异丁烯结构式图片，异丁烯结构式怎么写-IDC站长站，IDC站长，IDC资讯--IDC站长站

异丁烯结构式图片，异丁烯结构式怎么写 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ChatGPT火爆以来，微软公(gōng)司创始人比尔(ěr)·盖茨已多次公开(kāi)谈(tán)论人工(gōng)智能话题。在最(zuì)近的一次(cì)采访中，他再(zài)次表示：“AI可能会让科技(jì)行业迎来(lái)一次剧烈的(de)洗牌”。

这个结论是他(tā)在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目(mù)专访时(shí)提(tí)出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市(shì)占率，因为微软在AI方面(miàn)的行动相(xiāng)当迅速。而最终科(kē)技巨头(tóu)将把AI整合(hé)成用户(hù)的“全(quán)能助(zhù)手”，包(bāo)揽一切应用，与人们进行沟通并提供建议，可以取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬(lǎo)口中全能助手的(de)到来可能尚需时(shí)日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点(diǎn)包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了(le)，AIGC或进(jìn)入可控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑料(liào)正能量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画(huà)新玩(wán)法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为(wèi)代表的AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月，在(zài)美国科罗拉(lā)多州举办的(de)新兴数字(zì)艺术(shù)家(jiā)竞赛中(zhōng)，一幅(fú)名为《太空歌剧院》的作(zuò)品(pǐn)获奖。

随后(hòu)各大厂(chǎng)商(shāng)的AI绘(huì)画(huà)软件被广大(dà)网友熟(shú)知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是(shì)其中代表。

用(yòng)户们可以在应用中输入(rù)一(yī)组(zǔ)关键词(cí)或者一(yī)张照片，就能获得一幅AI创作的画(huà)作。

作(zuò)画的(de)关键(jiàn)就是(shì)所输入的文本。同一组关(guān)键(jiàn)词(cí)也可以创(chuàng)作出很(hěn)多张(zhāng)风格不(bù)一样的画作(zuò)，这让创作的(de)过程就像开盲盒(hé)。

很(hěn)多用(yòng)户(hù)很喜欢这种不(bù)确定的惊喜，他们会将(jiāng)生(shēng)成(chéng)的(de)美异丁烯结构式图片，异丁烯结构式怎么写图当(dāng)做(zuò)头像。而另一部分喜欢翻(fān)看AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在(zài)社交(jiāo)媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻车现(xiàn)场”，例(lì)如，一位网友的小(xiǎo)狗照片被AI画成了(le)“肌肉男”，还有(yǒu)网友的个(gè)人(rén)照(zhào)片被AI识别成(chéng)了建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出现与加持(chí)，以往AI绘(huì)画的填(tián)写关键词(cí)游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正(zhèng)在(zài)斯坦福(fú)读博的中(zhōng)国人张(zhāng)吕(lǚ)敏创作的一种基于控制点的图像变形算法，主(zhǔ)要用(yòng)于数字图像处理、计(jì)算机视觉和(hé)计算机图形学等领域。

其SD插件(jiàn)一经发(fā)布，在短短的两天(tiān)内便成为了(le)AI绘画(huà)领域(yù)最新(xīn)的热点。

在此之前，大(dà)家用了很(hěn)多方法想让AI生成的结果(guǒ)尽可能(néng)的(de)符合要求，但是都(dōu)不尽如人意(yì)，它(tā)的(de)出(chū)现代表着AI生成(chéng)开(kāi)始(shǐ)进入真正(zhèng)的可(kě)控时期。

因为(wèi)ControlNet可以直接提(tí)取画面(miàn)的构图(tú)，人物(wù)的姿(zī)势和画面的(de)深(shēn)度信息(xī)等。有了它(tā)的帮(bāng)助，就(jiù)不(bù)用频繁的用提示词来碰(pèng)运气(qì)，抽盲盒式的创作(zuò)了。

通俗的说ControlNet相当于给(gěi)AI绘画加了“魔法”，不少博主的作品(pǐn)已经获得了(le)大量的浏览量，“viggo”就是(shì)其中(zhōng)之一(yī)，他用朋友(yǒu)的照片直接带她(tā)们走进(jìn)动(dòng)漫世(shì)界。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应(yīng)的关键词(cí)；最(zuì)后(hòu)用ControlNet插件绑定骨骼开(kāi)始(shǐ)换关键词(cí)试效果。

通过图(tú)片就(jiù)可以看(kàn)出来，效果十(shí)分惊艳(yàn)。

更厉害的是，除(chú)了真实的照片，草(cǎo)图也可(kě)以加上“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍(shào)到ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神张(zhāng)吕(lǚ)敏其本尊(zūn)也亲(qīn)自回应(yīng)。

