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马云移民到哪国籍 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ChatGPT火爆以来(lái)，微(wēi)软公司创(chuàng)始(shǐ)人比尔(ěr)·盖(gài)茨已多次(cì)公开谈(tán)论人工(gōng)智能话题(tí)。在最近的一(yī)次采(cǎi)访中，他再次表示：“AI可能(néng)会让科技行(xíng)业(yè)迎来一次剧(jù)烈的洗牌”。

这个结论是他在当地时间2月(yuè)20日接受《In Good Company》节目(mù)专访(fǎng)时(shí)提出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可能会(huì)威(wēi)胁到(dào)谷歌的(de)市占率，因为微(wēi)软在(zài)AI方(fāng)面(miàn)的行动相当迅(xùn)速。而最终科技(jì)巨头将(jiāng)把AI整合成用户的“全(quán)能助手”，包(bāo)揽一切应(yīng)用，与(yǔ)人们进行(xíng)沟通并(bìng)提供建议，可(kě)以取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应(yīng)用。

大(dà)佬口中全能助手的到来可能尚(shàng)需时日，但由ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话(huà)题热(rè)点包围中(zhōng)杀出重围。

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ControlNet颠覆AI绘(huì)画(huà)新玩法

AIGC向可控(kòng)靠近

以AI绘画为代表(biǎo)的(de)AIGC上一(yī)次爆火(huǒ)的时候(hòu)，还是2022年8月(yuè)，在美国(guó)科罗拉多州(zhōu)举办的新兴(xīng)数字艺(yì)术(shù)家竞赛中，一幅名为《太空歌剧(jù)院》的作(zuò)品(pǐn)获奖。

随后(hòu)各(gè)大厂商(shāng)的AI绘画软件被广大网(wǎng)友熟知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其(qí)中(zhōng)代表(biǎo)。

用(yòng)户们可以在(zài)应用(yòng)中输入一组关键词或者一张照片，就能获(huò)得一幅AI创作的画作。

作画(huà)的关键就是(shì)所输入的(de)文本。同一组关键词也可以创作出很(hěn)多(duō)张(zhāng)风格不一样的画作，这(zhè)让创作(zuò)的过程(chéng)就像开(kāi)盲盒。

很多用(yòng)户很喜欢这种不(bù)确定的惊喜，他们(men)会将(jiāng)生成的美图当做头像(xiàng)。而另一部分喜欢(huān)翻看(kàn)AI绘画的“翻(fān)车”作品。在(zài)社(shè)交媒体上，许多(duō)用户分(fēn)享AI“翻(fān)车现场”，例如，一位网友的(de)小狗照片(piàn)被AI画成(chéng)了“肌肉男”，还有网友的个人照片被(bèi)AI识别成(chéng)了建筑(zhù)。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的(de)填写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦(tǎn)福(fú)读(dú)博(bó)的中国人张吕敏创作的一(yī)种基(jī)于控制(zhì)点(diǎn)的(de)图像变(biàn)形算法，主要用于数字图像处理、计算机视觉和计算机(jī)图形学等领域。

其(qí)SD插件一经(jīng)发布，在短短的两天内(nèi)便成为了AI绘画领(lǐng)域最(zuì)新的热点。

在此之前，大家用了很(hěn)多方法想(xiǎng)让AI生成的结果尽可能的符合要求，但是都不(bù)尽如(rú)人意，它的出现代表着AI生成开始进入真正的可(kě)控时期(qī)。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取画面的构图，人物的(de)姿势和画面(miàn)的深度信(xìn)息(xī)等。有了它的帮助(zhù)，就不用频(pín)繁的(de)用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当(dāng)于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博主的作品已经获(huò)得了(le)大量的浏(liú)览量，“viggo”就是其中之一，他用朋友的照片直(zhí)接带她们走进动漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插(chā)件(jiàn)拓(tuò)展找到对应的关(guān)键词；最后用(yòng)ControlNet插(chā)件(jiàn)绑定骨骼(gé)开始换(huàn)关键词试效(xiào)果。

通过图片(piàn)就(jiù)可以看出(chū)来(lái)，效果十(shí)分惊艳。

更厉害的是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔法(fǎ)”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍(shào)到ControlNet还能实现(xiàn)线稿转全彩(cǎi)图。大神(shén)张(zhāng)吕敏其本尊(zūn)也亲自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越(yuè)来越强大，甚至输出的作品都已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕(tì)安全问题(tí)

