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只要开窗一定不会煤气中毒吗，怎么判断煤气是不是漏了 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(bào)以来，微软公(gōng)司创始人比尔·盖茨已多次公开谈论(lùn)人工智能话(huà)题。在最近的一次(cì)采(cǎi)访中，他再次表示：“AI可能会(huì)让科(kē)技行业(yè)迎来(lái)一次(cì)剧烈的(de)洗牌”。

这个结论是(shì)他在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的(de)。

他预期，AI的(de)发展可能会威胁(xié)到(dào)谷歌的市占率，因为微(wēi)软在(zài)AI方(fāng)面的行动相当迅速(sù)。而(ér)最(zuì)终(zhōng)科(kē)技巨头将把AI整合成用户的“全能助(zhù)手”，包(bāo)揽一切(qiè)应用，与人(rén)们进行沟通并提供建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中(zhōng)全能助手的到来可能尚需时日，但由(yóu)ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画(huà)浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点包围中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行业(yè)？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩(wán)法

AIGC向可控靠近(jìn)

以AI绘画为(wèi)代表的AIGC上一(yī)次爆火的时候，还是2022年(nián)8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字(zì)艺(yì)术家竞赛中，一幅名(míng)为(wèi)《太空歌剧院》的作品获奖(jiǎng)。

随后(hòu)各大厂商的AI绘画(huà)软件被广大(dà)网友熟(shú)知(zhī)并(bìng)体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以在(zài)应用(yòng)中输(shū)入一组(zǔ)关键词或者一张(zhāng)照片，就(jiù)能获得一幅AI创作的画作(zuò)。

作画的关键就是所输(shū)入(rù)的文本。同一组(zǔ)关(guān)键词也可以创作出(chū)很多张风格(gé)不一样的画作，这让创作(zuò)的过程(chéng)就像开盲(máng)盒。

很多用户很喜(xǐ)欢(huān)这种(zhǒng)不确定的惊喜，他们会将生(shēng)成的(de)美图当做(zuò)头像。而另一部分喜欢翻看AI绘(huì)画的“翻车”作品(pǐn)。在社交媒(méi)体上，许(xǔ)多(duō)用户分享AI“翻车现场”，例如，一位网友(yǒu)的小(xiǎo)狗(gǒu)照片被AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人照(zhào)片被AI识别成了建筑。

而如(rú)今(jīn)随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写关键词游(yóu)戏可(kě)能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯坦(tǎn)福读(dú)博的中(zhōng)国(guó)人张吕敏创作的一种基于(yú)控制点(diǎn)的图像变形算(suàn)法，主(zhǔ)要用于(yú)数(shù)字图像(xiàng)处理、计算机视觉和(hé)计算(suàn)机图形(xíng)学等领域。

其SD插件一经发布，在短(duǎn)短(duǎn)的两(liǎng)天内(nèi)便(biàn)成为了AI绘画领域(yù)最新的热点。

在(zài)此之前，大家用了很多方法想让(ràng)AI生成的(de)结果(guǒ)尽可能(néng)的符合要求，但是都不尽如人意，它的出现(xiàn)代表着AI生(shēng)成(chéng)开(kāi)始进入真正(zhèng)的可控时(shí)期。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取(qǔ)只要开窗一定不会煤气中毒吗，怎么判断煤气是不是漏了画面的构图，人物的姿势和画面(miàn)的深(shēn)度信息等(děng)。有(yǒu)了它(tā)的(de)帮助，就不用频繁的(de)用(yòng)提(tí)示(shì)词(cí)来碰运气(qì)，抽盲盒式的创作了(le)。

通俗(sú)的(de)说(shuō)ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了(le)“魔法”，不少博主的作品已经获得了(le)大(dà)量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其中之一，他用朋友的照片直(zhí)接带她们走进动(dòng)漫世(shì)界。

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

再用Text2Prompt插件拓展找到对应(yīng)的关(guān)键词；最后(hòu)用(yòng)ControlNet插件绑定骨(gǔ)骼开始(shǐ)换关键词试效(xiào)果(guǒ)。

通过图片就可以看(kàn)出(chū)来，效(xiào)果十分惊艳。

更厉(lì)害的是(shì)，除了真实的照片，草(cǎo)图也可(kě)以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现(xiàn)线(xiàn)稿转全(quán)彩图。大(dà)神张吕敏(mǐn)其(qí)本尊也(yě)亲自(zì)回应。

不(bù)得(dé)不说当下AIGC已经变得越来越强大(dà)，甚(shèn)至输出的作(zuò)品都已经能(néng)以假乱(luàn)真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力(lì)爆发

