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为什么家人的核酸检测都出来了,我的还没有出来，和家人一起做的核酸检测为什么我的没出结果 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(tiān)机器(qì)人ChatGPT火爆以来，微软公司创始人比尔·盖(gài)茨已多(duō)次(cì)公开谈(tán)论人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)话题(tí)。在最近的(de)一(yī)次采(cǎi)访(fǎng)中，他再次表示：“AI可(kě)能会让科(kē)技行(xíng)业(yè)迎(yíng)来一次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结(jié)论是他在(zài)当地时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节(jié)目专(zhuān)访时提出(chū)的。

他(tā)预期，AI的发展(zhǎn)可能会威胁(xié)到谷歌(gē)的市占率，因为微软在AI方面的行动相当(dāng)迅速。而最终科技巨头(tóu)将把AI整合(hé)成(chéng)用户的“全能助手”，包(bāo)揽(lǎn)一切应用，与人们(men)进行沟通并提供建(jiàn)议(yì)，可以(yǐ)取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助(zhù)手的到来可能尚需时(shí)日，但由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘(huì)画浪潮(cháo)，让(ràng)AIGC在ChatGPT的(de)话(huà)题热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技(jì)行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以(yǐ)AI绘(huì)画为代(dài)表的(de)AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还(hái)是(shì)2022年8月，在(zài)美国科罗(luó)拉(lā)多州举办(bàn)的新兴数(shù)字艺术家竞赛中，一幅名为《太空歌剧(jù)院》的作(zuò)品获奖。

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

用户(hù)们可以在应用中输入一(yī)组关键词或者一张照片(piàn)，就能获得一幅AI创(chuàng)作的(de)画(huà)作。

作(zuò)画的关键就是所输入的文本。同一组关键词也可(kě)以创作出很多张风格不一样的画作，这让创作的过程(chéng)就(jiù)像开盲盒。

很多用(yòng)户(hù)很(hěn)喜欢这种不(bù)确定的惊喜，他们会将生成的美(měi)图(tú)当做头像。而另一部(bù)分(fēn)喜欢翻看(kàn)AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上(shàng)，许多用(yòng)户(hù)分享(xiǎng)AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位网友的小狗照片被(bèi)AI画成了“肌肉男”，还有网(wǎng)友的(de)个人照(zhào)片(piàn)被AI识别成了建筑(zhù)。

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

ControlNet是一(yī)位正在斯坦福读博的(de)中国(guó)人张(zhāng)吕敏创作的(de)一(yī)种(zhǒng)基于控制点的图像变形算法，主要用于数(shù)字图(tú)像(xiàng)处理、计算机(jī)视(shì)觉和计算机图形(xíng)学等领域。

其SD插件(jiàn)一经发布，在短短(duǎn)的两天(tiān)内便成为了(le)AI绘画领域(yù)最新的热点。

在(zài)此(cǐ)之前(qián)，大家用了很多(duō)方法想(xiǎng)让AI生成的结果(guǒ)尽可能的(de)符合要求，但(dàn)是都不尽(jǐn)如人意，它的出(chū)现代表(biǎo)着AI生成开始(shǐ)进入(rù)真正(zhèng)的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接提取(qǔ)画面的构(gòu)图，人物(wù)的姿势和画(huà)面(miàn)的深度信息(xī)等(děng)。有了(le)它的(de)帮助(zhù)，就不用频繁(fán)的用(yòng)提示词(cí)来碰(pèng)运(yùn)气，抽(chōu)盲盒式的创作了(le)。

通俗的说ControlNet相当于(yú)给AI绘画(huà)加了“魔法(fǎ)”，不少博主的(de)作品已经获得了大(dà)量(liàng)的浏览(lǎn)量，“viggo”就是(shì)其中之一，他用朋(péng)友的照(zhào)片(piàn)直接带她(tā)们走进动漫世(shì)界。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图片转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找(zhǎo)到(dào)对应的关键词；最后用(yòng)ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开(kāi)始(shǐ)换(huàn)关键词试(shì)效(xiào)果。

通过(guò)图(tú)片(piàn)就可(kě)以看(kàn)出来，效果十分(fēn)惊艳(yàn)。

更厉害的是，除了真实(shí)的(de)照片，草图(tú)也可以加上“魔法”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还(hái)能(néng)实现线稿转全(quán)彩图。大神(shén)张(zhāng)吕敏其本尊也亲自回应。

不得不说当下AIGC已经变得越来越强大，甚至输出的作品都已经能以假乱真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安全问题

