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发胶必须当天洗吗，发胶怎么洗掉 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(liáo)天机(jī)器人ChatGPT火爆(bào)以来，微软(ruǎn)公司(sī)创始人比尔·盖(gài)茨已多次公开谈(tán)论人工智(zhì)能(néng)话(huà)题(tí)。在(zài)最近的一次(cì)采访中，他(tā)再次(cì)表(biǎo)示：“AI可能会让科技行(xíng)业迎来一次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结论是他(tā)在当地时间(jiān)2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目(mù)专访(fǎng)时提出(chū)的。

他预期，AI的发展可能会威胁(xié)到谷歌的(de)市(shì)占率，因(yīn)为微软在AI方面的行动(dòng)相当迅速。而最终科技巨头将把AI整(zhěng)合成用户(hù)的“全(quán)能助手(shǒu)”，包(bāo)揽一切(qiè)应(yīng)用，与人们进行沟通并(bìng)提供建议，可以取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应用。

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

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近(jìn)

以(yǐ)AI绘画为代(dài)表的AIGC上一(yī)次(cì)爆(bào)火的(de)时(shí)候，还是2022年8月，在(zài)美国科罗拉多州(zhōu)举(jǔ)办的新兴数字艺术家竞赛(sài)中(zhōng)，一幅名为《太空歌剧院(yuàn)》的作品(pǐn)获(huò)奖。

随后各大(dà)厂商(shāng)的AI绘画软件(jiàn)被(bèi)广大网友(yǒu)熟知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用户们可以在应用中输入一组关(guān)键词或者(zhě)一张照(zhào)片(piàn)，就(jiù)能获得一幅AI创作的画(huà)作。

作画的关键(jiàn)就是所(suǒ)输(shū)入的文本。同一组关键(jiàn)词也可(kě)以(yǐ)创作出很多张(zhāng)风格不一样(yàng)的画(huà)作，这让创作的过(guò)程(chéng)就像开(kāi)盲盒。

很多用(yòng)户很(hěn)喜欢这(zhè)种不确定的(de)惊喜，他们(men)会将生成的(de)美图(tú)当做头像。而(ér)另一部分喜欢(huān)翻看(kàn)AI绘(huì)画(huà)的(de)“翻车(chē)”作(zuò)品(pǐn)。在社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场”，例如(rú)，一(yī)位(wèi)网友的小狗(gǒu)照(zhào)片被AI画成了“肌肉男”，还有网友(yǒu)的个人照片被AI识别(bié)成了建筑。发胶必须当天洗吗，发胶怎么洗掉>

而如今随着(zhe)ControlNet的(de)出(chū)现与加持(chí)，以往AI绘画的填写关键词游(yóu)戏(xì)可能(néng)要(yào)被颠(diān)覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的(de)中国(guó)人张吕敏创作的(de)一种基于控制点的(de)图像变形算法，主要用(yòng)于数字(zì)图像(xiàng)处理、计(jì)算机视觉和计(jì)算(suàn)机图形学等领域。

其(qí)SD插件一经发布，在(zài)短(duǎn)短的两天内(nèi)便成为了AI绘(huì)画领域最(zuì)新的热点(diǎn)。

在(zài)此之前，大家用了很多方法(fǎ)想让AI生成的结果尽可能(néng)的符合(hé)要求，但是都不尽如人意，它的出现代表着AI生成开始进入真正的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可(kě)以直接(jiē)提(tí)取画(huà)面(miàn)的构图，人物(wù)的姿势和画面的深度信息(xī)等。有了它的(de)帮助，就不用频繁的用提示词来碰(pèng)运(yùn)气(qì)，抽盲盒式的创作(zuò)了。

通俗的说ControlNet相当(dāng)于给AI绘(huì)画加了“魔法”，不少博主的(de)作品已(yǐ)经获(huò)得(dé)了(le)大量的浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中之(zhī)一，他用(yòng)朋友的照(zhào)片直接带她们走(zǒu)进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到(dào)对(duì)应的关键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定(dìng)骨骼开(kāi)始换关键词试(shì)效果。

通过图片就可(kě)以看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉害的是，除了真实的照片，草图也可以加上(shàng)“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂(shā)”介(jiè)绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转全彩图。大神张吕敏其本(běn)尊也亲自回应。

不得不说当下AIGC已经变得越来越(yuè)强大，甚(shèn)至输出(chū)的作品都已经能(néng)以假乱真了(le)。

难辨虚(xū)实(shí)，AIGC技术力(lì)爆发(fā)

