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方差分析英文缩写，方差分析英文翻译 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)机器人ChatGPT火爆以来，微软公司创始人比尔·盖茨已多次公(gōng)开谈论人(rén)工智能话题。在最方差分析英文缩写，方差分析英文翻译近的一次采访(fǎng)中(zhōng)，他再次表示：“AI可(kě)能会让科技行(xíng)业迎来一次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结论是他在(zài)当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的(de)。

他预期，AI的发展可能会威(wēi)胁到(dào)谷歌的市占(zhàn)率(lǜ)，因为微软(ruǎn)在(zài)AI方面的行动相当迅(xùn)速。而最终(zhōng)科技(jì)巨(jù)头将(jiāng)把AI整(zhěng)合成用户的“全能助手”，包揽一切应用，与(yǔ)人们(men)进(jìn)行沟(gōu)通(tōng)并提供建议(yì)，可以(yǐ)取代(dài)亚马逊(xùn)、Siri或(huò)Outlook等应(yīng)用(yòng)。

大佬口中全能助手的到来可能尚需时日(rì)，但由ControlNet引(yǐn)发的又(yòu)一次AI绘画浪潮(cháo)，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围(wéi)中杀出重(zhòng)围。

ChatGPT之后(hòu)又一(yī)应(yīng)用杀(shā)疯了(le)，AIGC或进(jìn)入可控期(qī)，将洗牌科技(jì)行业？_黑料(liào)正(zhèng)能(néng)量

ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法

AIGC向可控(kòng)靠近(jìn)

以AI绘画为代(dài)表的(de)AIGC上(shàng)一次(cì)爆火的时候，还是(shì)2022年8月(yuè)，在美国科罗拉(lā)多(duō)州举(jǔ)办的新(xīn)兴数字艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太空歌剧院(yuàn)》的作品获(huò)奖(jiǎng)。

随后(hòu)各大厂商的AI绘(huì)画(huà)软(ruǎn)件(jiàn)被广大网(wǎng)友熟知并(bìng)体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用(yòng)户们(men)可以在应用中输入一组关键词或者一(yī)张照片(piàn)，就能获(huò)得一幅AI创作的(de)画作。

作画的关键(jiàn)就(jiù)是(shì)所输入(rù)的文本(běn)。同一(yī)组(zǔ)关(guān)键(jiàn)词也可以创作出很多张风格不一(yī)样的画作，这让创作的过程就像开盲盒(hé)。

很多(duō)用户很喜欢(huān)这种不(bù)确定的惊喜(xǐ)，他们(men)会将生成的美图当(dāng)做头(tóu)像(xiàng)。而另一部分喜欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作品。在社交媒体(tǐ)上，许多用(yòng)户分享AI“翻车现场”，例如，一位网友的(de)小狗照片(piàn)被AI画(huà)成(chéng)了“肌肉男”，还有网友的(de)个人照片(piàn)被AI识(shí)别成了建筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填(tián)写关键词(cí)游(yóu)戏可(kě)能要(yào)被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦福读博的中国人张吕敏创作(zuò)的一种(zhǒng)基于(yú)控制点(diǎn)的图像变形算法(fǎ)，主要用于(yú)数字图像处理、计(jì)算机视觉和计算机图形学(xué)等(děng)领域。

其SD插件一经发布，在短(duǎn)短(duǎn)的两天(tiān)内便(biàn)成为了(le)AI绘(huì)画领域最(zuì)新的(de)热点(d方差分析英文缩写，方差分析英文翻译iǎn)。

在此之(zhī)前(qián)，大家用了很多(duō)方法想让AI生成的结果(guǒ)尽可(kě)能(néng)的(de)符合要求(qiú)，但(dàn)是(shì)都不尽如人意，它的(de)出现代表(biǎo)着AI生成开始进入真(zhēn)正的可控时期。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取画面的构图，人物的(de)姿势和(hé)画面的深度信息等。有了它的帮助，就不(bù)用频繁(fán)的用(yòng)提示(shì)词来碰运气(qì)，抽盲盒(hé)式(shì)的创作了。

通俗(sú)的(de)说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加了“魔法”，不少博主的作品已经获得了大量的(de)浏览量，“viggo”就是其(qí)中之一，他用(yòng)朋友(yǒu)的照片(piàn)直接带她们走进(jìn)动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找(zhǎo)到对应的(de)关键词；最后(hòu)用ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始换关键词试效果。

