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坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸 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)天机器人(rén)ChatGPT火(huǒ)爆以(yǐ)来(lái)，微软公司(sī)创始人比尔·盖茨(cí)已多次(cì)公(gōng)开谈论人(rén)工智能话题。在最近的一次采访(fǎng)中，他(tā)再次表(biǎo)示：“AI可能会让科技行业迎来(lái)一次剧烈的洗牌”。

这个(gè)结论是(shì)他在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的。

他预期，AI的发展可能会威(wēi)胁到谷歌的(de)市占率，因为微软在AI方面(miàn)的行动相当迅速(sù)。而(ér)最终科技巨头将把AI整合(hé)成(chéng)用户(hù)的“全能助手”，包揽一切(qiè)应(yīng)用，与人(rén)们进行沟通并(bìng)提供(gōng)建议(yì)，可以取代亚(yà)马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助(zhù)手的到来可(kě)能尚(shàng)需时(shí)日，但由ControlNet引(yǐn)发(fā)的又一(yī)次AI绘(huì)画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀出(chū)重(zhòng)围。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀(shā)疯了，AIGC或进入(rù)可控(kòng)期(qī)，将洗牌科技行业？_黑料正能量(liàng)

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代(dài)表的(de)AIGC上一次爆火的(de)时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举(jǔ)办的新兴数字艺(yì)术家竞(jìng)赛中，一幅名为(wèi)《太(tài)空(kōng)歌剧院》的作品获奖(jiǎng)。

随后各大厂商(shāng)的(de)AI绘(huì)画(huà)软件被(bèi)广(guǎng)大网友熟知并体(tǐ)验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用户(hù)们可(kě)以在应用中输入一组(zǔ)关键词或者一张照片，就能获得一幅(fú)AI创作的画作。

作(zuò)画(huà)的关键就是所输入的文本(běn)。同(tóng)一组关键词也可(kě)以创作出很多张风格不(bù)一样的画作(zuò)，这让(ràng)创作(zuò)的过程就像开盲盒。

很多用(yòng)户很喜欢(huān)这(zhè)种不确定(dìng)的惊喜，他们会将生成的美图当(dāng)做头像。而另(lìng)一部分(fēn)喜欢翻看AI绘画的“翻(fān)车(chē)”作(zuò)品。在社交(jiāo)媒体上，许(xǔ)多用户分享(xiǎng)AI“翻(fān)车(chē)现(xiàn)场”，例如，一位网友的小狗照片被AI画成(chéng)了“肌肉(ròu)男”，还有网友的个人照片被AI识(shí)别成了建筑。

而如今随着(zhe)ControlNet的(de)出现与加持，以(yǐ)往AI绘画的(de)填写关键词游戏可(kě)能要被(bèi)颠(diān)覆了。

ControlNet是一(yī)位正在斯坦福读博的中国人张(zhāng)吕敏创作(zuò)的一种基于控(kòng)制点的图像变形算法，主要(yào)用于数字图像处理、计(jì)算(suàn)机视觉和计算机图形学(xué)等领(lǐng)域。

其SD插件一经发布，在短短的两(liǎng)天内(nèi)便成为(wèi)了AI绘(huì)画领域最(zuì)新(xīn)的热点。

在此之前，大家用(yòng)了很多方法想让AI生成的(de)结果尽可能的符合要求，但是(shì)都不尽如(rú)人意，它的(de)出(chū)现(xiàn)代表着AI生成开始进入真正的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可(kě)以直接提取画面的构图(tú)，人物的(de)姿势和画面的深(shēn)度信息等。有了它的(de)帮助，就不用频繁的用提示词来碰运气，抽(chōu)盲盒式的创(chuàng)作了。

通俗(sú)的说ControlNet相当(dāng)于给AI绘画加了“魔法”，不少博(bó)主的作品(pǐn)已经获得(dé)了(le)大量(liàng)的浏览量，“viggo”就是(shì)其中之一，他用朋友的(de)照片直接带(dài)她们(men)走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转(zhuǎn)文字。

再(zài)用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关(guān)键(jiàn)词；最后用(yòng)ControlNet插件绑定骨骼开始(shǐ)换关键词(cí)试效果。

通过图片就可以看(kàn)出(chū)来，效果十(shí)分惊(jīng)艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的(de)照片，草图也可以加上(shàng)“魔法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍(shào)到ControlNet还能实现线(xiàn)稿转(zhuǎn)全(quán)彩图(tú)。大神(shén)张吕敏其(qí)本(běn)尊(zūn)也亲(qīn)自回应。

