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俄罗斯人人均寿命，俄罗斯人寿命平均多少 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(zì)聊天机器人(rén)ChatGPT火爆以(yǐ)来(lái)，微(wēi)软公司创始人比尔·盖茨已多次公开谈论人工智(zhì)能话题(tí)。在(zài)最近的一次采访(fǎng)中，他再次表(biǎo)示：“AI可能会(huì)让科技行业迎来一次剧烈(liè)的(de)洗牌”。

这个结论(lùn)是(shì)他在(zài)当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他预期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市(shì)占率，因(yīn)为微软在AI方面的(de)行(xíng)动相当迅速(sù)。而最(zuì)终科技巨头(tóu)将把AI整合成用户的“全(quán)能助(zhù)手”，包揽一(yī)切应用，与人(rén)们进(jìn)行沟(gōu)通并(bìng)提(tí)供建(jiàn)议，可(kě)以取代亚(yà)马逊、Siri或Outlook等(děng)应用。

大佬(lǎo)口中(zhōng)全能助手的到来(lái)可能(néng)尚需(xū)时日(rì)，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点包围中杀出重围。

ChatGPT之(zhī)后又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌(pái)科(kē)技行业？_黑(hēi)料(liào)正(zhèng)能量(liàng)

ControlNet颠(diān)覆AI绘(huì)画(huà)新玩(wán)法

AIGC向可控靠(kào)近

以AI绘(huì)画为代表的AIGC上(shàng)一(yī)次爆火(huǒ)的时候，还(hái)是2022年8月，在(zài)美国科罗拉多州举(jǔ)办的新兴数(shù)字艺术家竞赛中，一幅(fú)名为《太空歌剧院》的作品获奖。

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

用(yòng)户们可以(yǐ)在应用中输入一组关键(jiàn)词(cí)或者(zhě)一张照片，就能获(huò)得一幅(fú)AI创俄罗斯人人均寿命，俄罗斯人寿命平均多少作的画作。

作画的关键就是所(suǒ)输入的(de)文本。同一(yī)组(zǔ)关键词也可以创(chuàng)作出很多张(zhāng)风格(gé)不(bù)一样的画作，这让创作(zuò)的过程就像开(kāi)盲(máng)盒。

很多用户(hù)很(hěn)喜欢这种不确定的惊喜，他们会将(jiāng)生成的(de)美图当做头像。而另一(yī)部分(fēn)喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体(tǐ)上(shàng)，许多(duō)用户(hù)分享AI“翻车现(xiàn)场”，例(lì)如，一位网友的(de)小狗照片(piàn)被AI画成了“肌(jī)肉(ròu)男”，还(hái)有(yǒu)网友的个人照片(piàn)被AI识(shí)别(bié)成了建筑。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘(huì)画的填写关键词(cí)游(yóu)戏(xì)可能要被颠覆了。

ControlNet是(shì)一位正在(zài)斯(sī)坦福读博的(de)中国人张吕敏(mǐn)创(chuàng)作的一(yī)种基于控制点的图像变形算法，主要(yào)用于数(shù)字(zì)图像(xiàng)处(chù)理、计算机视(shì)觉和计算机(jī)图(tú)形(xíng)学等领域。

其SD插件一经发布，在(zài)短(duǎn)短的两天内便成(chéng)为了AI绘(huì)画领域最新的(de)热(rè)点。

在此之(zhī)前，大(dà)家用(yòng)了很多方(fāng)法(fǎ)想让AI生成的结果尽可能的(de)符合(hé)要求(qiú)，但是都不尽如人意，它的出现(xiàn)代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的可控时(shí)期。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取(qǔ)画(huà)面的构图，人物(wù)的姿势和画(huà)面的深度信息等。有了它的帮助，就不用频繁的用(yòng)提(tí)示词来(lái)碰(pèng)运气(qì)，抽盲盒式(shì)的创作了(le)。

通俗的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画加了“魔法”，不(bù)少博主的作品已经(jīng)获得了大(dà)量(liàng)的浏(liú)览量，“viggo”就是其中(zhōng)之一，他(tā)用朋友的照片直接(jiē)带她们走进(jìn)动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片(piàn)转(zhuǎn)文(wén)字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展找到对应的关键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼(gé)开始换(huàn)关键(jiàn)词试效(xiào)果。

通(tōng)过图(tú)片就可(kě)以看出来(lái)，效(xiào)果十分惊(jīng)艳。

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更厉害的是，除了真实的照片，草图也可(kě)以加上“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿(gǎo)转全彩图。大神张吕敏(mǐn)其(qí)本尊(zūn)也亲自回(huí)应。

