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空调制热和辅热哪个更暖和，空调制热和辅热有什么不同 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(qì)人ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软公(gōng)司(sī)创始人比尔·盖茨已多次公(gōng)开谈论人工智能话题。在(zài)最近的一次采访(fǎng)中(zhōng)，他再次表示(shì)：“AI可(kě)能会让科(kē)技(jì)行(xíng)业迎(yíng)来一次剧烈的洗牌”。

这个结论是他在当地(dì)时间2月20日接(jiē)受(shòu)《In Good Company》节(jié)目专(zhuān)访(fǎng)时提出的。

他预期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市占率，因(yīn)为微软在AI方面的(de)行动相当迅(xùn)速。而最终科(kē)技巨(jù)头将(jiāng)把AI整合(hé)成用户的“全能助手”，包揽一切应用，与人们(men)进行沟通(tōng)并提(tí)供建议，可(kě)以(yǐ)取代亚马(mǎ)逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口中全能助手(shǒu)的(de)到来可能尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又一次AI绘画(huà)浪(làng)潮(cháo)，让AIGC在(zài)ChatGPT的(de)话(huà)题热点包围(wéi)中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用(yòng)杀疯了，AIGC或进入可(kě)控(kòng)期，将(jiāng)洗(xǐ)牌科技行业？_黑料正(zhèng)能量(liàng)

ControlNet颠覆(fù)AI绘画新(xīn)玩法

AIGC向(xiàng)可控靠(kào)近

以AI绘画为(wèi)代表的AIGC上一次爆火的(de)时候(hòu)，还是2022年8月，在(zài)美国科(kē)罗拉多州举(jǔ)办的新兴(xīng)数字(zì)艺(yì)术家竞赛中，一幅(fú)名(míng)为《太(tài)空歌剧(jù)院(yuàn)》的作品(pǐn)获奖。

随后各大厂商的AI绘(huì)画软件(jiàn)被广大(dà)网(wǎng)友熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用(yòng)户们可以在应(yīng)用中(zhōng)输(shū)入一(yī)组关(guān)键词或者一张照片，就能获得(dé)一幅AI创(chuàng)作(zuò)的(de)画作。

作画的关键就是所输入的(de)文本。同一组关(guān)键词也可(kě)以创作出很(hěn)多张风格不一样(yàng)的画作，这让创作的过程(chéng)就像(xiàng)开盲盒。

很多用户很喜欢(huān)这(zhè)种不确(què)定的(de)惊喜(xǐ)，他们会将生(shēng)成的(de)美图当做头像。而另一部分喜欢翻看AI绘(huì)画的“翻车”作品。在(zài)社交媒体上，许(xǔ)多用户分享AI“翻(fān)车现(xiàn)场”，例如(rú)，一位网友的小狗照片(piàn)被(bèi)AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识别成了建筑。

而如(rú)今随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的(de)填写关键(jiàn)词(cí)游戏可能要被(bèi)颠覆(fù)了。

ControlNet是一位(wèi)正(zhèng)在(zài)斯坦福读博的中国人张吕敏创(chuàng)作(zuò)的一种(zhǒng)基于控制点的图像变形(xíng)算法，主要用于数字图像(xiàng)处(chù)理、计算(suàn)机视觉(jué)和计算机图形学等领域。

其SD插(chā)件(jiàn)一经(jīng)发布，在短短的两天内(nèi)便成为了AI绘画领域最新的(de)热点(diǎn)。

在此之前，大(dà)家用了很多(duō)方(fāng)法(fǎ)想让AI生(shēng)成(chéng)的结(jié)果(guǒ)尽可能的符合要求(qiú)，但是都不尽如(rú)人意(yì)，它的出现代表着AI生成开始进入真正(zhèng)的可(kě)控时期。

因为ControlNet可以直接(jiē)提取画(huà)面(miàn)的构(gòu)图，人物的(de)姿势(shì)和(hé)画面的深度(dù)信息等。有了它的帮助，就(jiù)不用(yòng)频繁的用(yòng)提示(shì)词来碰运气，抽盲盒式的创(chuàng)作了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法”，不少(shǎo)博主的作(zuò)品已经(jīng)获得了大量的(de)浏览量，“viggo”就是其中之一，他用朋(péng)友(yǒu)的(de)照片直接(jiē)带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片(piàn)转文字。

再(zài)用Text2Prompt插件拓展找(zhǎo)到对(duì)应的关(guān)键词；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定(dìng)骨骼开(kāi)始换关(guān)键词(cí)试(shì)效(xiào)果(guǒ)。