不(bù)得(dé)不说当下(xià)AIGC已经变得越来越强大，甚至输出(chū)的作品都已经能以假(jiǎ)乱真了。

难辨虚实，AIGC技(jì)术力爆发

警(jǐng)惕安全问(wèn)题

近(jìn)日，“苏(sū)州金(jīn)鸡湖有(yǒu)游艇(tǐng)party”的消(xiāo)息火(huǒ)遍网络，而经过警方辟谣这所谓(wèi)的“party”可能是全(quán)国第一起AI绘图诈(zhà)骗。

由(yóu)于这个活(huó)动里(lǐ)面给(gěi)出的美女照片都(dōu)是(shì)AI制作的(de)真人照片(piàn)绘(huì)图，因(yīn)为太逼真，被(bèi)大(dà)家当成(chéng)真事(shì)传播(bō)了。

不(bù)过仔(zǎi)细观(guān)察(chá)可以发现，活动发起者(zhě)提供的照(zhào)片中(zhōng)有个很大的漏洞可以发现并(bìng)非真人，而是AI绘图(tú)，那(nà)便是图片中女性的手指部分(fēn)有的存在异常(cháng)。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可(kě)控(kòng)期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑料(liào)正能(néng)量

有(yǒu)行业人事表示(shì)：“现(xiàn)在(zài)因为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不(bù)太会画人的手，但(dàn)最新看到的图片(piàn)已经有越来(lái)越完美(měi)的(de)AI模型出现，以后可(kě)能就完全没有漏洞了。”

类似的AI作图(tú)诈骗在国外(wài)也已(yǐ)有发生。据英国广(guǎng)播公司报道，土(tǔ)耳(ěr)其地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合(hé)成了儿童受灾的(de)假照(zhào)片(piàn)发(fā)布到网(wǎng)络(luò)，以(yǐ)此诱骗善良的人打赏“捐助”从而实(shí)施诈骗(piàn)。

目前随着技术(shù)发(fā)展，AIGC已经能做出真(zhēn)人照片般(bān)的绘(huì)图效果，如果(guǒ)这样的(de)图片被(bèi)用(yòng)来诈骗，将非常(cháng)可(kě)怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很多担忧，一方(fāng)面，批判者认为AI在(zài)“学习”了大量(liàng)前人的作(zuò)品之后，其(qí)创作没有任何情绪(xù)和灵(líng)魂，难以和人(rén)类的艺术创作(zuò)相提并论(lùn)。

另一方面，AIGC背后的(de)版权、目前都并没有得到有(yǒu)效的解决，还(hái)有AIGC会(huì)不会代替人(rén)类“至高无上”的(de)创意。

马斯克也强调，人工智能的安全问题需要得到重(zhòng)视，太晚就来不(bù)及了。

AIGC下一站除了视(shì)频，还有远方

技术都是有两(liǎng)面性的，潜在的危害并不(bù)能掩(yǎn)盖其光辉的贡献(xiàn)。现在看来，人(rén)工智能(néng)技(jì)术将是第四次工业革命的核心驱动(dòng)力量，将创(chuàng)造新的增长(zhǎng)奇迹。

过(guò)去一年，人工(gōng)智(zhì)能在(zài)技术和商业层面都有了巨(jù)大进展(zhǎn)，AI绘画就是人工智能技术发(fā)生方(fāng)向性改变的一个代(dài)表。其(qí)下一站或(huò)许(xǔ)就是(shì)视频。

此(cǐ)前，Meta和谷歌先后发布了(le)几(jǐ)条引爆科(kē)技圈的坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸短视(shì)频。这些视频引发(fā)关注并非内容(róng)做得多优(yōu)秀，反而都非常简单，比如(rú)一(yī)匹(pǐ)正(zhèng)在喝水的(de)马，一只画(huà)画的玩具熊(xióng)，或者一(yī)段骑摩(mó)托车的第一视角录像，随便一(yī)个(gè)有手(shǒu)机的人都可以随手录下一段。

但这些短(duǎn)视(shì)频的创(chuàng)作方(fāng)式非常简单，创作者仅(jǐn)仅需(xū)要向AI输入(rù)一段话(huà)，甚至只是说一下要求，AI就可以根据需(xū)要生(shēng)成一段视频。

谷(gǔ)歌(gē)发布(bù)的两个AI生成(chéng)视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者(zhě)主要(yào)突(tū)出的是(shì)高清，与Meta的(de)Make-A-Video没有太多的差别。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生成的视频(pín)后，AI圈就已经玩了一波(bō)梗(gěng)，一个(gè)能够做出更高清视频的AI还不足以在短时间(jiān)内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更(gèng)加令(lìng)人震(zhèn)惊(jīng)的地方在于，它可以制(zhì)作出超过2分(fēn)钟的(de)连(lián)贯的也有确切内容的视频，这才(cái)是真正让人们感到惊喜(xǐ)的地(dì)方。因为无论AI生成的视频(pín)多么高(gāo)清，也只(zhǐ)能(néng)是为内容生(shēng)产者提供一个(gè)灵感，一个素(sù)材，一个(gè)过场动画(huà)。