不得不说(shuō)当下AIGC已经变得(dé)越(yuè)来越强大，甚至输(shū)出的(de)作品(pǐn)都(dōu)已经能以(yǐ)假乱(luàn)真(zhēn)了。

难(nán)辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的(de)消息火遍网(wǎng)络，而经过警方(fāng)辟(pì)谣这(zhè)所谓的“party”可能是全国(guó)第一起AI绘图诈骗。

由于这个活动(dòng)里(lǐ)面给出的美女照片(piàn)都是AI制作的真人照片绘(huì)图，因为太逼真(zhēn)，被大家(jiā)当成真事传播了。

不(bù)过仔细观察可以发现，活动发起者提供的照(zhào)片(piàn)中有个很大的漏(lòu)洞可(kě)以发现并非真(zhēn)人，而是AI绘图，那便是图片(piàn)中女性(xìng)的手(shǒu)指部分有的存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用(yòng)杀疯了，AIGC或进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业？_黑料正能(néng)量

有行业(yè)人事表(biǎo)示：“现在因为手指部分的绘画算法比(bǐ)较复杂，AI还不(bù)太(tài)会画人的手，但最新看到的图片已经有越来越完(wán)美的(de)AI模型(xíng)出现，以后可能就完全没(méi)有漏洞了。”

类(lèi)似的(de)AI作图诈骗(piàn)在(zài)国外(wài)也已有发生。据英国广播(bō)公司(sī)报道(dào)，土耳其地震(zhèn)期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童(tóng)受灾的假照片发布到网(wǎng)络，以此诱骗善良(liáng)的人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前随着技术发展(zhǎn)，AIGC已经能(néng)做(zuò)出真(zhēn)人照片般(bān)的绘(huì)图效果，如果这样的图片被用(yòng)来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还(hái)引发了很多担忧，一方面，批判者认为AI在(zài)“学(xué)习”了大量前人的作品(pǐn)之后(hòu)，其创作(zuò)没有任何情绪和灵魂，难(nán)以和人类(lèi)的艺术创作相提(tí)并论(lùn)。

另(lìng)一方面，AIGC背后的(de)版(bǎn)权、目前都(dōu)并没有得到有效的解决，还(hái)有AIGC会(huì)不(bù)会代替人类“至高(gāo)无上”的创意。

马(mǎ)斯(sī)克也强调，人(rén)工智能的安(ān)全(quán)问题需要(yào)得到(dào)重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有远(yuǎn)方

技术都(dōu)是(shì)有(yǒu)两面(miàn)性的，潜在的危害并(bìng)不能掩(yǎn)盖(gài)其光辉(huī)的贡献。现在看来，人工智能技术将是第四次工(gōng)业革命的核心驱动力量，将创(chuàng)造新的增(zēng)长奇迹。

过去一年，人工智能在(zài)技术和(hé)商业层(céng)面都有了巨大进展，AI绘画就是人工(gōng)智能技术发生方(fāng)向性(xìng)改变的一个(gè)代表(biǎo)。其下(xià)一站或(huò)许(xǔ)就是视频。

此(cǐ)前，Meta和谷歌先后发布了几条引(yǐn)爆(bào)科技圈(quān)的短视频。这些视频引(yǐn)发关注并(bìng)非内容(róng)做得多优秀(xiù)，反(fǎn)而都非(fēi)常简单，比如一匹正在(zài)喝水的马，一只画画的玩(wán)具熊，或者一(yī)段骑摩托车的第一(yī)视角(jiǎo)录像，随便一个有手机的人(rén)都(dōu)可以随手录(lù)下一段。

但(dàn)这些短视(shì)频的创作方式(shì)非常简单，创(chuàng)作者仅仅需要向(xiàng)AI输(shū)入一段话，甚至只是说一(yī)下(xià)要(yào)求，AI就(jiù)可(kě)以根据(jù)需(xū)要生成(chéng)一段视频。

谷歌发布的两个AI生成视频分别(bié)来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突(tū)出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的(de)差别。

在Make-A-Video公布了AI生成(chéng)的视频后，AI圈就已(yǐ)经玩了一波梗，一(yī)个能够(gòu)做出(chū)更高清视频的AI还不(bù)足以在(zài)短时(shí)间内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的(de)地方在(zài)于，它可以制作出(chū)超过2分钟的连贯的也(yě)有(yǒu)确(què)切内容(róng)的视(shì)频，这(zhè)才是真正让人们感(gǎn)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者提供一(yī)个灵(líng)感，一个素材，一个过场(chǎng)动画(huà)。

