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牛心管是牛的什么部位牛心顶是黄喉吗 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，微软公司创始人比尔·盖(gài)茨已多次公开谈(tán)论人工智能话(huà)题(tí)。在最近的一次采访中，他再次表示：“AI可能(néng)会让科(kē)技行业迎来一次剧烈(liè)的洗(xǐ)牌”。

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

他预期，AI的发展(zhǎn)可(kě)能会威胁到谷(gǔ)歌的(de)市占率(lǜ)，因为(wèi)微软在AI方面(miàn)的行动(dòng)相当迅速。而最终科(kē)技(jì)巨头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助手”，包(bāo)揽一切应用，与人(rén)们进行沟通并提供建议，可以取(qǔ)代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等(děng)应(yīng)用。

大佬口中全能助手的到来(lái)可能尚需时日，但由(yóu)ControlNet引(yǐn)发的又(yòu)一(yī)次AI绘(huì)画浪潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点(diǎn)包(bāo)围中杀出(chū)重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入(rù)可控期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑(hēi)料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向可控靠(kào)近

以AI绘画为代(dài)表的AIGC上(shàng)一次爆(bào)火的时候(hòu)，还是2022年8月(yuè)，在美国科罗拉(lā)多(duō)州举办(bàn)的(de)新兴(xīng)数字艺术家竞赛中，一幅名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随后各大厂商的AI绘画软件被广大网友熟知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表(biǎo)。

用户(hù)们可(kě)以在(zài)应用中输入一组关键词(cí)或者一张照片，就(jiù)能(néng)获(huò)得一(yī)幅AI创作的画作。

作画的关键就是所输入(rù)的文本(běn)。同一组(zǔ)关(guān)键词也可以创作(zuò)出很多张(zhāng)风格不一样的画作，这让(ràng)创作的过程就像(xiàng)开盲盒(hé)。

很多用(yòng)户很喜欢这种不(bù)确定的惊喜，他们会(huì)将生成(chéng)的美图当做头像。而另一部分喜欢翻(fān)看(kàn)AI绘画的(de)“翻车”作品。在(zài)社(shè)交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场”，例如，一位网友(yǒu)的小狗照(zhào)片被AI画成了“肌(jī)肉男”，还有网友的(de)个人照片(piàn)被AI识别成(chéng)了建筑。

而如(rú)今(jīn)随(suí)着ControlNet的出(chū)现(xiàn)与加持，以往(wǎng)AI绘画的(de)填写关(guān)键(jiàn)词游戏可(kě)能要被颠覆了。

ControlNet是(shì)一位正在斯坦福读博的中国(guó)人张吕敏(mǐn)创作的一种基于控制点的图像变(biàn)形(xíng)算法，主(zhǔ)要(yào)用(yòng)于(yú)数字图像处(chù)理、计算(suàn)机视觉和计算机(jī)图形学等(děng)领域。

其(qí)SD插件一(yī)经发布，在(zài)短短的两天内便(biàn)成为了AI绘画(huà)领域最新的热(rè)点。

在此之(zhī)前，大家用(yòng)了很多方法想让AI生成的结果(guǒ)尽(jǐn)可能的符(fú)合要求，但是都不(bù)尽如人意，它的出现(xiàn)代表着AI生(shēng)成开始进(jìn)入(rù)真(zhēn)正的(de)可(kě)控时(shí)期(qī)。

因为ControlNet可(kě)以直接提(tí)取画面的(de)构图(tú)，人物的姿势和画面的(de)深度信息等。有了它(tā)的帮助，就不用频繁的用提示词来(lái)碰运(yùn)气，抽盲(máng)盒式的创(chuàng)作了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画加了(le)“魔法”，不少(shǎo)博(bó)主(zhǔ)的作品已经(jīng)获得了大量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一，他(tā)用朋友的照片直接带她们走(zǒu)进动(dòng)漫世界。

viggo先(xiān)用(yòng)StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再(zài)用(yòng)Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的(de)关键(jiàn)词；最后(hòu)用ControlNet插件绑定骨骼开始换关(guān)键词(cí)试效(xiào)果。

通过图片就(jiù)可(kě)以看(kàn)出(chū)来，效果(guǒ)十分(fēn)惊艳。

更(gèng)厉(lì)害的(de)是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔(mó)法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还(hái)能实现线稿转全(quán)彩(cǎi)图。大神(shén)张吕(lǚ)敏(mǐn)其本尊(zūn)也(yě)亲(qīn)自回应。

