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科兴是美国的还是中国的 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天机器人ChatGPT火爆以(yǐ)来，微软公司创(chuàng)始人(rén)比尔·盖茨已多次公开谈论人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)话(huà)题。在最(zuì)近的(de)一(yī)次(cì)采访(fǎng)中(zhōng)，他再次表示：“AI可能会让科(kē)技(jì)行(xíng)业迎来一次剧(jù)烈的洗牌”。

这个结论是他(tā)在当地时间2月20日接受《In Good Company》节(jié)目专访时提出(chū)的。

他预期，AI的(de)发展可(kě)能(néng)会威胁到谷歌的(de)市(shì)占率，因为微软(ruǎn)在AI方(fāng)面(miàn)的行动相当迅(xùn)速。而最终科技巨(jù)头将把AI整合成(chéng)用户(hù)的“全能(nén科兴是美国的还是中国的g)助(zhù)手”，包揽一切应用，与人(rén)们进行沟通并提供建(jiàn)议(yì)，可(kě)以取代(dài)亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬(lǎo)口中全能助手的到来可(kě)能尚需时(shí)日，但由(yóu)ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘画浪(làng)潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点(diǎn)包(bāo)围中杀(shā)出重围(wéi)。

ChatGPT之(zhī)后(hòu)又一(yī)应用杀疯了，AIGC或进入可控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑(hēi)料正(zhèng)能量(liàng)

科兴是美国的还是中国的ong>ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可(kě)控靠近

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火(huǒ)的(de)时候，还是2022年8月，在美(měi)国科罗(luó)拉多州举办的新兴数字艺术(shù)家竞赛(sài)中，一幅名为《太空歌(gē)剧院》的作品获(huò)奖。

随后(hòu)各大厂(chǎng)商的AI绘画软件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便是(shì)其(qí)中代(dài)表。

用户们(men)可以在应用中输入(rù)一组关键词(cí)或者一张(zhāng)照片，就能获得一幅AI创作的(de)画作。

作画的关键(jiàn)就是所输入的文本。同一组关键词也可以创作(zuò)出(chū)很多张(zhāng)风格(gé)不一样的画(huà)作，这让(ràng)创作的(de)过程就像开盲盒。

很多用户很喜欢(huān)这种不确定的(de)惊喜，他(tā)们会将生成的美图当做(zuò)头(tóu)像(xiàng)。而另一部分喜欢翻(fān)看AI绘画的(de)“翻(fān)车”作品。在社交媒体(tǐ)上，许多用户分享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小狗照片被(bèi)AI画成了“肌(jī)肉男”，还有网友的个(gè)人(rén)照片被AI识别成了建(jiàn)筑。

而如今随着(zhe)ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填(tián)写关(guān)键词游戏(xì)可能要被(bèi)颠覆了。

ControlNet是一位正(zhèng)在斯坦福(fú)读博的中国人张吕敏创作(zuò)的(de)一种(zhǒng)基(jī)于控(kòng)制点(diǎn)的图(tú)像变形算法，主要(yào)用于(yú)数字图像(xiàng)处理、计算机视(shì)觉(jué)和(hé)计算机(jī)图形学等领域。

其SD插件一经(jīng)发布，在短(duǎn)短的两天内(nèi)便成(chéng)为(wèi)了AI绘画领(lǐng)域最新的热(rè)点(diǎn)。

在此之前，大家用(yòng)了(le)很多方法想让AI生(shēng)成的结(jié)果尽可(kě)能的符合要求，但是都不尽如人(rén)意，它(tā)的出现代表着(zhe)AI生成(chéng)开始进入(rù)真正的可控时期。

因(yīn)为ControlNet可以直接(jiē)提(tí)取画(huà)面(miàn)的构图(tú)，人物的姿势和画面的深度(dù)信(xìn)息(xī)等。有了它的帮助，就(jiù)不用频(pín)繁的(de)用提示词来碰运气(qì)，抽盲(máng)盒(hé)式的创作了。

通俗的(de)说(shuō)ControlNet相当(dāng)于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不(bù)少博主的作品已(yǐ)经获(huò)得(dé)了大量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用朋(péng)友的照片直接(jiē)带她们走进动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转文字。

再(zài)用(yòng)Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨骼开始(shǐ)换(huàn)关键词(cí)试效果。

通(tōng)过图(tú)片(piàn)就可以看出来(lái)，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除了真实的照片，草图也可以加上(shàng)“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能(néng)实现线稿(gǎo)转全彩(cǎi)图。大神张吕敏其本尊也亲自回应。

