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辍学是什么意思？拼音，缀学和辍学是什么意思 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(yǐ)来，微软公(gōng)司创始人比(bǐ)尔·盖(gài)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，他再次表(biǎo)示：“AI可能会让科(kē)技行(xíng)业迎来一次剧(jù)烈(liè)的洗牌(pái)”。

这(zhè)个(gè)结(jié)论是他(tā)在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他预期，AI的发展可能会(huì)威胁到谷歌的市占率，因为微软在AI方面的(de)行动相当(dāng)迅(xùn)速。而最终科技巨头将(jiāng)把AI整(zhěng)合成用户的(de)“全(quán)能(néng)助手”，包揽一切应用，与人们进行沟通并(bìng)提供建议(yì)，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口中全能助(zhù)手的(de)到来可能尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入(rù)可(kě)控期，将洗(xǐ)牌(pái)科技行业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向可控靠近

以(yǐ)AI绘(huì)画为代(dài)表(biǎo)的(de)AIGC上一次(cì)爆火的时候，还是2022年8月，在美国科(kē)罗拉多州举办的新兴数字(zì)艺术家竞赛(sài)中，一幅名为《太空(kōng)歌剧(jù)院》的作品(pǐn)获奖。

随后(hòu)各大厂商的AI绘画软(ruǎn)件被(bèi)广大(dà)网友熟知并体验，Stable Diffusion便是其(qí)中代表。

用户们可以在应用(yòng)中输入一组关键词或(huò)者一张照片，就(jiù)能获得一幅AI创(chuàng)作的(de)画作。

作画的关键就是所输入的文本(běn)。同一组关键词也可以创作出(chū)很多(duō)张(zhāng)风格不(bù)一样(yàng)的画作，这(zhè)让创作的过程就(jiù)像(xiàng)开盲盒。

很多用户(hù)很喜欢这种不(bù)确定的惊喜，他(tā)们会将(jiāng)生成的(de)美(měi)图当做头(tóu)像(xiàng)。而另一部分(fēn)喜(xǐ)欢翻看AI绘画的“翻车”作(zuò)品(pǐn)。在(zài)社交媒体上，许多用户(hù)分享(xiǎng)AI“翻车(chē)现场”，例如，一位网友的(de)小狗照(zhào)片被AI画成了“肌肉男”，还有网友的个(gè)人照片被AI识别成了建(jiàn)筑(zhù)。

而如今随着ControlNet的出现与(yǔ)加(jiā)持，以往AI绘画(huà)的填写关键词游戏可能要被颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国(guó)人张(zhāng)吕(lǚ)敏创作的一种基于控制点的图像变形算(suàn)法，主要用于数字(zì)图像(xiàng)处理(lǐ)、计算(suàn)机视觉和计(jì)算机(jī)图形学等领域(yù)。

其SD插件一经发布，在短(duǎn)短的两天(tiān)内(nèi)便成为了AI绘画领域(yù)最新的热点。

在(zài)此之前(qián)，大家用了很多方法想让AI生(shēng)成的结果尽可能的符合要求(qiú)，但(dàn)是都不尽(jǐn)如人意，它的出现(xiàn)代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可以直接提取画(huà)面的构图(tú)，人物的(de)姿(zī)势和画面(miàn)的深度信息等。有了(le)它的帮助，就(jiù)不用(yòng)频(pín)繁(fán)的用提示词来(lái)碰运气，抽盲盒式的创(chuàng)作了(le)。

通俗(sú)的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少博主的作品已经获得了大量的浏览量，“viggo”就是(shì)其中(zhōng)之一，他用(yòng)朋友的照片(piàn)直接带她们走(zǒu)进动漫世界(jiè)。

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

再(zài)用Text2Prompt插件(jiàn)拓展找到对应的(de)关键词；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始换(huàn)关键词试效果。

通(tōng)过图片(piàn)就可以看出(chū)来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的(de)是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实现线(xiàn)稿转全彩图。大神(shén)张(zhāng)吕敏其(qí)本尊也亲自(zì)回应。

不得不(bù)说当下AIGC已经变(biàn)得越(yuè)来越强大，甚至输出的作(zuò)品(pǐn)都已经能以假乱(luàn)真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术(shù)力爆发