不得不(bù)说当下AIGC已经变得越(yuè)来越强(qiáng)大(dà)，甚至输(shū)出的作(zuò)品都(dōu)已经能以(yǐ)假(jiǎ)乱(luàn)真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近日(rì)，“苏州(zhōu)金鸡湖有游艇party”的消息火遍网络，而经过警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能是全(quán)国(guó)第一起AI绘图诈(zhà)骗(piàn)。

由于这个活(huó)动里面给出的美女(nǚ)照片(piàn)都是AI制作的真人(rén)照片(piàn)绘图，因为太逼真，被大家当(dāng)成真(zhēn)事(shì)传播了。

不过仔细观察可以发现，活动发起者(zhě)提供的(de)照片(piàn)中(zhōng)有个很大的漏(lòu)洞可以发现并非真人(rén)，而是AI绘图，那便是图片(piàn)中女性的(de)手指部分有的存在异常。

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有行业(yè)人事表示(shì)：“现在因为手指部(bù)分的绘画算法比较复(fù)杂，AI还不太(tài)会画(huà)人的手，但最新看到的图片已经有越来越(yuè)完(wán)美的AI模型出现，以(yǐ)后可能就完全没有(yǒu)漏洞了。”

类似的AI作图(tú)诈(zhà)骗在国外也已有发生(shēng)。据英国广播(bō)公(gōng)司报道，土耳其地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成了儿(ér)童受灾的假照片发布到(dào)网络，以此诱骗善良的人打赏(shǎng)“捐助”从而实施诈(zhà)骗(piàn)。

目前随(suí)着技术发展，AIGC已经能做出真(zhēn)人照片般的绘图效果，如果(guǒ)这样的图(tú)片(piàn)被(bèi)用来诈骗，将(jiāng)非常可(kě)怕。

此外AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判者认(rèn)为AI在“学习”了(le)大量(liàng)前人的作品之后，其创作没有任何情绪和灵魂，难以和人类(lèi)的艺术创(chuàng)作相提并论。

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

马斯克也强调，人工智能的安全问题需(xū)要(yào)得(dé)到重视，太晚就来不及了(le)。

AIGC下一(yī)站除了视频，还(hái)有(yǒu)远方

技术都是有两(liǎng)面性的，潜在(zài)的危害并(bìng)不能掩盖其(qí)光辉(huī)的贡献。现在看来，人(rén)工智能技术将是(shì)第四次工(gōng)业革命(mìng)的核心驱(qū)动力量(liàng)，将创造新的增长(zhǎng)奇迹。

过(guò)去(qù)一年(nián)，人工(gōng)智(zhì)能在技术和商业层(céng)面都有了巨(jù)大进展，AI绘画就是人工智(zhì)能(néng)技术(shù)发生方向(xiàng)性改变的一(yī)个代表(biǎo)。其下(xià)一站或许就是视频。

此前(qián)，Meta和谷(gǔ)歌先后发布了几条引爆(bào)科技圈(quān)的短视频。这些视频(pín)引发关注并非内(nèi)容做(zuò)得多优秀(xiù)，反(fǎn)而都非常简单，比如(rú)一匹正(zhèng)在喝(hē)水的(de)马(mǎ)，一只(zhǐ)画画的玩具熊(xióng)，或者一段骑摩(mó)托车的第一(yī)视角录像，随便一个有手机的人都可以随手录下(xià)一段。

但这些短视频(pín)的创作方式非常简单，创作者仅(jǐn)仅需(xū)要向AI输(shū)入一段(duàn)话(huà)，甚至只是说(shuō)一(yī)下要(yào)求(qiú)，AI就(jiù)可以(yǐ)根(gēn)据需要(yào)生成一段视频(pín)。

谷歌发(fā)布的两(liǎng)个AI生成视频分别(bié)来(lái)自于Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在(zài)Make-A-Video公布了(le)AI生成的视(shì)频后，AI圈就已(yǐ)经玩了一波梗，一个能够做(zuò)出更高清视频的AI还不足(zú)以在短时间内(nèi)戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方(fāng)在(zài)于(yú)，它可以(yǐ)制作出(chū)超(chāo)过2分钟的连(lián)贯(guàn)的也有确切内容的视频(pín)，这(zhè)才是真正让(ràng)人们感到惊喜的地(dì)方。因为无论AI生成(chéng)的视频多(duō)么(me)高清(qīng)，也只(zhǐ)能是为内容生产(chǎn)者提供一(yī)个灵(líng)感(gǎn)，一个(gè)素材，一(yī)个过场动(dòng)画。