不得不说当下AIGC已经变(biàn)得越来越强大(dà)，甚至(zhì)输(shū)出的(de)作品都已经能以假乱真(zhēn)了(le)。

难辨(biàn)虚实(shí)，AIGC技术(shù)力爆发

警惕安全问题

近日，“苏州(zhōu)金鸡(jī)湖(hú)有游(yóu)艇party”的消息火遍网络，而经过(guò)警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈(zhà)骗(piàn)。

由(yóu)于这个活动(dòng)里面给出的美(měi)女照片都是AI制作的真人(rén)照片绘图，因为太逼真，被大家当成真(zhēn)事传(chuán)播了(le)。

不过仔细观察可以(yǐ)发现，活动发起者提供的(de)照片中有个很大的漏洞可以发现并非(fēi)真人(rén)，而(ér)是(shì)AI绘图，那便是图片中女性的手指部分有的存在异常。

ChatGPT之后又(yòu)一(yī)应用(yòng)杀疯了(le)，AIGC或进入(rù)可(kě)控期，将洗牌(pái)科技行业？_黑料正能量

有行业人事表示：“现在(zài)因为手指部分的绘画算法比(bǐ)较复杂(zá)，AI还不太会(huì)画(huà)人的手，但(dàn)最新看到的(de)图片(piàn)已经有越来越完(wán)美的AI模型出(chū)现，以后可能就完全没(méi)有漏(lòu)洞了。”

类似的AI作图(tú)诈骗(piàn)在(zài)国(guó)外也已有发生。据英(yīng)国广播公司报道，土耳其地(dì)震期间，有Tiktok用户(hù)使用AI合(hé)成了儿童受灾的假照片发布(bù)到网络，以此诱骗善良的(de)人打赏“捐助(zhù)”从而(ér)实施诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出(chū)真人照片(piàn)般的绘图效果，如果(guǒ)这样的图片被用(yòng)来诈(zhà)骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很多(duō)担(dān)忧，一方(fāng)面，批判者认为AI在“学(xué)习”了大量(liàng)前人(rén)的作品(pǐn)之(zhī)后，其创作没有任何(hé)情(qíng)绪和灵魂，难(nán)以和人类的(de)艺术创作相(xiāng)提并论。

另一方(fāng)面，AIGC背后的版权、目前都并(bìng)没有得到有(yǒu)效的解决，还有AIGC会不会代替人类“至高无上”的创意(yì)。

马斯克也强调，人工智能的安全问题需要得到重视，太(tài)晚(wǎn)就来不及(jí)了(le)。

AIGC下一站(zhàn)除了视(shì)频(pín)，还有远方

技术(shù)都是有两面(miàn)性的，潜在的危害(hài)并不能掩盖其(qí)光辉的(de)贡献。现(xiàn)在看来，人工智能(néng)技术(shù)将是第四次工业(yè)革命的核(hé)心(xīn)驱动力量，将创造新的增(zēng)长奇迹。

过去一年，人工智能在技术(shù)和商(shāng)业层面都有了(le)巨(jù)大进展，AI绘(huì)画就是人工智能技术发(fā)生方向(xiàng)性改(gǎi)变的一个代表。其下一站(zhàn)或许就是视频(pín)。

此前，Meta和谷歌(gē)先后发(fā)布了几条引(yǐn)爆科技(jì)圈的短视频。这些视频引发关(guān)注并非内容做(zuò)得多优秀，反而都非常简单(dān)，比如一(yī)匹正(zhèng)在喝水(shuǐ)的马，一只画画的玩(wán)具熊，或者一段骑摩托(tuō)车的(de)第一(yī)视角录(lù)像，随便一个有手机的人(rén)都可以随手录下一段。

但这些短视频的创作(zuò)方(fāng)式(shì)非常简单，创(chuàng)作者仅(jǐn)仅需要向AI输入一段话，甚(shèn)至(zhì)只(zhǐ)是(shì)说一(yī)下要求，AI就可以(yǐ)根据需要(yào)生成(chéng)一段视频。

谷歌(gē)发布的两个AI生成视(shì)频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出(chū)的是高(gāo)清，与Meta的(de)Make-A-Video没有太(tài)多的(de)差别。

在(zài)Make-A-Video公(gōng)布(bù)了(le)AI生成(chéng)的视频后(hòu)，AI圈(quān)就已经玩了一波梗，一个能够(gòu)做出更高清(qīng)视(shì)频的AI还不(bù)足以在短时间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更(gèng)加令人震惊的地方在(zài)于，它可以制(zhì)作出超(chāo)过2分钟的连贯(guàn)的也有确切内容的(de)视频，这才是真正让人们感到惊(jīng)喜的(de)地方。因(yīn)为(wèi)无(wú)论AI生成的视频多么(me)高清，也只能是为内容生产者提供(gōng)一个(gè)灵(líng)感，一(yī)个(gè)素材，一个过场动画。

