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妥帖还是妥贴，妥帖和妥帖哪个正确 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(jī)器人ChatGPT火爆以来，微软公(gōng)司(sī)创始人比尔·盖茨已(yǐ)多次公开谈论人工智能(néng)话题。在最近的一(yī)次采访中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎(yíng)来一次剧烈的洗牌”。

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

他预(yù)期(qī)，AI的发展(zhǎn)可能会(huì)威胁(xié)到谷歌的市占率，因为(wèi)微(wēi)软在AI方面的(de)行动(dò妥帖还是妥贴，妥帖和妥帖哪个正确ng)相当迅速。而最(zuì)终科技巨头(tóu)将把AI整合成用户(hù)的“全能助手(shǒu)”，包(bāo)揽一切应用，与(yǔ)人们进行沟通并(bìng)提供建议(yì)，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等应用(yòng)。

大(dà)佬口中全能助手的到(dào)来可能尚(shàng)需时日，但由(yóu)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(zhòng)围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入可(kě)控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑(hēi)料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘画新(xīn)玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以AI绘画(huà)为代表(biǎo)的AIGC上一次爆(bào)火的(de)时(shí)候，还是2022年8月，在美国(guó)科(kē)罗拉多州举办的(de)新兴数(shù)字(zì)艺术家(jiā)竞赛(sài)中，一幅名(míng)为(wèi)《太空歌剧院(yuàn)》的作品获奖。

随后各大(dà)厂商的(de)AI绘画软件被广大(dà)网(wǎng)友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们(men)可以在应(yīng)用中输入一(yī)组关键词或(huò)者一张(zhāng)照片，就能获(huò)得(dé)一幅AI创作的画作。

作画的关键就(jiù)是所输入(rù)的文本。同一(yī)组关(guān)键词也可以创作(zuò)出很多(duō)张风格不(bù)一样的画作(zuò)，这让创作(zuò)的过程(chéng)就像开盲盒。

很多用户很喜(xǐ)欢这种不确定(dìng)的惊喜，他们会将生成的美(měi)图当做(zuò)头像。而另一部分喜欢翻(fān)看(kàn)AI绘画的“翻(fān)车(chē)”作品。在社交媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻车现(xiàn)场(chǎng)”，例如(rú)，一位网(wǎng)友的小狗照片被(bèi)AI画(huà)成了“肌肉男”，还(hái)有网友的个人照片被AI识别成了(le)建筑(zhù)。

而如今随(suí)着ControlNet的(de)出现与(yǔ)加持，以往(wǎng)AI绘(huì)画的填写(xiě)关键(jiàn)词游戏(xì)可(kě)能要被(bèi)颠覆(fù)了。

ControlNet是一(yī)位正(zhèng)在斯坦福(fú)读(dú)博的中国人张吕敏创作的一(yī)种基(jī)于控制点的图像(xiàng)变形算法，主要用于数字(zì)图(tú)像处(chù)理、计(jì)算机视觉和计算机图(tú)形学等领域(yù)。

其SD插件一经发布(bù)，在短短的两天(tiān)内便成为了(le)AI绘画领域(yù)最(zuì)新的(de)热(rè)点。

在此之(zhī)前，大家用了很多方法想让AI生成(chéng)的结(jié)果尽可能的符合要求，但是都不尽如(rú)人意，它的出现代表(biǎo)着AI生成(chéng)开始(shǐ)进入真正(zhèng)的可控(kòng)时期(qī)。

因为ControlNet可(kě)以直接提取画(huà)面的(de)构图，人物的姿势和画面的深度信息等。有(yǒu)了它的帮助，就不(bù)用频繁(fán)的用提示词来碰(pèng)运气，抽盲盒式(shì)的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加了(le)“魔法”，不少(shǎo)博(bó)主(zhǔ)的(de)作品已经获得了大(dà)量的浏览量，“viggo”就(jiù)是(shì)其中(zhōng)之一，他用(yòng)朋友的照片(piàn)直接(jiē)带她们(men)走(zǒu)进动漫(màn)世界。

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

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关键词；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始换关键(jiàn)词试效果。

通(tōng)过图(tú)片就可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照(zhào)片，草图也可以加上(shàng)“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能(néng)实现线稿(gǎo)转(zhuǎn)全彩图。大(dà)神张(zhāng)吕敏其本尊(zūn)也亲(qīn)自(zì)回应。