警(jǐng)惕安全问(wèn)题

近日，“苏州金鸡湖(hú)有游艇party”的消(xiāo)息火(huǒ)遍网络，而(ér)经(jīng)过警(jǐng)方辟谣这所谓的(de只要开窗一定不会煤气中毒吗，怎么判断煤气是不是漏了)“party”可能是全国第(dì)一起AI绘(huì)图诈(zhà)骗(piàn)。

由(yóu)于这(zhè)个活(huó)动里面给(gěi)出的美女(nǚ)照片都是AI制作的真人照片绘(huì)图，因为(wèi)太逼真(zhēn)，被(bèi)大(dà)家当成(chéng)真事传播了。

不过仔细观察可以发现，活动发起者提供的照片中(zhōng)有(yǒu)个很大(dà)的漏洞可以发现并非真(zhēn)人(rén)，而是AI绘(huì)图，那便是(shì)图片(piàn)中女性的手指部分有(yǒu)的存(cún)在异常(cháng)。

ChatGPT之后又一应用(yòng)杀(shā)疯(fēng)了，AIGC或进入可(kě)控(kòng)期，将(jiāng)洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑(hēi)料正能量(liàng)

有(yǒu)行业(yè)人事表示：“现(xiàn)在因为手指部(bù)分的绘(huì)画算法(fǎ)比(bǐ)较复杂，AI还不太(tài)会画人的手(shǒu)，但最新看到的图片已经有越来越完美(měi)的(de)AI模型出(chū)现(xiàn)，以后可能(néng)就完全没有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外也(yě)已有发生。据英国广(guǎng)播公(gōng)司(sī)报道(dào)，土耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用户(hù)使(shǐ)用AI合成了儿童(tóng)受灾的假照片发布到网络，以此诱骗(piàn)善良的人打赏“捐助”从而实施诈(zhà)骗。

目前随着技术(shù)发展，AIGC已(yǐ)经能做出真(zhēn)人照(zhào)片般的绘(huì)图效(xiào)果，如果这样(yàng)的(de)图片(piàn)被用(yòng)来(lái)诈(zhà)骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很(hěn)多担(dān)忧，一方面，批(pī)判者(zhě)认为AI在“学习”了大量前人的(de)作品之后，其创作没有(yǒu)任何情绪和灵魂，难以和人类的艺术创作相提(tí)并论(lùn)。

另(lìng)一方面，AIGC背后的版(bǎn)权(quán)、目前(qián)都(dōu)并没有得(dé)到有效的解(jiě)决(jué)，还有AIGC会不会代替(tì)人类“至高无上”的创(chuàng)意。

马斯克也(yě)强(qiáng)调，人工智(zhì)能的(de)安(ān)全问题(tí)需要得到重视，太晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一(yī)站除了视频，还有(yǒu)远方

技术都是有两面性(xìng)的(de)，潜(qián)在的危害并不能掩盖其光辉的贡献(xiàn)。现在看来(lái)，人工智能技(jì)术(shù)将是第四次工业(yè)革命的核心(xīn)驱动力量，将创造新(xīn)的增长奇迹。

过去(qù)一(yī)年，人工智(zhì)能在技(jì)术和商业(yè)层面都有(yǒu)了巨大进展，AI绘画就是(shì)人工智能技(jì)术发生方向(xiàng)性改(gǎi)变的一个代表。其下(xià)一站或(huò)许就是视频。

此(cǐ)前，Meta和(hé)谷歌先后发布了几条引爆科(kē)技(jì)圈的短视频(pín)。这些视频引发关注并非内容做得多(duō)优秀，反而都非常简单，比如一匹正在喝水的马，一只画画(huà)的玩具(jù)熊，或(huò)者一段骑摩托车的第一视(shì)角录(lù)像，随便一个有手(shǒu)机的(de)人都可以随手录下一(yī)段。

但(dàn)这(zhè)些短视频的创作方式非常简单，创作者仅仅需要向AI输入一段(duàn)话(huà)，甚至(zhì)只是(shì)说(shuō)一下(xià)要求，AI就(jiù)可以根据(jù)需要生成一段视频。

谷(gǔ)歌发布的两(liǎng)个AI生成视频分别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主要突出的(de)是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别(bié)。

在Make-A-Video公布(bù)了(le)AI生成(chéng)的视(shì)频(pín)后(hòu)，AI圈就已经玩了一波梗，一个能够做出更高(gāo)清视(shì)频的AI还不足以(yǐ)在短时间内戳(chuō)中兴奋点。

