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远则怨近则不逊是什么意思解释，远则怨,近则不逊 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(jī)器人ChatGPT火爆以(yǐ)来(lái)，微软公(gōng)司创(chuàng)始人(rén)比尔(ěr)·盖茨已多次公开谈论人(rén)工(gōng)智能话题。在最近的一次采访中，他再(zài)次表示：“AI可能会(huì)让科(kē)技(jì)行业(yè)迎来一次剧烈的洗(xǐ)牌”。

这个结论是他在(zài)当地时(shí)间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他预期，AI的发展可能(néng)会(huì)威胁(xié)到谷歌的市(shì)占(zhàn)率，因为微软在AI方面的行动相当迅速。而最终科技巨(jù)头(tóu)将把AI整合成(chéng)用(yòng)户的“全能助(zhù)手”，包揽一切应用，与人(rén)们进行沟(gōu)通并提(tí)供建议，可以取代亚(yà)马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助(zhù)手(shǒu)的(de)到来(lái)可能尚需时日，但(dàn)由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中(zhōng)杀出(chū)重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入(rù)可(kě)控期，将(jiāng)洗牌(pái)科技行业？_黑料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画(huà)新玩法(fǎ)

AIGC向可控(kòng)靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一(yī)次(cì)爆火的时候，还是2022年8月(yuè)，在美国(guó)科罗拉多州举办的新兴数字艺(yì)术家(jiā)竞赛(sài)中，一幅名为《太空歌(gē)剧院》的作品获奖(jiǎng)。

随后(hòu)各大厂商的AI绘画软件被广大网友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中代表。

用户们可以在应(yīng)用中输入一组关(guān)键词(cí)或者一(yī)张照(zhào)片，就(jiù)能获得一幅AI创作的(de)画作。

作画的关键就是所输入的文本。同一组关键词也可以创作出(chū)很多张风(fēng)格不(bù)一样的画作(zuò)，这(zhè)让创作的(de)过程就像开盲盒。

很多用户很喜欢这种(zhǒng)不确定的惊喜，他们会将生成的美图当做(zuò)头像。而另一部(bù)分喜(xǐ)欢翻看AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在社(shè)交媒(méi)体上(shàng)，许多用户分(fēn)享AI“翻车(chē)现场”，例如，一(yī)位网友的小狗照片(piàn)被(bèi)AI画成(chéng)了“肌(jī)肉(ròu)男”，还有(yǒu)网(wǎng)友(yǒu)的个人照片(piàn)被(bèi)AI识别成了建(jiàn)筑。

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

ControlNet是一位正在斯坦福读(dú)博的(de)中国人张吕敏创作的一(yī)种基(jī)于控制点的图像变形(xíng)算法，主要用于数字图像处(chù)理(lǐ)、计算机视觉和计算(suàn)机图形学等领域。

其SD插件(jiàn)一经发布(bù)，在(zài)短短(duǎn)的两天内便成为了AI绘画领(lǐng)域最(zuì)新的热(rè)点。

在此之(zhī)前，大家用(yòng)了很多方法(fǎ)想让AI生成的结(jié)果尽可能(néng)的符合要求，但是都不尽如(rú)人意，它的出(chū)现(xiàn)代表着AI生成开始(shǐ)进(jìn)入真(zhēn)正(zhèng)的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可以直(zhí)接提(tí)取画(huà)面的(de)构图，人(rén)物的姿(zī)势(shì)和画面的深度(dù)信息等。有(yǒu)了(le)它的帮助，就不用(yòng)频繁(fán)的用提示词来(lái)碰运气，抽盲盒式的创作了。

通(tōng)俗(sú)的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加(jiā)了“魔法(fǎ)”，不少博(bó)主的作品已(yǐ)经获得了大(dà)量的浏览量，“viggo”就是其中之一，他用朋(péng)友的照片直接带她们走进动漫世(shì)界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转(zhuǎn)文(wén)字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到(dào)对应的关键词；最后用ControlNet插(chā)件绑定骨骼开始(shǐ)换关键词(cí)试(shì)效果(guǒ)。

通(tōng)过(guò)图片就(jiù)可以(yǐ)看出来，效(xiào)果(guǒ)十分惊艳。

更厉害(hài)的是(shì)，除(chú)了真(zhēn)实的照片，草图也可以加(jiā)上“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍(shào)到ControlNet还能实现(xiàn)线稿转(zhuǎn)全(quán)彩图。大神张(zhāng)吕敏其本尊也(yě)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(shū)出(chū)的作品都(dōu)已经能以(yǐ)假乱真(zhēn)了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发