不过能(néng)够制作出有具体剧情内容(róng)的(de)视频(pín)就意味着，一些视(shì)频创(chuàng)作由AI代替人工完成(chéng)已经初步有了(le)可能。

当(dāng)下AI的发展速度(dù)已经超(chāo)过大(dà)部分(fēn)人的想象。内容产业的本质(zhì)是供给创造需求(qiú)，AIGC作为(wèi)全(quán)新(xīn)的内(nèi)容生产方式，可以(yǐ)为内容产业带(dài)来(lái)更新(xīn)的内容(róng)风格、更(gèng)快的生(shēng)产速(sù)度，更低(dī)的(de)生产成本，这无疑会驱动内容产业的大爆(bào)发。

除(chú)了AI绘图(tú)、视频(pín)，AIGC技术还(hái)能(néng)应用于音乐(lè)、代码、机器(qì)人(rén)动作(zuò)等多种(zhǒng)内容形式(shì)的生(shēng)成。不难发现该(gāi)项技术(shù)不仅在游戏等行业能得到有效(xiào)应用，对于下(xià)一代互联网各种元(yuán)素的(de)构建(jiàn)亦有(yǒu)关键(jiàn)意义。

从(cóng)商业化的角度来看，文化娱乐、教育、传媒等(děng)诸多(duō)领域，本(běn)身(shēn)就对基于AI的可视化内容(róng)有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画(huà)及视频或不是(shì)结果，而只是AI进程中的一(yī)块重要拼图(tú)，有望(wàng)在技术更新的加持下实现更(gèng)大的应用价值(zhí)。

AI从理解内容，走向了可以(yǐ)生成内容，甚至(zhì)能够创造出独立价值和独立视角(jiǎo)的(de)内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着未来(lái)的(de)先进生产力即将(jiāng)到(dào)来(lái)。

紧(jǐn)抓大模型与算(suàn)力，牢固AIGC底座

从技术的(de)发展(zhǎn)也可以看出，在语言大模型、图像大(dà)模(mó)型之后，多模(mó)态大(dà)模型(xíng)已经成为了新的趋势(shì)。

大(dà)模型(xíng)被(bèi)誉为当前(qián)人工(gōng)智能(néng)发(fā)展的智能底(dǐ)座，是全球竞(jìng)争最激烈的研究方向之一，包(bāo)括谷(gǔ)歌、亚马逊、百度、阿(ā)里(lǐ)、腾讯等(děng)众多头(tóu)部企业都(dōu)在(zài)竞(jìng)相发力(lì)。

不(bù)过(guò)训(xùn)练大(dà)模型的确价格不菲，以国盛(shèng)证券发布的《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告(gào)估算，GPT-3训练一次(cì)的成(chéng)本(běn)约为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模型(xíng))，训练成本则(zé)介于200万(wàn)美元至1200万美(měi)元高(gāo)价之间(jiān)。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独立访(fǎng)客平均数(shù)1300万计算，其(qí)对应芯片需(xū)求为3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿(yì)美元，每日(rì)仅电(diàn)费就在5万(wàn)美元(yuán)左右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开庞大算力(lì)支持(chí)。在关注(zhù)各(gè)类大模型(xíng)的发(fā)展同时(shí)，更应该(gāi)关注算力网络的建(jiàn)设。

算力网络正驱动(dòng)AI产业发展进(jìn)入史诗级加速(sù)进程，让AIGC及通用AI这(zhè)一(yī)人工智能(néng)发展的终极目标离得更近。

因为算力可以对突破性技术创新提供大力(lì)的支持。这方面，多模态大模型是典型。作为面向未来(lái)强(qiáng)人工智能、通(tōng)用人工(gōng)智能的重要(yào)技术(shù)创新，多模态大模(mó)型(xíng)已经(jīng)在人工智能领域提出了很多年(nián)，业界也有(yǒu)不少技术突破，但是，多模态(tài)大模型(xíng)进一步往(wǎng)下(xià)走，算(suàn)力需求(qiú)呈(chéng)几何(hé)式上升，一(yī)般(bān)的算力基(jī)础设施很快(kuài)将难以胜任(rèn)。

从图像(xiàng)、文字(zì)、语音单独(dú)一(yī)项的训练，到双(shuāng)模态、三模态的跃迁，让人工智能可以灵活应对(duì)不同(tóng)模(mó)态(tài)的转化、像人与世界(jiè)交互一样(yàng)自然(rán)，这方面，由算力(lì)网(wǎng)络来驱动将有明显优势。