近日，“苏州金(jīn)鸡湖有游艇party”的消(xiāo)息火遍(biàn)网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可(kě)能是全国第一起AI绘图(tú)诈(zhà)骗。

由于(yú)这个活动里面给出的美女照片都是(shì)AI制作的真(zhēn)人照片绘图，因为太(tài)逼真，被大家当成真(zhēn)事传播了。

不过仔细观(guān)察可(kě)以发现(xiàn)，活动(dòng)发起者提(tí)供的照片中有个很大(dà)的(de)漏洞可以发现并非(fēi)真人，而(ér)是(shì)AI绘图，那便是图片中女(nǚ)性的(de)手指(zhǐ)部分(fēn)有的存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进(jìn)入(rù)可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑料正(zhèng)能量

有(yǒu)行业人(rén)事(shì)表(biǎo)示：“现(xiàn)在因为手指部(bù)分的绘画算法比较复杂，AI还不太会画(huà)人的手(shǒu)，但最新看到的(de)图片(piàn)已经(jīng)有越(yuè)来越完美的AI模(mó)型出现，以后(hòu)可能(néng)就完全没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类似的AI作(zuò)图(tú)诈骗(piàn)在(zài)国外也已有发生。据英国(guó)广(guǎng)播公司报道(dào)，土耳其地(dì)震期间(jiān)，有Tiktok用户使用(yòng)AI合成了儿童受灾(zāi)的(de)假照片(piàn)发布(bù)到网络，以(yǐ)此诱骗(piàn)善良的人打赏“捐助(zhù)”从而实施诈(zhà)骗。

目前(qián)随着技术(shù)发展，AIGC已经能做出真人照(zhào)片(piàn)般(bān)的绘(huì)图效果，如果这样的图片被(bèi)用来诈骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引发了很(hěn)多(duō)担忧，一(yī)方面(miàn)，批判者认为AI在“学习”了(le)大量前(qián)人的作品之(zhī)后，其创作(zuò)没(méi)有任(rèn)何情绪和(hé)灵魂，难以和人类(lèi)的艺术创作相提(tí)并(bìng)论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的版权、目前都并没有得到有效的解决，还(hái)有(yǒu)AIGC会不(bù)会代替人类“至(zhì)高(gāo)无(wú)上”的创(chuàng)意。

马斯克也(yě)强调，人工智能的安全问题需要得到重视，太晚就来不及(jí)了。

AIGC下一站除了视频，还有(yǒu)远方

技术都是有两面(miàn)性(xìng)的，潜在的危害并不能掩盖(gài)其光辉的贡献(xiàn)。现在看来(lái)，人工(gōng)智能技术(shù)将是(shì)第四(sì)次(cì)工业革命的核(hé)心驱动力量，将创(chuàng)造新(xīn)的增长奇迹。

过去一年，人工智能在技术和(hé)商业层(céng)面都(dōu)有了(le)巨大进展(zhǎn)，AI绘画就是人工(gōng)智(zhì)能技(jì)术发生方向性改变的一个代(dài)表。其下一站(zhàn)或(huò)许就(jiù)是视频。

此前，Meta和谷歌先后(hòu)发布(bù)了(le)几条引(yǐn)爆科技圈的(de)短视频(pín)。这(zhè)些(xiē)视频引发(fā)关注(zhù)并非内(nèi)容(róng)做得多优秀，反(fǎn)而都非(fēi)常简单(dān)，比如一匹(pǐ)正在喝(hē)水(shuǐ)的马，一(yī)只画画的玩具熊，或者一段骑摩托车的第一视(shì)角录像，随便一个(gè)有手机(jī)的人都可(kě)以(yǐ)随手录下一段。

但这些短视频的创作方式非(fēi)常简单，创作(zuò)者仅仅(jǐn)需(xū)要向AI输入一段话，甚至只是说一下要求，AI就可(kě)以(yǐ)根据需要(yào)生成一段视频。

谷歌发布的两个AI生成(chéng)视(shì)频分别来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者(zhě)主(zhǔ)要突出的是(shì)高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后，AI圈就已经玩了一(yī)波梗(gěng)，一个能(néng)够做出更高(gāo)清(qīng)视频的AI还不足(zú)以在(zài)短时间内戳中(zhōng)兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震惊的地(dì)方在于，它可以制作出超(chāo)过2分(fēn)钟的连(lián)贯的也有确切内容的视频，这才是真正让人们感到惊喜的地(dì)方。因为无论AI生成的视频多(duō)么高清(qīng)，也(yě)只(zhǐ)能(néng)是为(wèi)内容生产者提供(gōng)一个(gè)灵感，一(yī)个素(sù)材，一个过场动画。