不得不说(shuō)当下(xià)AIGC已经变得越来(lái)越强(qiáng)大，甚至输出(chū)的(de)作品都(dōu)已经能以假乱真了(le)。

难辨虚实，AIGC技(jì)术力爆发(fā)

警惕(tì)安(ān)全问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火遍(biàn)网络，而经过警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是全国(guó)第一(yī)起AI绘图诈骗。

由于这(zhè)个活(huó)动里(lǐ)面给出的美女照片(piàn)都(dōu)是AI制作的真人照片绘图(tú)，因为太(tài)逼真，被大家(jiā)当成真事(shì)传播(bō)了(le)。

不过仔细观察(chá)可以发现，活动(dòng)发起者提供的照(zhào)片中(zhōng)有个很大的漏洞(dòng)可以发现并非真人，而是AI绘图，那便是图片中(zhōng)女性的(de)手指部分有的(de)存在异(yì)常。

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有行业人事表示(shì)：“现(xiàn)在(zài)因(yīn)为手指(zhǐ)部(bù)分的绘画(huà)算法(fǎ)比较(jiào)复杂，AI还不太会画(huà)人(rén)的手(shǒu)，但最(zuì)新看到的(de)图(tú)片已经有越来(lái)越完(wán)美的AI模型(xíng)出现，以后可能就完全(quán)没有漏洞了(le)。”

类(lèi)似的AI作图诈骗在(zài)国(guó)外也已有发生(shēng)。据英(yīng)国广播(bō)公司(sī)报道，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用户使用AI合成了儿(ér)童受灾的(de)假照片(piàn)发布到网络(luò)，以(yǐ)此诱骗善良的人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前随(suí)着技术发展(zhǎn)，AIGC已经能做出真人照片般的绘图效果，如果这样的图(tú)片被用(yòng)来(lái)诈骗，将非常(cháng)可怕(pà)。

此外AIGC还引发(fā)了很(hěn)多担忧(yōu)，一方面，批判者认为AI在“学习”了(le)大量前(qián)人的作品之后，其创(chuàng)作没有任何(hé)情绪和(hé)灵魂，难以和人类(lèi)的艺术(shù)创作(zuò)相提并论。

另(lìng)一方面(miàn)，AIGC背后的版权、目前都(dōu)并没有得到有效的(de)解决，还有AIGC会不(bù)会代替人类“至高(gāo)无上”的创意(yì)。

马斯克也强调(diào)，人工智能的安(ān)全问(wèn)题需要得到重视，太晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下(xià)一站除了视(shì)频，还有远(yuǎn)方

技(jì)术都是有两(liǎng)面性的，潜在的危害并不能掩盖其光辉的贡献。现(xiàn)在看来，人工智能技术(shù)将(jiāng)是第(dì)四次(cì)工业革命的(de)核心驱动力量，将创(chuàng)造新的增(zēng)长(zhǎng)奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在技术(shù)和(hé)商业层(céng)面(miàn)都有了巨大进展，AI绘画就(jiù)是人(rén)工智能技(jì)术发生(shēng)方(fāng)向性(xìng)改变(biàn)的(de)一个代(dài)表。其下一站或(huò)许就是视频。

此前，Meta和(hé)谷歌先后发布了(le)几(jǐ)条(tiáo)引爆科技(jì)圈的短视频(pín)。这些视(shì)频引(yǐn)发关(guān)注(zhù)并非内容做(zuò)得多优秀，反而(ér)都非常简单(dān)，比如(rú)一(yī)匹正在喝水的马(mǎ)，一(yī)只画画的玩具熊，或者一段骑摩托车的(de)第一(yī)视角录像，随便(biàn)一个有手机的人都可以(yǐ)随手(shǒu)录下一段。

但这些短(duǎn)视(shì)频(pín)的创作方式非常简(jiǎn)单，创作(zuò)者仅仅需要向AI输入一段话，甚至只是说一下要求，AI就可以根(gēn)据需要生成一段(duàn)视频。

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

在Make-A-Video公(gōng)布(bù)了AI生成的(de)视频后，AI圈就已经玩(wán)了(le)一波梗，一个能够做出更高(gāo)清视频的AI还不足以在(zài)短时(shí)间内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更加令人(rén)震惊(jīng)的地方在(zài)于(yú)，它可(kě)以制(zhì)作出超过(guò)2分钟的连贯的也有确(què)切内容(róng)的视频，这才是(shì)真正让人们感到惊喜的地(dì)方。因为无论AI生成(chéng)的视(shì)频多么高清，也只能是为内容生产者提供一个(gè)灵(líng)感，一个(gè)素材(cái)，一个过场动画。