不过(guò)能够制作出有具体剧情内容的视频就意味着(zhe)，一些视频创作由AI代替人工完(wán)成(chéng)已经初步(bù)有(yǒu)了(le)可能。

当(dāng)下AI的(de)发展速(sù)度已经超过大部分人的想象。内容产业(yè)的(de)本质是(shì)供给(gěi)创造需(xū)求，AIGC作为全新的内容生产方(坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸fāng)式，可以为内容产业带来更新(xīn)的内(nèi)容风(fēng)格、更快的(de)生产速度，更低的生产成本，这无疑会驱动内容产业的大(dà)爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术还能应(yīng)用于(yú)音乐、代码、机器(qì)人动作(zuò)等多(duō)种(zhǒng)内容形式(shì)的生成。不难发现该项技术不(bù)仅在(zài)游戏等行业(yè)能得到有效应用，对于下一代互联网各(gè)种元素的构建亦(yì)有关键意(yì)义。

从商业化的角度来看(kàn)，文(wén)化娱乐、教(jiào)育、传媒等诸多领域，本(běn)身就对基于AI的(de)可视化内容有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画(huà)及视频或不是结(jié)果，而只是AI进程中的一块重(zhòng)要拼图(tú)，有望(wàng)在技术更新的(de)加持下(xià)实现(xiàn)更大的(de)应用(yòng)价值(zhí)。

AI从理解内容，走向了可以(yǐ)生成内容，甚至(zhì)能够(gòu)创造(zào)出独立价(jià)值和独(dú)立视角的内(nèi)容(róng)。AIGC的再次出圈(quān)，更代表(biǎo)着未来的先进生产力即(jí)将到来。

紧抓(zhuā)大(dà)模型(xíng)与算力，牢固AIGC底座(zuò)

从技术(shù)的发展也可(kě)以(yǐ)看出，在语(yǔ)言大模(mó)型(xíng)、图(tú)像大模型之后，多模态大模型(xíng)已经成为(wèi)了新的(de)趋(qū)势。

大模型被誉为当前人工智能发展的智能底座(zuò)，是全球竞争最激烈的(de)研(yán)究方向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿(ā)里、腾(téng)讯等众(zhòng)多头部企业(yè)都在竞相发力。

不过训练大模型的(de)确价格不(bù)菲，以国盛证券发布的(de)《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告(gào)估算(suàn)，GPT-3训(xùn)练一(yī)次的成本约为140万美(měi)元(yuán)。而对于一些更大(dà)的(de)LLM(大(dà)型(xíng)语言模型)，训练成(chéng)本则(zé)介于200万美元至1200万美元高价之(zhī)间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独立访客(kè)平均数(shù)1300万计算，其(qí)对应芯片需(xū)求为(wèi)3万(wàn)多片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿(yì)美元(yuán)，每日(rì)仅电(diàn)费就在5万(wàn)美元(yuán)左右。

此(cǐ)外不论(lùn)是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离(lí)不开庞(páng)大算力支持。在关注各类大模(mó)型的发展同时，更应(yīng)该关注算(suàn)力(lì)网络的建(jiàn)设(shè)。

算(suàn)力网络正驱动(dòng)AI产业发展进入史诗级加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展的终极目标离得更(gèng)近。

因为算力可以对突破(pò)性(xìng)技(jì)术创新(xīn)提供大(dà)力的支持。这方(fāng)面(miàn)，多模态大模型是典型。作为面(miàn)向未来强人(rén)工智能、通(tōng)用人工智能的重要技术(shù)创新，多模态大模型(xíng)已经在(zài)人工智能领域提出了(le)很多(duō)年，业界也有不(bù)少(shǎo)技术突(tū)破(pò)，但是，多(duō)模态大(dà)模型进一步往下走，算力需(xū)求呈(chéng)几何式上升，一般(bān)的算(suàn)力(lì)基础设施很快(kuài)将难以(yǐ)胜(shèng)任(rèn)。

从图像、文(wén)字、语音(yīn)单独(dú)一(yī)项的训练，到双(shuāng)模态(tài)、三(sān)模态的跃迁，让人(rén)工智能可以灵(líng)活应对不同模态的(de)转化、像人与世(shì)界交互(hù)一(yī)样自(zì)然，这方面，由算(suàn)力网络(luò)来驱动(dòng)将(jiāng)有明显优势(shì)。