通过图片就可以看出来，效果十分惊(jīng)艳。

更厉(lì)害的是(shì)，除(chú)了真实的(de)照片，草(cǎo)图(tú)也可以加上“魔(mó)法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能(néng)实现线(xiàn)稿转(zhuǎn)全彩图。大(dà)神张吕(lǚ)敏其本(běn)尊(zūn)也(yě)亲自回应。

不得(dé)不说当下AIGC已经变得越来越强大，甚至输出的(de)作(zuò)品都已经(jīng)能以假(jiǎ)乱(luàn)真(zhēn)了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安(ān)全问题

近日，“苏州金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络，而经过(guò)警方辟谣这所谓的“party”可能(néng)是全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由(yóu)于(yú)这个活动里面给出的美(měi)女照片都是(shì)AI制作的真人(rén)照片绘图，因为(wèi)太逼真(zhēn)，被大(dà)家(jiā)当成(chéng)真(zhēn)事(shì)传播(bō)了(le)。

不(bù)过仔细观(guān)察可以(yǐ)发现，活动发起(qǐ)者提供的照片中有个很大的漏(lòu)洞可(kě)以发现并非真人(rén)，而(ér)是AI绘图，那便是(shì)图片中女性的手指部(bù)分有的(de)存在异(yì)常。

ChatGPT之(zhī)后(hòu)又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

有行(xíng)业人(rén)事表示(shì)：“现在因为手指(zhǐ)部分的(de)绘画算法比较复杂，AI还不(bù)太会(huì)画(huà)人的手，但最(zuì)新看到的(de)图(tú)片已(yǐ)经有(yǒu)越来越(yuè)完美的AI模(mó)型出现，以后可能就(jiù)完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗在(zài)国外(wài)也已(yǐ)有发生。据(jù)英国广播(bō)公司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童受灾(zāi)的(de)假照片(piàn)发布到(dào)网络，以此诱骗善良的人打(dǎ)赏“捐助”从(cóng)而实施诈骗。

目(mù)前随着技术发展，AIGC已经能(néng)做出真人照片般的(de)绘图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将(jiāng)非常可怕(pà)。

此外AIGC还引发了很(hěn)多(duō)担忧，一(yī)方面，批判者认(rèn)为AI在“学习”了大量前人的作品之后，其创(chuàng)作没有任何情绪和灵魂，难以和人类的(de)艺术创作(zuò)相提并(bìng)论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的版权、目(mù)前都并没有得到有效的解决，还有AIGC会不会代替人类“至高无上”的创意。

马斯克也强调，人工智(zhì)能(néng)的安全(quán)问题(tí)需(xū)要得到重视，太(tài)晚就来不(bù)及了。

AIGC下(xià)一(yī)站(zhàn)除了视频，还(hái)有远方

技术(shù)都是有两(liǎng)面性的，潜在的危害并不能(néng)掩盖其(qí)光辉的贡献(xiàn)。现在看来，人工智能技术将是第四次工业革(gé)命的核心驱动力量，将创造新的增长奇迹。

过去一年(nián)，人工智能在技术(shù)和(hé)商业层面都有(yǒu)了巨大进展(zhǎn)，AI绘(huì)画就是(shì)人工智能技术发生方向性改变(biàn)的一个代表(biǎo)。其(qí)下一(yī)站(zhàn)或许就是(shì)视频(pín)。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条(tiáo)引(yǐn)爆科(kē)技圈的短视(shì)频。这些视(shì)频引(yǐn)发关(guān)注并非内容(róng)做(zuò)得多优(yōu)秀(xiù)，反而都(dōu)非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝水的马，一只画画的玩具(jù)熊，或者一段骑摩托车的第一视角录像，随便一(yī)个(gè)有手机的人都可以随手(shǒu)录(lù)下(xià)一段。

但(dàn)这些(xiē)短视频的(de)创(chuàng)作方式非常简单，创作者(zhě)仅仅需要(yào)向AI输入一(yī)段话，甚至只是(shì)说一下要求(qiú)，AI就可以根据(jù)需要生(shēng)成一段视频。

谷(gǔ)歌发布的两个AI生成视频分(fēn)别来自于Imagen Video和Phenaki，前者(zhě)主要突出的是高(gāo)清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就(jiù)已经(jīng)玩了一(yī)波(bō)梗，一个能够做出更(gèng)高(gāo)清视频的(de)AI还不足以在短时间内戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震惊的地方(fāng)在(zài)于，它可以制作出超过(guò)2分钟的(de)连贯的也有确切内容的视频，这才是(shì)真正(zhèng)让(ràng)人们感到惊(jīng)喜的地方(fāng)。因为无论AI生成的视频多么高清，也只能是为内容生产(chǎn)者(zhě)提供一(yī)个(gè)灵(líng)感，一个素材，一个过(guò)场(chǎng)动画。