近日，“苏州金鸡湖(hú)有(yǒu)游艇(tǐng)party”的消息火遍网络，而(ér)经(jīng)过警方辟(pì)谣这所谓(wèi)的“party”可能是全国第一(yī)起AI绘图诈骗。

由于这个活动里面给出的(de)美(měi)女照片(piàn)都是AI制作的(de)真人照片(piàn)绘图，因为太逼(bī)真，被大家当成真事(shì)传播了。

不过仔细观察可以发现，活动发起(qǐ)者提供的照片中有个很(hěn)大的漏洞(dòng)可以发现并非真(zhēn)人(rén)，而是AI绘图，那(nà)便是图片中女性(xìng)的(de)手指部分有的存(cún)在异常(cháng)。

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有(yǒu)行业人事(shì)表示：“现(xiàn)在因(yīn)为手指(zhǐ)部分的绘画算法(fǎ)比较复(fù)杂，AI还(hái)不太会画(huà)人的(de)手，但最(zuì)新看到的图(tú)片已(yǐ)经有越来越完(wán)美的AI模型出现，以后可能就完全没有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外(wài)也已有发(fā)生。据(jù)英国广播公司报道，土(tǔ)耳其(qí)地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了(le)儿童(tóng)受灾的假照片(piàn)发布到网(wǎng)络，以此诱骗善良(liáng)的人(rén)打赏(shǎng)“捐助”从(cóng)而实(shí)施诈骗。

目前(qián)随着技术发(fā)展，AIGC已经(jīng)能做出真(zhēn)人照片般的绘图效(xiào)果，如果这样(yàng)的(de)图片被用来诈骗，将非(fēi)常(cháng)可怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了很多(duō)担忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了大量前人(rén)的(de)作(zuò)品(pǐn)之后，其(qí)创作没(méi)有任(rèn)何情绪和灵魂，难(nán)以和人类的(de)艺术创(chuàng)作(zuò)相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背后的版(bǎn)权、目前(qián)都(dōu)并没(méi)有得到有效的解决(jué)，还有(yǒu)AIGC会不会代替人类“至高无上(shàng)”的创意。

马(mǎ)斯克也强调，人工智能(néng)的安全问题需要得到(dào)重视(shì)，太晚(wǎn)就来不及了(le)。

AIGC下一(yī)站(zhàn)除了视频，还有远方

技术都是有两面性的，潜在的危害并不能掩盖其光辉的(de)贡献。现在看来，人工(gōng)智能技(jì)术将是第四(sì)次工业革命(mìng)的核心驱(qū)动力量，将创(chuàng)造(zào)新的(de)增长奇迹(jì)。

过(guò)去一年，人(rén)工智(zhì)能(néng)在(zài)技术和商业层面(miàn)都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就是人工智能技术发生方向性改变的一个代表。其下一(yī)站(zhàn)或许就是视(shì)频(pín)。

此前(qián)，Meta和谷歌(gē)先后发(fā)布了几条引爆科技圈的短视频。这些视频引发关注并(bìng)非内容(róng)做得多优秀，反而都非(fēi)常简单，比如一匹正在喝(hē)水的马，一只画画的玩具熊(xióng)，或者(zhě)一段骑摩托车的第一视角录像，随便一(yī)个有手机(jī)的人都可(kě)以(yǐ)随手录下一段。

但这(zhè)些短视(shì)频的创作(zuò)方式非常简单，创作者仅(jǐn)仅需要(yào)向AI输入一段话，甚至只是说(shuō)一下要(yào)求，AI就可以(yǐ)根(gēn)据需要生成一段(duàn)视频(pín)。

谷歌发布的两个AI生成视频分(fēn)别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主(zhǔ)要突出的是高(gāo)清，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太(tài)多(duō)的差别。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生成的视频后，AI圈(quān)就已经玩了一(yī)波(bō)梗，一个(gè)能(néng)够做出更高(gāo)清视频的(de)AI还(hái)不足以(yǐ)在短时(shí)间内(nèi)戳(chuō)中(zhōng)兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊(jīng)的地方在于(yú)，它(tā)可以制作(zuò)出(chū)超过2分钟的连贯(guàn)的也(yě)有确切(qiè)内容的视频，这才是(shì)真正让人们感到(dào)惊(jīng)喜(xǐ)的地方。因为无论AI生成的视频多么高清(qīng)，也只能是为内容生产者(zhě)提供一个(gè)灵感，一个素材，一个过场动画。