不过(guò)能够制作出有(yǒu)具(jù)体剧情内容的视频就意味着，一(yī)些视频创作由AI代(dài)替(tì)人工(gōng)完成已经初步有了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过大部分人的(de)想象。内容产业的本质(zhì)是(shì)供给创(chuàng)造需求，AIGC作为全新(xīn)的内容生产方(fāng)式(shì)，可以(yǐ)为内容产业带来更新的内(nèi)容风格、更快的生产(chǎn)速度，更低的生产成本，这无疑(yí)会驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视(shì)频(pín)，AIGC技术还能应(yīng)用于音乐、代(dài)码、机器人动(dòng)作等多种(zhǒng)内容形(xíng)式(shì)的生成(chéng)。不难发现该项技术不仅(jǐn)在游戏等行(xíng)业能得到(dào)有效应用，对(duì)于下(xià)一(yī)代互联网各种元素的构建亦有关键意义。

从商业(yè)化(huà)的角度(dù)来看，文化(huà)娱乐、教育、传媒等诸多领域(yù)，本身就对基(jī)于AI的可视化内(nèi)容(róng)有强烈需求(qiú)。

因此，AI绘画及视频或不是结果，而(ér)只是AI进(jìn)程中的一块重要拼图，有望在技(jì)术(shù)更新的加持下实(shí)现更大的(de)应用价值(zhí)。

AI从理解内容，走向(xiàng)了可以(yǐ)生成内容，甚至能够创(chuàng)造出独立价值(zhí)和独立视(shì)角的内(nèi)容(róng)。AIGC的再次出圈，更代表(biǎo)着未(wèi)来(lái)的(de)先进生产力即将到来。

紧抓大(dà)模型与算力，牢(láo)固AIGC底(dǐ)座(zuò)

从技术的发展(zhǎn)也(yě)可以看(kàn)出，在语言大(dà)模(mó)型、图像大模型之后，多模态大模型已经(jīng)成为了新的趋(qū)势(shì)。

大模型被誉为(wèi)当前人(rén)工智(zhì)能发展的智(zhì)能底座，是全(quán)球竞争(zhēng)最激(jī)烈(liè)的研究方向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众多头部企业都在竞相发力(lì)。

不过(guò)训练大模型的确(què)价格(gé)不菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要(yào)多(duō)少算力》报(bào)告估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美(měi)元(yuán)。而对于(yú)一些更大的LLM(大(dà)型(xíng)语言模型)，训练成(chéng)本则介(jiè)于200万(wàn)美元(yuán)至(zhì)1200万美元高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客平(píng)均(jūn)数(shù)1300万计算(suàn)，其对(duì)应芯片需求为3万多(duō)片英伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成(chéng)本约为8亿(yì)美(měi)元，每(měi)日仅电(diàn)费就在5万美元左右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开(kāi)庞大算(suàn)力支持。在关注(zhù)各类大模型的发展(zhǎn)同时，更应该关注算力网络的建设。

算力网(wǎng)络正(zhèng)驱动AI产(chǎn)业发展(zhǎn)进入史(shǐ)诗级加(jiā)速(sù)进程(chéng)，让AIGC及(jí)通用AI这一人工智能发展的终极目标离得更近。

因为算(suàn)力可以对突破性技术创(chuàng)新提供大(dà)力的支持。这方面，多(duō)模态大模型(xíng)是典型。作为面(miàn)向未来强(qiáng)人工(gōng)智能、通(tōng)用人(rén)工智能(néng)的重(zhòng)要(yào)技术(shù)创新，多模态(tài)大模型已经在(zài)人工(gōng)智能(néng)领(lǐng)域(yù)提出了很多年，业界也有不(bù)少技术突(tū)破(pò)，但(dàn)是，多模(mó)态大模型进一(yī)步(bù)往下走，算力需求呈几何式上(shàng)升，一(yī)般的算力基础设施很快将难以胜(shèng)任。

从图像、文字(zì)、语音单(dān)独一项(xiàng)的训练，到双模(mó)态(tài)、三模(mó)态的跃迁，让人工智能可以灵(líng)活应(yīng)对不同(tóng)模态的转化(huà)、像人与世界交互一样自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。