警惕安全问题(tí)

近日，“苏(sū)州金鸡湖有游艇(tǐng)party”的(de)消(xiāo)息(xī)火遍网络，而经(jīng)过警方辟谣这所(suǒ)谓的“party”可(kě)能(néng)是全(quán)国第一起AI绘图诈骗。

由于这(zhè)个(gè)活动里面给出的美(měi)女照片(piàn)都是(shì)AI制作(zuò)的真(zhēn)人照片绘图，因为太逼真，被大家当成真事传播了(le)。

不过仔细观察可以(yǐ)发(fā)现(xiàn)，活(huó)动发起者提供的照(zhào)片中有个(gè)很大的漏(lòu)洞可以(yǐ)发现并非真人，而是AI绘图，那便(biàn)是图(tú)片中女(nǚ)性的手指部分有的存在异常。

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有(yǒu)行业人(rén)事表示：“现(xiàn)在因为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太会画人的(de)手，但最新看到的图片已经(jīng)有越来越完美的AI模(mó)型出现，以后可能就完全没(méi)有漏(lòu)洞了。”

类(lèi)似(shì)的AI作图诈骗在国外也(yě)已有(yǒu)发生。据英国(guó)广播公(gōng)司报道，土(tǔ)耳其(qí)地震(zhèn)期间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合(hé)成了儿童受灾的假照(zhào)片发布到(dào)网络，以此诱骗善良的人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照片(piàn)般(bān)的绘图效果，如果这(zhè)样的图片(piàn)被用来诈骗(piàn)，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还(hái)引发了很多担忧(yōu)，一方面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了大(dà)量前(qián)人(rén)的(de)作品之后(hòu)，其创作没有任何情(qíng)绪和灵魂(hún)，难(nán)以和人类的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版权、目(mù)前都并(bìng)没有得到(dào)有效(xiào)的解决，还有(yǒu)AIGC会不(bù)会代(dài)替人类“至(zhì)高无上”的创意。

马斯克也强调，人工(gōng)智能的安全问(wèn)题(tí)需要(yào)得到重视，太晚(wǎn)就来不(bù)及了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技(jì)术(shù)都(dōu)是有两(liǎng)面性的，潜在(zài)的危害并(bìng)不能掩(yǎn)盖其光辉(huī)的贡献。现在看来，人工智(zhì)能(néng)技术将(jiāng)是第四次工业革命的核心驱动力量(liàng)，将创造新的增长奇迹。

过去一年，人工智能在技(jì)术和商业层(céng)面都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就是人(rén)工智(zhì)能(néng)技术发生方向性(xìng)改变的一(yī)个代表。其下(xià)一站或(huò)许(xǔ)就是(shì)视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几(jǐ)条引爆科技圈的短视频。这些视频引发(fā)关注并非内容(róng)做得多优秀，反而(ér)都(dōu)非常简(jiǎn)单，比如一匹正在喝水(shuǐ)的马，一只(zhǐ)画画的玩(wán)具熊，或者一段骑摩托车的第一视角(jiǎo)录像，随(suí)便一个有手机(jī)的(de)人都可以随手录下一段。

但这(zhè)些短(duǎn)视频的创作方(fāng)式非常简(jiǎn)单，创作(zuò)者仅仅需要向AI输入一(yī)段话，甚至只(zhǐ)是说一下要(yào)求，AI就可以根据需(xū)要(yào)生成一段视频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视(shì)频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多(duō)的差别(bié)。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生成(chéng)的(de)视频后，AI圈就已(yǐ)经玩了一波梗，一个(gè)能够做出更(gèng)高清视频(pín)的AI还不足以在短时间内(nèi)戳中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加令人震惊(jīng)的地方(fāng)在(zài)于，它可以制作出超过(guò)2分钟的连贯的也有确(què)切(qiè)内容的视(shì)频，这才是真正让人们(men)感到惊喜的地方。因为无论(lùn)AI生成的视频多么(me)高清，也只能是(shì)为内容生(shēng)产者提供一个灵感，一个(gè)素材(cái)，一个过场动(dòng)画(huà)。