不过能够制(zhì)作出(chū)有具(jù)体(tǐ)剧(jù)情内容的视频就意(yì)味着(zhe)，一些视频创(chuàng)作由AI代(dài)替人工(gōng)完成已(yǐ)经初步有了可能。

当下AI的发展速度(dù)已经超过(guò)大(dà)部分人的想象。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可以为内容产业带来(lái)更新的(de)内容风格(gé)、更快的生产速度，更(gèng)低的生产成本，这无疑会(huì)驱动内容(róng)产业的大爆发。

除(chú)了(le)AI绘图、视频，AIGC技术还能应用(yòng)于音乐、代码、机(jī)器(qì)人动作等多种内容形式的生成。不难(nán)发现该项技术不仅在(zài)游戏等(děng)行(xíng)业能(néng)得到(dào)有效应用，对于下一代互(hù)联网各种元素的(de)构建亦有(yǒu)关键意义。

从商业化的角度来看，文(wén)化娱乐、教育、传媒(méi)等诸多领域，本身就(jiù)对基(jī)于AI的可视(shì)化内(nèi)容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画及视频或不是结(jié)果，而只是AI进程(chéng)中(zhōng)的一块重(zhòng)要拼图，有望在技术更新(xīn)的加持下(xià)实现更大(dà)的应用价值(zhí)。

AI从理解内容，走(zǒu)向了可以生成内容，甚至能够创造(zào)出独(dú)立价值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的再(zài)次出圈，更代表(biǎo)着(zhe)未来的(de)先进生产(chǎn)力即将到(dào)来。

紧抓大(dà)模型(xíng)与算力，牢固AIGC底座

从(cóng)技术的发展也可以看出，在语言大模型(xíng)、图像大模型之后，多(duō)模态大(dà)模(mó)型已经(jīng)成为了新(xīn)的(de)趋势(shì)。

大模型被誉(yù)为当前(qián)人工智能发展的智能底座，是全(quán)球竞(jìng)争(zhēng)最激烈的研究方向(xiàng)之一，包括谷歌、亚马逊、百度(dù)、阿里、腾(téng)讯等(děng)众多(duō)头部(bù)企(qǐ)业都在竞相发(fā)力。

不过(guò)训练大模型的(de)确价格不菲，以(yǐ)国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一(yī)次的成本约为140万美(měi)元。而对于(yú)一些更(gèng)大的(de)LLM(大型语(yǔ)言模型)，训练成本(běn)则介(jiè)于(yú)200万(wàn)美元至1200万美元(yuán)高价(jià)之(zhī)间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独立访客平均数(shù)1300万(wàn)计算，其(qí)对应芯片需求为(wèi)3万多片(piàn)英伟达(dá)A100 GPU，初始(shǐ)投入成本约(yuē)为8亿美元(yuán)，每日仅电费(fèi)就在5万美元左右(yòu)。

此外不(bù)论是ChatGPT还(hái)是(shì)AIGC，都(dōu)离不开(kāi)庞(páng)大算力支持。在关注(zhù)各类大(dà)模型的发展同时(shí)，更应(yīng)该关注算力网络的(de)建(jiàn)设(shè)。

算(suàn)力网络正驱动AI产(chǎn)业发展进入史(shǐ)诗级加速进(jìn)程，让(ràng)AIGC及通用(yòng)AI这一(yī)人工智能发展的终(zhōng)极目(mù)标离得(dé)更近。

因(yīn)为算力可以对(duì)突破性技(jì)术创新提(tí)供(gōng)大力(lì)的支(zhī)持。这方面，多模态(tài)大模(mó)型是典型(xíng)。作为面向未(wèi)来强人(rén)工智(zhì)能、通用人(rén)工智能的重要技术创新，多模态大(dà)模型已经在人工智(zhì)能(néng)领域提出了很多(duō)年，业界也有(yǒu)不少技术突破(pò)，但是，多(duō)模态(tài)大模型进一步往下走，算力需(xū)求呈几何式上升，一般的算力基础设(shè)施很快将难以(yǐ)胜任。

从图(tú)像、文字、语音单独一项的训(科兴是美国的还是中国的xùn)练，到双模态、三模态的跃(yuè)迁，让人(rén)工智能(néng)可以灵活(huó)应对不同模态的转化(huà)、像人与(yǔ)世界交互一样自(zì)然，这方(fāng)面(miàn)，由算力网络来驱动将有(yǒu)明显(xiǎn)优势。