警惕安全(quán)问题(tí)

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火遍网(wǎng)络(luò)，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈骗。

由(yóu)于这个活动里面(miàn)给出的美女照片都是AI制(zhì)作(zuò)的真人(rén)照片绘(huì)图，因为太逼真，被大家当成真事传播了。

不过仔细观察可以发现，活(huó)动发起者提供的(de)照片中有(yǒu)个很(hěn)大的漏(lòu)洞(dòng)可以发现并(bìng)非真人，而是(shì)AI绘图，那便是图片中女性的手指部分有的存在(zài)异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯了(le)，AIGC或进入可控(kòng)期，将洗(xǐ)牌科技行业？_黑料正能量

有(yǒu)行业人事表示：“现(xiàn)在(zài)因(yīn)为手(shǒu)指部分的绘画(huà)算法比较复(fù)杂，AI还(hái)不太会画人的手，但最新看(kàn)到的图片已经(jīng)有越(yuè)来越(yuè)完(wán)美的(de)AI模型出现，以后可能(néng)就完全(quán)没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类似(shì)的AI作图诈(zhà)骗在国外也(yě)已有发生。据(jù)英国广播公司(sī)报(bào)道，土耳其地震期间，有Tiktok用户使(shǐ)用(yòng)AI合成了(le)儿(ér)童受灾的假照片发布到网络，以(yǐ)此诱骗善良的人打(dǎ)赏“捐助(zhù)”从而实(shí)施诈骗。

目(mù)前随着(zhe)技术发展，AIGC已经(jīng)能做出真人照片般的绘(huì)图效(xiào)果，如果(guǒ)这样的图片被用来(lái)诈骗(piàn)，将非常可怕。

此(cǐ)外(wài)AIGC还引(yǐn)发了很多(duō)担忧，一方(fāng)面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了大量前(qián)人的作品之后，其(qí)创作(zuò)没有任何(hé)情绪(xù)和灵魂，难(nán)以和人(rén)类的艺术创作相提并论。

另(lìng)一方(fāng)面，AIGC背后的版权、目(mù)前都并没有得到有效的(de)解决，还有AIGC会(huì)不会代替人类“至高(gāo)无上”的创意。

马(mǎ)斯克(kè)也强(qiáng)调，人工智能的安全问题需要得到重视，太晚就来不(bù)及(jí)了。

AIGC下一站除(chú)了视频(pín)，还有远方

技(jì)术都(dōu)是有(yǒu)两面(miàn)性的，潜在(zài)的危害并不能掩盖其光辉的贡献。现在看来，人工智(zhì)能技术(shù)将是第四次工业革命(mìng)的核心(xīn)驱动力(lì)量，将(jiāng)创造(zào)新的增长(zhǎng)奇迹(jì)。

过去一(yī)年，人工智能在技术和商(shāng)业(yè)层(céng)面都(dōu)有了巨大(dà)进展(zhǎn)，AI绘(huì)画就(jiù)是人(rén)工智能技(jì)术发生方向性改(gǎi)变的一个代表(biǎo)。其(qí)下一(yī)站或许就是视频。

此前(qián)，Meta和谷歌先后发布了几(jǐ)条引(yǐn)爆科技圈的短视频。这些视频引发关注并非内容做(zuò)得多优(yōu)秀，反而都非常简单，比如一匹正在喝水的(de)马，一只画(huà)画(huà)的玩具(jù)熊，或者一段骑摩托车的第一视角录像(xiàng)，随便一个有手机的人都可以随手录下一段。

但这些短视频的创作方式非常简单(dān)，创作者(zhě)仅仅需要向AI输入一段话，甚至只是(shì)说一(yī)下要求(qiú)，AI就可以(yǐ)根据需要生成一段(duàn)视频。

谷歌发(fā)布(bù)的(de)两个(gè)AI生成视频分别来自于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者(zhě)主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生成(chéng)的(de)视频后，AI圈就已经(jīng)玩(wán)了一波梗，一个能(néng)够做出(chū)更高(gāo)清视频的(de)AI还不足以在短(duǎn)时间内戳(chuō)中兴(xīng)奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊(jīng)的地方在于(yú)，它可以制(zhì)作出超过2分(fēn)钟(zhōng)的连贯的也有确切内容的视频，这才是(shì)真(zhēn)正(zhèng)让人(rén)们感(gǎn)到惊喜的地方。因(yīn)为(wèi)无论AI生成的视频(pín)多么高清，也只能是为(wèi)内容生产者提供一(yī)个灵感，一个(gè)素材，一个过场(chǎng)动画。