不(bù)过能够制作出有具体剧情内(nèi)容的(de)视频就意味着，一些视频创作由AI代替人工完成已经初步有了可能。

当下AI的发展速度(dù)已经超(chāo)过大部分人(rén)的想象。内容(róng)产(chǎn)业的(de)本质是(shì)供(gōng)给创造需求，AIGC作为(wèi)全新的(de)内容(róng)生产方式，可以为内容产业带来更新的内(nèi)容风格(gé)、更快的生产速度，更低(dī)的生产成本(běn)，这无疑会(huì)驱(qū)动内(nèi)容产业(yè)的大爆发。

除了AI绘图、视频(pín)，AIGC技(jì)术还能应用于音乐、代码、机器人(rén)动作等多种内容形式的生成。不难发现该项技术不仅在游戏等行(xíng)业能得(dé)到有效应(yīng)用(yòng)，对(duì)于(yú)下(xià)一代(dài)互联网各种元素(sù)的构建(jiàn)亦有(yǒu)关(guān)键(jiàn)意义。

从商业化的角度来看，文化娱(yú)乐、教(jiào)育、传媒等诸多领域，本身就(jiù)对基(jī)于(yú)AI的可视化内容有(yǒu)强烈需(xū)求。

因此，AI绘画及视频或不是(shì)结果，而只是AI进程(chéng)中的一(yī)块(kuài)重要拼图，有望在技术更(gèng)新的加持下实现(xiàn)更大的应用价值(zhí)。

AI从理解内容，走(zǒu)向了可(kě)以生成内容，甚至(zhì)能够(gòu)创(chuàng)造出(chū)独立价值和独立视角的(de)内容。AIGC的(de)再次出圈，更(gèng)代表着未来的先进生产力即将到来。

紧抓(zhuā)大模型与(yǔ)算力，牢(láo)固AIGC底(dǐ)座

从(cóng)技术的发展也可(kě)以看(kàn)出，在语(yǔ)言大(dà)模(mó)型、图像大模型之后，多模态大(dà)模(mó)型(xíng)已经成为了新的(de)趋势。

大(dà)模型被誉为当前人工智能发展的智(zhì)能底(dǐ)座，是全(quán)球竞争最激(jī)烈的研究方(fāng)向(xiàng)之一，包(bāo)括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业都在竞相发力。

不过训(xùn)练大模型的确价格不菲(fēi)，以(yǐ)国盛证券发布的(de)《ChatGPT需要(yào)多少算力(lì)》报告估算，GPT-3训练一次的成本(běn)约为(wèi)140万美元。而对于一些更(gèng)大的LLM(大(dà)型语言模(mó)型)，训练(liàn)成本则介于200万美元(yuán)至1200万美元高价之间。

以(yǐ)ChatGPT在(zài)2023年1月的(de)独立访客平均(jūn)数1300万计算(suàn)，其对应芯(xīn)片需求为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始(shǐ)投入成本约为8亿美元，每日仅(jǐn)电费就在5万美元左右(yòu)。

此外(wài)不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离(lí)不开庞(páng)大算(suàn)力(lì)支持。在关注各(gè)类大模型的发展同时，更应该关注(zhù)算力网络(luò)的建设。

算(suàn)力网络正(zhèng)驱动AI产业(yè)发展进入(rù)史(shǐ)诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一人(rén)工智(zhì)能发(fā)展的终极目标离得更近。

因为算力可(kě)以对突破性(xìng)技术创(chuàng)新提供大力的支持。这方面，多模态大模型是典型(xíng)。作为面向未(wèi)来强人工智能(néng)、通(tōng)用人工智能的重要技(jì)术(shù)创新，多模态大模(mó)型(xíng)已经在人工智能领(lǐng)域(yù)提出了很多(duō)年，业(yè)界(jiè)也有不少技术突破，但是，多模态大模型进一步往下走，算(suàn)力需求(qiú)呈几何式上升，一般(bān)的算力(lì)基础设(shè)施很快将(jiāng)难以(yǐ)胜任。

从图(tú)像、文字、语(yǔ)音单(dān)独一(yī)项的训练，到(dào)双(shuāng)模态、三模态(tài)的跃迁，让人(rén)工智能可以灵活应对不同(tóng)模(mó)态的转(zhuǎn)化、像人(rén)与世界交互一样(yàng)自然，这方面，由算力网络来驱动将有明(míng)显优势。