不得不说当下AIGC已经(jīng)变得越来越强大，甚至输出的作品都(dōu)已经(jīng)能以假(jiǎ)乱真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技(jì)术力爆发

警惕(tì)安全问(wèn)题(tí)

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消(xiāo)息火(huǒ)遍网络，而经过警方辟(pì)谣(yáo)这所(suǒ)谓的“party”可能(néng)是全国第一起AI绘图(tú)诈骗。

由于这个活动里面给(gěi)出的美女照片都(dōu)是AI制(zhì)作的(de)真人照(zhào)片绘图(tú)，因为太逼真，被(bèi)大家当(dāng)成真事传播了(le)。

不(bù)过仔细观察(chá)可以发(fā)现，活(huó)动发起者提供的照片中有个很大的漏洞可(kě)以发现并非真(zhēn)人，而(ér)是AI绘(huì)图，那便是图片中女性的手指部分有的存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入(rù)可控期，将洗牌(pái)科技行业(yè)？_黑料正能量(liàng)

有行(xíng)业人事表示：“现在(zài)因为手指部分的绘(huì)画(huà)算法比较复杂(zá)，AI还不太会(huì)画人的(de)手，但(dàn)最新看到的(de)图片已经有越(yuè)来(lái)越(yuè)完美的AI模型出现，以后可能就完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗在国外也已有发生。据(jù)英国广播公(gōng)司报道，土(tǔ)耳(ěr)其地震(zhèn)期(qī)间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童受灾的假(jiǎ)照片(piàn)发布到网络(luò)，以此诱(yòu)骗(piàn)善良(liáng)的人打赏(shǎng)“捐助”从而实(shí)施诈(zhà)骗(piàn)。

目前(qián)随着(zhe)技(jì)术发展，AIGC已经(jīng)能做出(chū)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(kě)怕。

此外AIGC还引发(fā)了很多(duō)担忧，一方面(miàn)，批判者认(rèn)为AI在“学习(xí)”了大量前人的作品之(zhī)后，其(qí)创作没有任何(hé)情(qíng)绪和灵魂，难以和人类的(de)艺术(shù)创作相提并论(lùn)。

另一方面，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没有(yǒu)得到有效的解(jiě)决，还有AIGC会不(bù)会代替人类(lèi)“至高无(wú)上”的创意。

马斯克也强调，人(rén)工智能的安全问题需要(yào)得到重视，太(tài)晚就(jiù)来不(bù)及了。

AIGC下一站除(chú)了视频，还有(yǒu)远方

技术(shù)都是(shì)有两面性的，潜(qián)在的危害并不(bù)能(néng)掩盖其光辉的(de)贡献(xiàn)。现在(zài)看来(lái)，人工智能技术将是第四次(cì)工业革命的核心(xīn)驱动力量，将创造(zào)新的增(zēng)长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在(zài)技术和商(shāng)业层面(miàn)都有了巨大进(jìn)展，AI绘(huì)画就是(shì)人工智能(néng)技术发生(shēng)方(fāng)向性改变的一个代表。其下一站或(huò)许(xǔ)就是(shì)视频。

此前，Meta和谷歌先后发(fā)布了(le)几条引爆科技圈(quān)的短(duǎn)视(shì)频。这些视频引发(fā)关注并非内容做得多优秀，反而都非(fēi)常(cháng)简单，比如一匹(pǐ)正(zhèng)在喝水的马，一(yī)只(zhǐ)画(huà)画的(de)玩具(jù)熊，或者一(yī)段骑摩托(tuō)车的第(dì)一视角录像，随便一(yī)个有(yǒu)手机的人都可以(yǐ)随(suí)手录下一段。

但这些短视频的创作方式非常简单，创作者仅(jǐn)仅需要向AI输(shū)入(rù)一段话，甚至只是说(shuō)一下(xià)要(yào)求，AI就可(kě)以(yǐ)根据(jù)需要(yào)生成一段视频(pín)。

谷歌发布的两(liǎng)个(gè)AI生成视频分别来(lái)自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主要突出的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视(shì)频后，AI圈就已经(jīng)玩了一波梗，一(yī)个能够(gòu)做出更高(gāo)清视(shì)频的(de)AI还不足以在短(duǎn)时间内戳中(zhōng)兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人(rén)震惊的地方在于，它可以(yǐ)制(zhì)作出超过2分(fēn)钟的连(lián)贯的(de)也有确切(qiè)内容的视频，这才是真(zhēn)正(zhèng)让(ràng)人(rén)们感到惊喜的地方。因为无论AI生(shēng)成(chéng)的(de)视频多么高清，也(yě)只能是为内容(róng)生产者提供一个灵(líng)感，一(yī)个素(sù)材，一个过场动画。