通过图片就可(kě)以(yǐ)看出来，效果十分(fēn)惊(jīng)艳。

更厉害的(de)是，除了真实(shí)的照片，草图(tú)也(yě)可以加上“魔法(fǎ)”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到(dào)ControlNet还能实(shí)现线稿转全彩图。大神张吕敏其本尊也亲自回应(yīng)。

不得(dé)不说当(dāng)下AIGC已经变(biàn)得越来越强大(dà)，甚至(zhì)输出的作品都已经能以假(jiǎ)乱真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术力爆发

警(jǐng)惕(tì)安全问题

近日，“苏州金鸡(jī)湖有游(yóu)艇party”的消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可(kě)能是全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个(gè)活动里面给出(chū)的美(měi)女照片都(dōu)是AI制作的真人照(zhào)片绘图，因为太逼(bī)真，被大家当(dāng)成真事传播(bō)了。

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不过仔细观察可以发现(xiàn)，活动发起者提供(gōng)的(de)照(zhào)片中有个很大的漏洞可以发(fā)现并非真人，而(ér)是AI绘(huì)图，那便是图片中女性的手指(zhǐ)部分有的存在异常。

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有行(xíng)业人事表示：“现在(zài)因为(wèi)手指部分(fēn)的绘画算法比较复杂，AI还不太(tài)会画人的手，但(dàn)最(zuì)新看到的图片(piàn)已经(jīng)有越(yuè)来越(yuè)完美的AI模型出现，以后(hòu)可(kě)能就(jiù)完全(quán)没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在(zài)国(guó)外也已有发生。据英国(guó)广播公司报(bào)道，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用户(hù)使用AI合成了儿童受灾的假照片发(fā)布到网络，以此诱骗(piàn)善良的人打赏“捐助”从(cóng)而(ér)实施诈骗。

目前随(suí)着(zhe)技术发(fā)展，AIGC已经能做出真人照片(piàn)般的绘(huì)图效果，如(rú)果这样的图片被用来诈(zhà)骗(piàn)，将(jiāng)非常可怕(pà)。

此外AIGC还(hái)引发了很(hěn)多担(dān)忧，一(yī)方面，批(pī)判者认为AI在(zài)“学习”了大(dà)量前人的作品(pǐn)之后，其创作(zuò)没有任(rèn)何情绪和灵(líng)魂(hún)，难以和人(rén)类的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版(bǎn)权(quán)、目前都并没(méi)有得(dé)到有(yǒu)效的解(jiě)决(jué)，还(hái)有AIGC会不会代(dài)替人类(lèi)“至高无上”的创意。

马斯克也强调，人(rén)工智(zhì)能的安全问(wèn)题需要得到重(zhòng)视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术都(dōu)是有两面(miàn)性的，潜在的危害并不能(néng)掩盖其光(guāng)辉的(de)贡献。现(xiàn)在看来，人工智(zhì)能技术将是第四次(cì)工业革命的核心驱动力(lì)量，将创造新的增长奇(qí)迹。

过去一年，人工智能(néng)在技术(shù)和商业层面都有(yǒu)了巨(jù)大进(jìn)展，AI绘(huì)画(huà)就(jiù)是(shì)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技术发生方向性改(gǎi)变的一个代表(biǎo)。其下一(yī)站或许就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先后发布了几条引(yǐn)爆科技圈的短视频。这些视频引发关注(zhù)并非内容(róng)做得多优秀，反而(ér)都非常简单，比如一匹正在喝水(shuǐ)的马，一只画(huà)画的玩具熊，或者一段骑摩托车(chē)的第一视角录像，随便一个(gè)有手机的人都可(kě)以(yǐ)随(suí)手录(lù)下一段(duàn)。

但(dàn)这些短(duǎn)视频的创作方式非常简(jiǎn)单，创作者仅(jǐn)仅需要向AI输入一段话(huà)，甚(shèn)至(zhì)只(zhǐ)是说(shuō)一下要(yào)求，AI就可以(yǐ)根据需(xū)要(yào)生成一段视频。