不(bù)过(guò)能够制作出有具(jù)体剧情内容的(de)视频就(jiù)意味着，一些视(shì)频(pín)创作由(yóu)AI代替人工完成(chéng)已(yǐ)经(jīng)初步(bù)有了可能。

当下(xià)AI的发展速度已经超(chāo)过大部分(fēn)人的想象。内容产(chǎn)业的本质(zhì)是供给创造(zào)需(xū)求(qiú)，AIGC作为(wèi)全新的内容生(shēng)产(chǎn)方式(shì)，可以为内容产(chǎn)业带来更新的内容风格、更快的生(shēng)产速(sù)度，更低的生产成(chéng)本，这无疑会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用(yòng)于音乐、代码、机器人动作等多种内容形式的(de)生成。不(bù)难发现(xiàn)该(gāi)项技(jì)术不仅在游戏等行业(yè)能得到有(yǒu)效应用，对于下一代互联网各种元素的构(gòu)建亦有关键意义。

从商业(yè)化的角(jiǎo)度来(lái)看(kàn)，文化(huà)娱乐、教育、传媒等诸多领域(yù)，本身就对基于AI的可视化内(nèi)容有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或不是结果(guǒ)，而只是AI进程中的一(yī)块重要拼图，有望在技术(shù)更新的加持下实现更大(dà)的应用价(jià)值。

AI从理解内容，走向了可以生成内容，甚至能够创造出独(dú)立价值和独立视(shì)角(jiǎo)的内容。AIGC的再次(cì)出(chū)圈，更代(dài)表(biǎo)着(zhe)未来的(de)先进生(shēng)产力(lì)即将到来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢固(gù)AIGC底(dǐ)座(zuò)

从技术的发展(zhǎn)也可以看出，在语言大模型、图像大(dà)模型之(zhī)后，多(duō)模态大模(mó)型已经成为了新的趋势。

大模型被誉(yù)为(wèi)当前(qián)人工智能(néng)发展的(de)智能底(dǐ)座(zuò)，是(shì)全球竞(jìng)争(zhēng)最激烈的研究(jiū)方向之一，包括谷歌(gē)、亚(yà)马逊(xùn)、百度、阿里、腾讯等(děng)众多头部企业都在(zài)竞相发力。

不过训练(liàn)大模型(xíng)的确价格不菲，以国盛(shèng)证券发布(bù)的《ChatGPT需要多少算(suàn)力(lì)》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次的成本(běn)约(yuē)为140万美元。而对于(yú)一些更(gèng)大(dà)的LLM(大型语言(yán)模型)，训练成本则(zé)介于(yú)200万美元(yuán)至1200万美(měi)元高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对应芯片需(xū)求为3万多片英(yīng)伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每(měi)日仅(jǐn)电费就在5万美元左(zuǒ)右。

此外不(bù)论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都(dōu)离(lí)不(bù)开庞(páng)大(dà)算力支持。在关注各(gè)类大模型的发展同时，更(gèng)应该关注(zhù)算力网络(luò)的建设。

算力网络正驱动(dòng)AI产(chǎn)业发展进入(rù)史诗级加速进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一人工智(zhì)能发展(zhǎn)的终极目标离得更近。

因为算力可以对突破性技术创新提(tí)供大(dà)力的支(zhī)持。这(zhè)方面(miàn)，多模态大(dà)模(mó)型是典型。作为面向(xiàng)未(wèi)来(lái)强人工(gōng)智能、通用人(rén)工(gōng)智能的重要技术创新，多(duō)模态大(dà)模型(xíng)已经在人(rén)工智能(néng)领(lǐng)域提出了很多年(nián)，业界也(yě)有不少(shǎo)技术突破(pò)，但是(shì)，多(duō)模态大模型进一(yī)步往(wǎng)下(xià)走(zǒu)，算力(lì)需求呈几何式(shì)上升，一般的算力(lì)基础设施很快将难以(yǐ)胜任。

从图像、文字、语(yǔ)音(yīn)单独一项的训练，到双模态、三模态(tài)的跃迁，让人工(gōng)智(zhì)能可以灵(líng)活(huó)应对不同(tóng)模态的转化、像人(rén)与(yǔ)世界交互一样(yàng)自(zì)然，这(zhè)方面，由算力网络来驱动将有明显优势。