不过能够(gòu)制(zhì)作(zuò)出有具体剧情内容的(de)视频就意味着，一些(xiē)视频创作由AI代替人(rén)工完成已(yǐ)经初步有了可能(néng)。

当下(xià)AI的发(fā)展速度已经超过大(dà)部分人的想象。内容产业的(de)本质是供给创(chuàng)造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可(kě)以(yǐ)为内容产业带(dài)来(lái)更新的内(nèi)容风格、更快的生产(chǎn)速度(dù)，更(gèng)低的(de)生(shēng)产成本，这无(wú)疑会(huì)驱动内容产(chǎn)业的(de)大爆发。

除了(le)AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代(dài)码、机(jī)器人动作等多(duō)种内容形(xíng)式(shì)的(de)生成。不难发(fā)现该(gāi)项技术不仅在游戏等行业(yè)能得到有(yǒu)效应用，对于下一(yī)代互(hù)联网各种元素的构建(jiàn)亦有关键(jiàn)意(yì)义。

从商业(yè)化的角度来看，文(wén)化娱(yú)乐、教育、传媒等诸多领域(yù)，本身就对基于AI的可(kě)视化内容(róng)有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画及视频或(huò)不是(shì)结果，而(ér)只是(shì)AI进程中(zhōng)的一(yī)块重要拼图(tú)，有望在技术更新的(de)加持下(xià)实现更(gèng)大的(de)应用(yòng)价值。

AI从理解内容，走向了(le)可以生成内(nèi)容，甚至能够创造出独立(lì)价值(zhí)和独立(lì)视角的内容。AIGC的再次出圈，更代(dài)表着未(wèi)来(lái)的先进生产(chǎn)力即将到来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢固(gù)AIGC底座

从技术(shù)的发展也可以看出，在语言(yán)大模型(xíng)、图像大模型之后，多模态大模(mó)型已经成为了新的趋势(shì)。

大模型被(bèi)誉为当前人工智能发展的智能底座，是全球(qiú)竞争最激烈的研(yán)究方(fāng)向(xiàng)之一，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度(dù)、阿里(lǐ)、腾(téng)讯等众多头(tóu)部(bù)企业(yè)都(dōu)在(zài)竞相发力。

不过训练大模型的确价格(gé)不菲，以(yǐ)国盛证券发布的《ChatGPT需要(yào)多少算力》报(bào)告(gào)估算，GPT-3训练一(yī)次(cì)的成本约为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模(mó)型)，训练成本则介于200万美元至(zhì)1200万美元(yuán)高价之间(jiān)。

以(yǐ)ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客(kè)平(píng)均数1300万计算(suàn)，其(qí)对应芯片需求(qiú)为(wèi)3万多片(piàn)英伟(wěi)达A100 GPU，初始投入(rù)成(chéng)本约为8亿美元，每日仅(jǐn)电费就在5万美(měi)元左右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞(páng)大算(suàn)力(lì)支(zhī)持(chí)。在关注各类大模型的发(fā)展同(tóng)时，更应该(gāi)关注算力(lì)网络的(de)建设。

算(suàn)力网络正驱动AI产(chǎn)业发展(zhǎn)进入史诗(shī)级加速进(jìn)程，让AIGC及(jí)通(tōng)用AI这一人工(gōng)智(zhì)能发展的终极目标离得(dé)更近(jìn)。

因(yīn)为算力可以对突破性技术创新提供大力的支(zhī)持。这(zhè)方面，多(duō)模态大模型是典型。作为面向未来(lái)强人工智能、通用人工智能的重要技术创新，多模(mó)态大模型已经在人工智能领域提出了很多年，业界也有不少(shǎo)技术突破，但是，多模态大模型进(jìn)一步往下走，算力(lì)需求(qiú)呈几何式上升，一般的算(suàn)力基(jī)础设(shè)施很快将(jiāng)难(nán)以(yǐ)胜任。

从图(tú)像(xiàng)、文(wén)字(zì)、语音单(dān)独(dú)一项的训练，到(dào)双模态(tài)、三模态(tài)的跃(yuè)迁，让(ràng)人工智(zhì)能可(kě)以灵(líng)活应对不同模态的转化(huà)、像人与世(shì)界交互一样(yàng)自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动将有明显优势。