不过能够制作(zuò)出有(yǒu)具体剧情内(nèi)容的视频(pín)就意味着(zhe)，一些视(shì)频(pín)创(chuàng)作(zuò)由AI代替人(rén)工完成已经初步有(yǒu)了可能(néng)。

当下AI的发(fā)展速(sù)度已经超过大(dà)部(bù)分人的想象。内容产(chǎn)业的本质(zhì)是供(gōng)给创造需求，AIGC作(zuò)为全新的内容生产方式，可以为内容(róng)产(chǎn)业带来(lái)更新的内容(róng)风(fēng)格、更快的生产(chǎn)速度，更低(dī)的生产成本(běn)，这无疑(yí)会驱动内(nèi)容(róng)产业的大爆发。

除了(le)AI绘图、视频，AIGC技术还能应(yīng)用于音(yīn)乐、代码、机器人动(dòng)作等多(duō)种内容形(xíng)式的生(shēng)成。不难(nán)发现该项(xiàng)技术不仅在游戏等行业(yè)能(néng)得(dé)到有效应用，对于下一代互联(lián)网(wǎng)各种元素的构建亦有关(guān)键意义(yì)。

从商业化(huà)的角度来看，文(wén)化(huà)娱乐、教育(yù)、传(chuán)媒等诸多(duō)领域，本身(shēn)就对基于(yú)AI的(de)可视(shì)化内(nèi)容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视频(pín)或(huò)不是结果，而只(zhǐ)是AI进程中的(de)一(yī)块重(zhòng)要(yào)拼图，有望在技术更(gèng)新的加持下实现(xiàn)更大的应用价值。

AI从理解内容(róng)，走向(xiàng)了可以生成内(nèi)容，甚至能(néng)够(gòu)创造(zào)出(chū)独(dú)立价值和独立视角的内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着未来的(de)先进(jìn)生(shēng)产力即将到来。

紧抓(zhuā)大模型与算(suàn)力，牢固AIGC底(dǐ)座

从技(jì)术的发展也可以(yǐ)看出(chū)，在语(yǔ)言大模型、图像大(dà)模型之后，多模态大模型已经成(chéng)为了新的趋势。

大模(mó)型被誉为当前人工智能发展的智(zhì)能(néng)底座，是全球竞(jìng)争最激烈(liè)的(de)研究方向之一，包括谷歌(gē)、亚(yà)马逊、百度、阿里、腾讯(xùn)等众多头(tóu)部(bù)企业都在竞相发力。

不(bù)过训练大模型的确价格不菲，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一次的成(chéng)本约为140万美元(yuán)。而对于(yú)一些(xiē)更大的(de)LLM(大型语言(yán)模型)，训(xùn)练(liàn)成本则介于200万美元至1200万美元高价之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯片需求为3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初(chū)始投入成本约为8亿美元，每日(rì)仅(jǐn)电费就(jiù)在5万美(měi)元(yuán)左右。

此外不(bù)论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离(lí)不开(kāi)庞大算(suàn)力支持。在关注各类大模型的发展同(tóng)时，更应该关注算力(lì)网络(luò)的建设。

算力(lì)网络正(zhèng)驱(qū)动AI产业发展进入史诗级加(jiā)速进程，让AIGC及(jí)通用AI这一(yī)人工智能发展(zhǎn)的(de)终极目标离(lí)得更近(jìn)。

因为算(suàn)力可以对突(tū)破性技术创新提供大力的(de)支(zhī)持。这方面，多模(mó)态大模型(xíng)是典型。作(zuò)为面向未来强(qiáng)人工智能(néng)、通用(yòng)人(rén)工智能的重要技术创新，多模态大模型已经(jīng)在人工智能(néng)领域提出(chū)了很多(duō)年，业界也(yě)有不少技术(shù)突破，但是，多模态(tài)大模型进(jìn)一步往下走，算力需(xū)求(qiú)呈几何式(shì)上升，一(yī)般的算力基础设施很快将难以胜任。

从图像、文字、语音单独一项(xiàng)的训(xùn)练，到(dào)双(shuāng)模态、三模态的跃迁(qiān)，让人工(gōng)智能可以灵(líng)活应对不同模态的转化、像(xiàng)人与世(shì)界交互一样自然，这(zhè)方面，由算力(lì)网络来驱动将有明显优势。