuò)没(méi)有任何情绪和灵(líng)魂，难以和人类的艺术(shù)创作相提(tí)并论。

另一(yī)方(fāng)面，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没(méi)有(yǒu)得到(dào)有(yǒu)效的解决，还有AIGC会(huì)不(bù)会代(dài)替人类(lèi)“至高无上”的创意。

马斯克也强(qiáng)调，人工智能的安全问(wèn)题需要得(dé)到重视，太(tài)晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一站除了(le)视频(pín)，还有远方

技(jì)术都是有两面性的，潜在的(de)危害并不能掩盖其光辉的贡献。现在看来，人工智(zhì)能(néng)技(jì)术将是第四次工(gōng)业革命的(de)核心驱动力量，将创(chuàng)造新的增长奇(qí)迹。

过去一年，人工智能在技术和商业层面都有(yǒu)了巨大进展，AI绘(huì)画就是人工智能(néng)技术发生方向性改变的一个代表。其下(xià)一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先(xiān)后发布(bù)了几(jǐ)条引(yǐn)爆科(kē)技圈的短视频。这些视频引(yǐn)发关注并非内(nèi)容(róng)做(zuò)得多优秀，反而都非常简单，比如(rú)一匹正在喝(hē)水(shuǐ)的马，一(yī)只画画的玩(wán)具熊，或(huò)者一段(duàn)骑摩托车的第一视角录(lù)像，随便一个(gè)有手机(jī)的人都可以随手录(lù)下一(yī)段。造梦西游3宠物技能几级领悟>

但这些(xiē)短视频的创作方式非常简(jiǎn)单，创(chuàng)作者仅仅需要(yào)向AI输入一段(duàn)话，甚至只(zhǐ)是说一下(xià)要求(qiú)，AI就(jiù)可(kě)以根据需要(yào)生成一段视频。

谷歌发(fā)布的两个AI生(shēng)成视频(pín)分别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出(chū)的(de)是高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了(le)AI生成的视频后，AI圈(quān)就已经(jīng)玩了一(yī)波梗，一个能够做出更(gèng)高清(qīng)视频的AI还(hái)不足(zú)以(yǐ)在短(duǎn)时间内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更加令人(rén)震惊的(de)地(dì)方在于，它(tā)可以制作(zuò)出超过2分钟的连贯的也有确切内容(róng)的视频，这才是真(zhēn)正让(ràng)人们感到(dào)惊(jīng)喜的(de)地方。因为(wèi)无(wú)论(lùn)AI生成的视频多(duō)么(me)高清，也只能是为(wèi)内容生产者(zhě)提供一个(gè)灵感，一个素材，一(yī)个过(guò)场动画。

不(bù)过能够制作出(chū)有具体剧情内容的视频(pín)就意(yì)味着，一些视频创作由AI代替人工完成已经初(chū)步有了可能(néng)。

当下AI的(de)发展速度已经超过大部分(fēn)人的(de)想象。内容产(chǎn)业的本(běn)质是供给(gěi)创造需求，AIGC作为(wèi)全(quán)新(xīn)的内容生产方式(shì)，可以(yǐ)为内(nèi)容产(chǎn)业带来(lái)更(gèng)新的内容风格(gé)、更快的生(shēng)产速度(dù)，更(gèng)低的生产成本，这无疑会(huì)驱(qū)动内(nèi)容产业(yè)的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术(shù)还能应(yīng)用于音乐、代(dài)码、机器人动(dòng)作等多(duō)种内(nèi)容形式的生成。不难发现该项技术不仅在游戏(xì)等行业能(néng)得到有(yǒu)效应用(yòng)，对于下一代互联网(wǎng)各(gè)种元素的构建亦有关键意义。

从(cóng)商(shāng)业(yè)化的(de)角度来看，文化娱乐、教(jiào)育、传媒等(děng)诸多(duō)领域，本身就对基(jī)于AI的(de)可视化(huà)内容有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或(huò)不(bù)是(shì)结果，而只(zhǐ)是AI进程中的一块重要拼(pīn)图，有望在技术(shù)更新的加持下实(shí)现更大的应用价值。

AI从理解内容(róng)，走向了可以生成内(nèi)容，甚(shèn)至(zhì)能够创(chuàng)造出独立价值和独立视角(jiǎo)的内容。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着未来的先(xiān)进生产力即将到来。

紧(jǐn)抓(zhuā)大模(mó)型与算力，牢固AIGC底座(zuò)

从技术的发展也(yě)可以看出(chū)，在(zài)语(yǔ)言(yán)大模(mó)型、图像大模型之后，多(duō)模态(tài)大模型已经成为了新(xīn)的(de)趋势。

大模(mó)型被誉为当前(qián)人工(gōng)智(zhì)能发展的智能底座，是全球竞(jìng)争(zhēng)最激烈的研究方向之一(yī)，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿(ā)里、腾讯等众多头部企业都在(zài)竞相发力。

不过训练大模型的(de)确价格不菲，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一(yī)次的成本约为140万美元(yuán)。而对(duì)于(yú)一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本则(zé)介于200万美元(yuán)至(zhì)1200万美元高(gāo)价之间。

以ChatGPT在2023年1月(yuè)的独立访客(kè)平均(jūn)数(shù)1300万(wàn)计算，其对应芯片需求为3万(wàn)多(duō)片英(yīng)伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成(chéng)本约为8亿美元，每日(rì)仅(jǐn)电费就在5万美元左右(yòu)。

此外(wài)不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离(lí)不(bù)开庞大算力支(zhī)持。在(zài)关注各类大模(mó)型的发(fā)展同时，更应该关注算力(lì)网络的建(jiàn)设。

算力网络正(zhèng)驱(qū)动AI产业发(fā)展进(jìn)入史诗级加速进(jìn)程，让AIGC及通(tōng)用AI这(zhè)一人工智(zhì)能(néng)发展的终极目标离得更(gèng)近。

因为算力可以对突破性(xìng)技术创新提(tí)供大(dà)力的支持。这方面，多模态大模型是典型。作为(wèi)面向未来强(qiáng)人工(gōng)智(zhì)能、通用(yòng)人(rén)工智能的重(zhòng)要技术创新，多模态(tài)大模型已经在人(rén)工智能(néng)领域提出了很多年，业界也有不少技术(shù)突破，但(dàn)是，多(duō)模态(tài)大模型进一步往(wǎng)下走，算力需求(qiú)呈几(jǐ)何(hé)式上升，一般的算(suàn)力基础设施很(hěn)快将难以胜任。

从图像(xiàng)、文字、语音单独(dú)一项的训练，到双模态、三模态(tài)的(de)跃(yuè)迁，让(ràng)人(rén)工智能可以灵活应对不同模态的转化(huà)、像人与世界交互一样自(zì)然，这方面，由算力(lì)网络来驱动(dòng)将有明显优势。