谷歌发布的(de)两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突(tū)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公布了AI生成的视频后(hòu)，AI圈就(jiù)已经玩了一波梗，一个能够(gòu)做(zuò)出更(gèng)高清视(shì)频的AI还不足以(yǐ)在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的(de)地方在于，它(tā)可以制作出超过2分钟(zhōng)的(de)连贯(guàn)的(de)也有(yǒu)确(què)切(qiè)内容的视(shì)频，这才是真正让(ràng)人(rén)们感到(dào)惊喜的地方。因为无论AI生成的视(shì)频多(duō)么高(gāo)清，也只(zhǐ)能(néng)是为内容生产者提供(gōng)一个灵(líng)感，一(yī)个素材，一个过(guò)场动画(huà)。

不过(guò)能够制作出有(yǒu)具体剧(jù)情内(nèi)容的视频就意味着，一些视频(pín)创作由AI代(dài)替人(rén)工完成(chéng)已经初步有了可能。

当下AI的发展速(sù)度已经超过大部分人的想象(xiàng)。内容产业的本质是(shì)供给创造需求，AIGC作为全新的内容生产方式(shì)，可(kě)以(yǐ)为内容产(chǎn)业(yè)带来更新的(de)内容(róng)风格、更快的生产速度，更(gèng)低的生产成本，这无疑会驱动内容产业(yè)的(de)大爆发。

除了AI绘图、视频(pín)，AIGC技术还(hái)能应用于音乐、代码、机器人动作等多(duō)种(zhǒng)内容形式的(de)生成(chéng)。不难(nán)发现(xiàn)该项(xiàng)技术不仅在游戏等行业能(néng)得到(dào)有(yǒu)效应用(yòng)，对(duì)于(yú)下一代(dài)互(hù)联网各种(zhǒng)元素(sù)的构(gòu)建亦有关键(jiàn)意义(yì)。

从商业(yè)化的角度(dù)来看(kàn)，文化娱乐、教育、传媒(méi)等(děng)诸多领域，本身就对基于AI的可视化内容有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或不是结果，而只是AI进(jìn)程中的一块重要拼图，有(yǒu)望在技术更新的加(jiā)持下实(shí)现更大的应(yīng)用价值。

AI从理解内(nèi)容(róng)，走向(xiàng)了可以生(shēng)成内容，甚至能够创造出(chū)独立价值和独(dú)立视(shì)角的内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代(dài)表着未来(lái)的先进生产(chǎn)力即将到(dào)来。

紧抓大模型与算力，牢固AIGC底座(zuò)

从(cóng)技术(shù)的(de)发展也可以看(kàn)出，在语言大模型、图像大模型之后，多(duō)模(mó)态(tài)大(dà)模型(xíng)已经成(chéng)为了新的趋势。

大模型(xíng)被誉(yù)为当(dāng)前人工智能发展的(de)智(zhì)能(néng)底座，是全(quán)球(qiú)竞争(zhēng)最激(jī)烈的研究方向(xiàng)之一，包括谷歌(gē)、亚马逊(xùn)、百度(dù)、阿里、腾讯(xùn)等众多头部(bù)企(qǐ)业都在竞相发力。

不过训练大模型的确价(jià)格(gé)不菲，以国盛证券发布的(de)《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约为140万美元(yuán)。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，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月的独立访客平均数1300万(wàn)计算，其对(duì)应芯片需求为3万多(duō)片英(yīng)伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成本约为(wèi)8亿美元，每日仅电费就(jiù)在5万美(měi)元左右(yòu)。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开庞(páng)大算力支持(chí)。在关注各类大(dà)模型的发展同时，更应该关注(zhù)算力网络(luò)的建设。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动(dòng)AI产(chǎn)业发展进入史诗级(jí)加速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展的终极目标离得更近。

因为算力(lì)可以对突(tū)破(pò)性技术创新提供大力的支持。这方面，多模态(tài)大模型是典型。作为面向未来(lái)强人工智能、通用(yòng)人工智能的(de)重要技术(shù)创新，多(duō)模(mó)态大(dà)模(mó)型已经在人工智能(néng)领域(yù)提出了很多(duō)年，业界也有不(bù)少技(jì)术突破，但是，多(duō)模态大模型进一步往下走，算力需求呈几何(hé)式(shì)上升，一般的(de)算力基(jī)础设施很快(kuài)将难(nán)以胜任(rèn)。

从(cóng)图像、文字、语音单(dān)独一项的训练，到双(shuāng)模态、三(sān)模态的跃迁，让人工智能可以灵活应对不同模(mó)态(tài)的转化(huà)、像(xiàng)人与世界交互一样(yàng)自(zì)然(rán)，这方(fāng)面，由算(suàn)力网络来(lái)驱动将有明显优势(shì)。