警(jǐng)惕安全问题

近日，“苏州金鸡湖有游(yóu)艇party”的消息火(huǒ)遍网络，而经过警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能(néng)是全国第一(yī)起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个活动里(lǐ)面(miàn)给出的美女照片都是(shì)AI制作的真人照(zhào)片绘图，因为太逼真，被(bèi发胶必须当天洗吗，发胶怎么洗掉)大家(jiā)当成(chéng)真事(shì)传播了。

不过仔(zǎi)细观(guān)察可以(yǐ)发现(xiàn)，活动发起者(zhě)提供的照片中有(yǒu)个很大的(de)漏洞(dòng)可以发现并(bìng)非真人，而是AI绘图，那便(biàn)是(shì)图片中女性的(de)手指部(bù)分有的存(cún)在异常(cháng)。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进(jìn)入(rù)可(kě)控(kòng)期(qī)，将(jiāng)洗牌科技行业(yè)？_黑料正能量(liàng)

有行业人事表示：“现在因为手指部分的绘画算法比较复杂(zá)，AI还不太会画人(rén)的(de)手(shǒu)，但最新看到的(de)图片已经有越来(lái)越(yuè)完(wán)美(měi)的AI模型出现，以后可(kě)能就(jiù)完全没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类(lèi)似(shì)的AI作(zuò)图(tú)诈骗在国外也已有发生。据(jù)英国广播公司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户(hù)使用AI合成了(le)儿童受灾(zāi)的(de)假照(zhào)片发布到网络(luò)，以此诱(yòu)骗(piàn)善良的人打赏(shǎng)“捐助”从而实(shí)施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照片(piàn)般的绘图效果，如果这样(yàng)的图(tú)片(piàn)被用来诈骗，将非常可(kě)怕。

此外(wài)AIGC还(hái)引(yǐn)发(fā)了(le)很多担(dān)忧，一方面，批判者(zhě)认为AI在(zài)“学(xué)习”了大量前人的作品之后，其创(chuàng)作没(méi)有任何情绪和灵(líng)魂，难以和人类的(de)艺术创(chuàng)作相提并论。

另(lìng)一方(fāng)面，AIGC背后的版(bǎn)权、目(mù)前都并没有(yǒu)得到有(yǒu)效(xiào)的解决(jué)，还有AIGC会(huì)不会(huì)代替人类(lèi)“至高无上(shàng)”的创(chuàng)意(yì)。

马斯克也(yě)强(qiáng)调(diào)，人工智能(néng)的(de)安全问(wèn)题需要得到重视，太(tài)晚就来不及了(le)。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术都(dōu)是有两面性(xìng)的，潜在的危害并不能(néng)掩盖其(qí)光辉(huī)的贡(gòng)献(xiàn)。现在看来，人工智能技术将是第四次(cì)工业(yè)革命(mìng)的核心驱动(dòng)力(lì)量(liàng)，将创造(zào)新的增(zēng)长奇迹。

过去一年，人工智能在(zài)技术(shù)和商业层面都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就(jiù)是人工智能技术发生方向(xiàng)性改变(biàn)的一个代表。其下(xià)一站或许(xǔ)就是视(shì)频。

此前(qián)，Meta和谷歌先后发(fā)布了几条引爆科技圈的短(duǎn)视频。这些视频引发关(guān)注并非内容做得(dé)多优秀，反而都非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝(hē)水的马，一(yī)只画画的玩具熊(xióng)，或(huò)者一段骑(qí)摩托车的第一视角(jiǎo)录像，随(suí)便一(yī)个有手(shǒu)机(jī)的人都可(kě)以随手录下一段。

但这些短视频的(de)创作方(fāng)式非常简单(dān)，创作者仅仅需(xū)要向AI输入一段话，甚(shèn)至只是说(shuō)一下要求，AI就(jiù)可(kě)以根据(jù)需要生成一段视频。

谷(gǔ)歌发布的(de)两个AI生成视频分别来自(zì)于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出(chū)的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后，AI圈(quān)就已经(jīng)玩了一波梗，一个能够做出(chū)更(gèng)高清视频的AI还不足以在短(duǎn)时间内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地(dì)方在于，它可以(yǐ)制(zhì)作出超过2分钟的连贯的也(yě)有确(què)切内容(róng)的视频，这(zhè)才是真正(zhèng)让人们感(gǎn)到(dào)惊喜(xǐ)的地方。因为无(wú)论AI生成的视频(pín)多么高清，也只能是为内(nèi)容(róng)生产者(zhě)提供一个灵感，一个素材，一个过(guò)场动画。