不(bù)过能够制(zhì)作出有具体剧情内容的视频就意味着，一些视(shì)频创(chuàng)作由AI代替人工(gōng)完成已经初步有了可能。

当下AI的发展速度(dù)已(yǐ)经超过大部分人(rén)的想象(xiàng)。内容产(chǎn)业的本质是(shì)供给创造需求(qiú)，AIGC作为全新的内(nèi)容(róng)生产方式(shì)，可(kě)以为内容产(chǎn)业带来更新(xīn)的内(nèi)容风格、更快的生产速度，更低(dī)的生产成本，这无疑会驱(qū)动内(nèi)容产业的大(dà)爆发。

除了AI绘(huì)图、视频，AIGC技(jì)术还(hái)能应用于音(yīn)乐、代码(mǎ)、机器人动作等多种内容形式的生(shēng)成。不难(nán)发(fā)现该项技术不(bù)仅在游戏等行业(yè)能得到(dào)有效应用，对于(yú)下一代(dài)互联网各种元素的构建亦有关键意义。

从商业化的角度来看(kàn)，文(wén)化娱乐、教育、传媒(méi)等(děng)诸多(duō)领域，本身(shēn)就对基于AI的(de)可视化内容有强烈(liè)需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视(shì)频或不是结果，而只(zhǐ)是AI进程(chéng)中(zhōng)的(de)一块重(zhòng)要(yào)拼图，有望在技术更新的加持下(xià)实现更大的应用(yòng)价(jià)值(zhí)。

AI从(cóng)理(lǐ)解内(nèi)容，走(zǒu)向(xiàng)了可以生(shēng)成内容，甚(shèn)至能够创(chuàng)造(zào)出独立价值和独(dú)立视角的内容。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着未来的先进生产力即将到来。

紧抓大模型(xíng)与算力，牢固AIGC底座

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

大模型(xíng)被誉(yù)为当前人工(gōng)智能发展的智能(néng)底座，是全球竞争最(zuì)激烈(liè)的(de)研究方向之一，包括(kuò)谷歌、亚马逊、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众(zhòng)多头部企业都(dōu)在竞相发力。

不过训练(liàn)大模型的(de)确价格不菲，以国盛(shèng)证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练一次的成(chéng)本约为140万美元。而(ér)对(duì)于(yú)一些(xiē)更(gèng)大的LLM(大型语(yǔ)言模型(xíng))，训练成本(běn)则介于200万美元至1200万美元高价(jià)之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投(tóu)入成(chéng)本约为8亿美元，每(měi)日仅电费就在5万美元左右。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞大算力支(zhī)持。在关注(zhù)各类(lèi)大模型的发展同时(shí)，更应该(gāi)关注算力(lì)网络的(de)建设。

算力网络(luò)正驱动AI产业发展进(jìn)入史诗级加速进程，让AIGC及(jí)通用AI这(zhè)一人工智(zhì)能发展的终极目标(biāo)离得(dé)更近。

因为算(suàn)力可以对(duì)突破性(xìng)技术创(chuàng)新提(tí)供(gōng)大(dà)力的支持。这方面，多模态(tài)大模型是典(diǎn)型。作(zuò)为面向未来强人工智能、通用人工智能的重要技术创(chuàng)新，多模态(tài)大模型已经在人工(gōng)智能(néng)领域提出了很(hěn)多年(nián)，业界也有不少技(jì)术突破，但是，多模态大(dà)模型进一步往下走，算力需求呈几何式(shì)上升，一般的算力基础设施很快(kuài)将(jiāng)难(nán)以胜(shèng)任。

从图像、文字(zì)、语音(yīn)单(dān)独一(yī)项(xiàng)的训(xùn)练，到双模态、三(sān)模态(tài)的跃迁(qiān)，让人(rén)工智(zhì)能可以灵活应对(duì)不同模(mó)态(tài)的转化、像人与世界交互一(yī)样自然(rán)，这方面，由算力网络来驱动将有明显优势。