不过能够制(zhì)作出有具体剧(jù)情内容的视(shì)频就意味(wèi)着，一(yī)些(xiē)视频创作由AI代替人工完成(chéng)已经初步有了可能。

当下AI的发展速度已经超(chāo)过(guò)大部(bù)分人(rén)的想象。内容产业的本(běn)质是供给创造需(xū)求，AIGC作(zuò)为全新的内(nèi)容生(shēng)产(chǎn)方(fāng)式，可以(yǐ)为内(nèi)容产业带来更新的内(nèi)容风(fēng)格、更快的生产(chǎn)速度(dù)，更低的生产成本，这无疑会(huì)驱(qū)动内容产业的大爆发。

除了AI绘(huì)图(tú)、视频，AIGC技术还能应用于音(yīn)乐(lè)、代码、机器人动作等多种内(nèi)容(róng)形式(shì)的生成(chéng)。不难发现该项技(jì)术(shù)不仅在游戏等行业能得到有效应用，对于下一代互(hù)联网各种元(yuán)素的构建亦有关(guān)键意义。

从商(shāng)业化(huà)的角度来(lái)看，文化娱乐、教育、传媒等诸多领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视(shì)化内(nèi)容有强烈需(xū)求。

因此(cǐ)，AI绘画及视频或不是结果(guǒ)，而只是AI进程中的一块重要(yào)拼图，有望在技术更新(xīn)的(de)加持下实(shí)现更大的(de)应用价(jià)值。

AI从理解内容，走向了可(kě)以生成内(nèi)容，甚至能够创造出独立价(jià)值和独立视(shì)角的内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着(zhe)未来的先进(jìn)生产力即将到来。

紧(jǐn)抓(zhuā)大(dà)模型与(yǔ)算力，牢(láo)固AIGC底座

从技(jì)术(shù)的发展也可以(yǐ)看出，在语言大模型、图像大模型之后，多模态大模型已(yǐ)经成为了新的(de)趋势(shì)。

大模型被誉为当(dāng)前人工智能(néng)发展的智能底座，是(shì)全球竞争最(zuì)激烈的研究方向之一，包括谷歌、亚(yà)马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部(bù)企(qǐ)业都(dōu)在竞(jìng)相发(fā)力。

不过训(xùn)练大模型的确价格(gé)不菲(fēi)，以国盛证券(quàn)发(fā)布的(de)《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估(gū)算，GPT-3训练(liàn)一(yī)次的成本约(yuē)为(wèi)140万美元。而对于一(yī)些更大的(de)LLM(大型语(yǔ)言(yán)模(mó)型)，训练成本则(zé)介于200万美元至(zhì)1200万美元(yuán)高价之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均数(shù)1300万计算，其对应芯(xīn)片需求为(wèi)3万(wàn)多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成(chéng)本(běn)约为8亿美元，每日(rì)仅(jǐn)电费(fèi)就在5万美元左右(yòu)。

此外不论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开(kāi)庞大算(suàn)力支持。在关注各类大模(mó)型的发展同时，更(gèng)应该关(guān)注(zhù)算力(lì)网(wǎng)络的建设。

算力网络正驱(qū)动AI产(chǎn)业发展(zhǎn)进入史诗(shī)级(jí)加速进程，让(ràng)AIGC及通(tōng)用AI这(zhè)一人工智能发(fā)展的终极目标离(lí)得更近。

因为算(suàn)力可以对突破性技术(shù)创新提供大力的支(zhī)持。这方面，多(duō)模态大模(mó)型(xíng)是典型(xíng)。作为面向未来(lái)强人工智能、通用人工(gōng)智能的重要(yào)技(jì)术创新，多模(mó)态大模(mó)型已经在人工智能领域提出了很多(duō)年，业界(jiè)也(yě)有不少技术(shù)突破，但(dàn)是(shì)，多模态(tài)大(dà)模型进一(yī)步往(wǎng)下走，算力需求呈几何(hé)式上升(shēng)，一般的算力(lì)基础(chǔ)设施很快将(jiāng)难以胜任。

从图像、文字、语音(y为什么家人的核酸检测都出来了,我的还没有出来，和家人一起做的核酸检测为什么我的没出结果īn)单独(dú)一项(xiàng)的训练，到双模态(tài)、三模态的跃(yuè)迁，让人工智能可以灵活(huó)应(yīng)对(duì)不同(tóng)模(mó)态(tài)的(de)转化、像人与(yǔ)世界(jiè)交互一样自(zì)然，这方面，由算力网络来驱动将有(yǒu)明显(xiǎn)优势。