不过能够制作出有具体(tǐ)剧情(qíng)内容的视频就(jiù)意(yì)味着，一些(xiē)视频(pín)创作由AI代替人工完成已经初(chū)步有了(le)可能。

当下(xià)AI的发展速度(dù)已经超过大部(bù)分(fēn)人(rén)的想象(xiàng)。内容产业的(de)本质是供给创造需(xū)求，AIGC作为全新(xīn)的内容生产(chǎn)方式，可以(yǐ)为内容产(chǎn)业带来更新的内容风格、更快的生产速度，更低的生产成本，这无疑会(huì)驱动内(nèi)容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术(shù)还能应(yīng)用于(yú)音(yīn)乐、代码、机器(qì)人动(dòng)作等多种内(nèi)容形式(shì)的生成(chéng)。不难发(fā)现该项技(jì)术不仅在游戏等行业能(néng)得到有效(xiào)应(yīng)用，对于下(xià)一代互联网各种(zhǒng)元素的构建亦有关键意义。

从(cóng)商业化(huà)的角度来看，文化娱乐、教育、传媒等诸(zhū)多领(lǐng)域，本(běn)身就对基于AI的可视化内容有强烈需求。

因(yīn)此，AI绘(huì)画(huà)及视频或不是结果，而只是AI进程中的(de)一块重(zhòng)要拼(pīn)图，有望在技术更新的加持下实现更大的应(yīng)用(yòng)价值(zhí)。

AI从理解内容(róng)，走向(xiàng)了(le)可以生成(chéng)内容，甚(shèn)至(zhì)能够创(chuàng)造出独立(lì)价值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈，更代表(biǎo)着未来的先进生产力即将到来(lái)。

紧抓大模型(xíng)与算力，牢(láo)固(gù)AIGC底座

从(cóng)技术(shù)的发(fā)展也(yě)可以看出，在语言大模型、图像大(dà)模型之后，多模(mó)态大(dà)模型已经成(chéng)为了新的趋(qū)势。

大模型被(bèi)誉为当前(qián)人(rén)工智能(néng)发(fā)展(zhǎn)的智能底座，是全球竞争(zhēng)最激(jī)烈的(de)研究方向(xiàng)之(zhī)一，包括谷(gǔ)歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿(ā)里、腾讯等众(zhòng)多头部企业都(dōu)在竞相发力。

不(bù)过训(xùn)练大(dà)模(mó)型的(de)确价格不(bù)菲，以国盛证券发(fā)布(bù)的《ChatGPT需要多少算力》报(bào)告估算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约为140万美元(yuán)。而对于(yú)一些更大的(de)LLM(大型语言模(mó)型)，训练成(chéng)本则介于200万美元至1200万美元(yuán)高价(jià)之间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独立访客(kè)平(píng)均数1300万计算，其对(duì)应(yīng)芯片需求为3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日仅电费就(jiù)在5万美元左右。

此外不论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大(dà)算力支持。在关注各类大模(mó)型的发展(zhǎn)同(tóng)时(shí)，更应(yīng)该关注算力网络的建设。

算力网(wǎng)络正驱动AI产业发展进入史诗级加速进程，让(ràng)AIGC及通(tōng)用AI这一人工智能发展的终(zhōng)极目标离得更近。

因为算力可以对突破性技术创新提供(gōng)大力的支持。这方面，多模态(tài)大模型是典型(xíng)。作为面(miàn)向(xiàng)未来强人(rén)工智能、通用人工智能的重(zhòng)要技术(shù)创新，多模(mó)态大模型已经在人工智能领域(yù)提出了很多年，业界也有(yǒu)不少技(jì)术(shù)突破，但是，多模态大模型(xíng)进(jìn)一步(bù)往下走，算(suàn)力需求呈几何式(shì)上升，一(yī)般的算力基础设(shè)施很快(kuài)将难以胜(shèng)任。

从(cóng)图(tú)像(xiàng)、文字(zì)、语(yǔ)音单独一项的训练，到双模态、三(sān)模态的跃迁，让人工智能可以灵活应(yīng)对不同模态的转(zhuǎn)化、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这方面(miàn)，由算力网络(luò)来驱动将(jiāng)有明显(xiǎn)优势。