Phenaki更加(jiā)令人(rén)震惊的地方在于，它可以(yǐ)制作出(chū)超过(guò)2分钟的连贯(guàn)的也有确切内(nèi)容的视频，这(zhè)才是(shì)真(zhēn)正(zhèng)让人们感到惊喜的地方。因为(wèi)无论AI生成的(de)视频多么(me)高清(qīng)，也只能是(shì)为内(nèi)容生产者提供一个灵感，一个素材(cái)，一个过场动画。

不过(guò)能(néng)够制作出有(yǒu)具体剧情内容的(de)视(shì)频(pín)就意味(wèi)着，一些(xiē)视(shì)频创作由AI代替人工完成已(yǐ)经初步有(yǒu)了可能。

当下AI的发展速度已(yǐ)经超过大部分人的(de)想象(xiàng)。内容产业的本质是供给创(chuàng)造(zào)需(xū)求，AIGC作(zuò)为全新(xīn)的(de)内容生产方式，可以为内(nèi)容产业带来更新的内容风格、更快的生产速度，更低(dī)的生产成本，这无疑会(huì)驱动内容产业的大爆发。

除(chú)了(le)AI绘图、视频(pín)，AIGC技术还能应(yīng)用于(yú)音(yīn)乐、代码、机器人(rén)动作等(děng)多种内容(róng)形式的生成。不难发现该(gāi)项技术不仅在(zài)游戏等行(xíng)业能得(dé)到有效应(yīng)用，对于下一代互联网(wǎng)各种元素的(de)构(gòu)建亦有关(guān)键意义。

从商业化(huà)的角(jiǎo)度来看，文化娱乐、教育(yù)、传媒等诸多领域(yù)，本身就对基于(yú)AI的可视化(huà)内(nèi)容有强烈需求。

因此，AI绘(huì)画及视频或不是结果(guǒ)，而只是(shì)AI进程(chéng)中的一块重要拼(pīn)图，有望在技术更新的加(jiā)持下实现更大的(de)应用价值(zhí)。

AI从(cóng)理(lǐ)解内容，走向了可以生成内容，甚至能够创造出独立价(jià)值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的再(zài)次(cì)出圈(quān)，更代表着未(wèi)来的(de)先进生(shēng)产力即将到来(lái)。

紧抓大(dà)模型与算力，牢(láo)固(gù)AIGC底座

从技术的(de)发展(zhǎn)也(yě)可以看出，在(zài)语言大模型、图像(xiàng)大模型(xíng)之后(hòu)，多模态大模型(xíng)已(yǐ)经成为了新的趋势。

大模型(xíng)被誉为当前人(rén)工(gōng)智(zhì)能发展的智能底(dǐ)座(zuò)，是(shì)全球竞争最激烈的(de)研究(jiū)方(fāng)向之一，包(bāo)括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等众多(duō)头部(bù)企业都在竞相发力(lì)。

不过训练大模(mó)型的确价格不菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的成本(běn)约为140万美元。而对于(yú)一些更大的LLM(大型语言模(mó)型)，训练(liàn)成本则介(jiè)于200万(wàn)美元(yuán)至1200万美元(yuán)高价(jià)之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访客(kè)平均数1300万计算，其对应芯片(piàn)需(xū)求为3万多片英伟达A100 GPU，初(chū)始投入(rù)成本约为(wèi)8亿美(měi)元，每(měi)日(rì)仅电费就在5万美元左(zuǒ)右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开(kāi)庞大算力支(zhī)持(chí)。在关注各(gè)类(lèi)大模型的发(fā)展同时，更应该关注算力网络的建设。

算力网络(luò)正驱动AI产业发展(zhǎn)进入史诗级(jí)加速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展的(de)终极目标离得更(gèng)近(jìn)。

因为算力可以(yǐ)对突破性技术创(chuàng)新提供大力(lì)的支(zhī)持。这方面，多(duō)模态大模(mó)型是典型。作为面向未来强(qiáng)人工智能(néng)、通用人工智(zhì)能的重(zhòng)要技(jì)术创新，多模态(tài)大模型(xíng)已经在人工智能领域提(tí)出(chū)了很多年(nián)，业(yè)界也有不少技术突破，但是，多模(mó)态(tài)大模型进一步往下走(zǒu)，算力需求呈(chéng)几何式上升，一(yī)般的算力(lì)基础设(shè)施很快将难以胜任。

从(cóng)图(tú)像(xiàng)、文字(zì)、语(yǔ)音单(dān)独一项的训练，到双(shuāng)模态、三模(mó)态的跃迁，让人(rén)工(gōng)智能可(kě)以灵活应对不同模态(tài)的转化、像人(rén)与(yǔ)世(shì)界(jiè)交互一(yī)样自然，这方面，由算(suàn)力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势(shì)。