不过能(néng)够制作出有具(jù)体(tǐ)剧情内(nèi)容(róng)的视频(pín)就意(yì)味着，一些视频创作由AI代替人工(gōng)完成已经(jīng)初步有(yǒu)了可能。

当下AI的远则怨近则不逊是什么意思解释，远则怨,近则不逊发展(zhǎn)速度已(yǐ)经超(chāo)过大部分人的想(xiǎng)象(xiàng)。内容产业的本(běn)质是(shì)供(gōng)给创(chuàng)造需求，AIGC作为全(quán)新(xīn)的内容生产方式，可以为(wèi)内容产业带来更(gèng)新(xīn)的内容风格(gé)、更快的生产速度，更低的生产成本，这无疑会(huì)驱动内容产业的大(dà)爆发。

除(chú)了(le)AI绘图(tú)、视频(pín)，AIGC技(jì)术还能(néng)应用于音(yīn)乐、代码、机器人动(dòng)作等多种内容(róng)形式的生(shēng)成。不难发现(xiàn)该项技(jì)术不仅在游(yóu)戏等行业能得到有(yǒu)效应用(yòng)，对(duì)于下一代互联网各(gè)种元素的(de)构建亦有关(guān)键意义(yì)。

从(cóng)商业化(huà)的角(jiǎo)度来看，文(wén)化娱乐(lè)、教(jiào)育、传媒等诸多领域，本(běn)身就对(duì)基于(yú)AI的可视(shì)化内容有(yǒu)强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画(huà)及视频或不(bù)是结果，而(ér)只是(shì)AI进程(chéng)中的一块重要(yào)拼图(tú)，有望在(zài)技术(shù)更新的(de)加持下(xià)实现更大的(de)应用价值。

AI从理解内容，走向了可以(yǐ)生成内容，甚(shèn)至能够(gòu)创造出独立价(jià)值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的再次出(chū)圈，更代表着未来的先进生(shēng)产(chǎn)力即将到来(lái)。

紧抓大模型与(yǔ)算(suàn)力(lì)，牢(láo)固(gù)AIGC底(dǐ)座

从技术的发展也可以看出，在语言(yán)大(dà)模型、图(tú)像大模型(xíng)之后，多(duō)模态(tài)大模型已经成为(wèi)了新的趋势。

大模型(xíng)被誉为当(dāng)前人工(gōng)智能(néng)发展的智能底座，是全球竞争最激烈的研究(jiū)方向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯(xùn)等(děng)众(zhòng)多头部企业(yè)都(dōu)在竞相发力。

不过训(xùn)练大模(mó)型的确(què)价(jià)格不菲，以国(guó)盛证券发(fā)布的(de)《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报(bào)告估算，GPT-3训练一次的成(chéng)本约(yuē)为140万美元。而对于一(yī)些更大(dà)的LLM(大(dà)型语言模型)，训练(liàn)成本则介于200万美元至1200万美元高价之间(jiān)。

以ChatGPT在(zài)2023年1月(yuè)的(de)独(dú)立访客平(píng)均数1300万计算(suàn)，其对应芯片(piàn)需求(qiú)为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本约(yuē)为8亿美(měi)元，每日仅电费就在(zài)5万美元左右。

此外不论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不(bù)开庞(páng)大算力支持。在关注各(gè)类(lèi)大模(mó)型的发展同时，更应(yīng)该(gāi)关注算力网络(luò)的建设(shè)。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动AI产业(yè)发展进入史诗(shī)级加速(sù)进程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人(rén)工智能发展的终极目标离得更近。

因为算力(lì)可以对突(tū)破性技术创新提供大(dà)力的支(zhī)持(chí)。这(zhè)方面，多模态大模型是典型。作为(wèi)面向未来强(qiáng)人工(gōng)智(zhì)能(néng)、通用(yòng)人工(gōng)智能的重要技术创新，多(duō)模态大模型已(yǐ)经在人工智能领域提出了(le)很多年，业界也有不少技术突破(pò)，但是，多模态大模型进一步往下(xià)走，算力需求呈几何式上升，一般(bān)的算力基础设(shè)施很(hěn)快将难(nán)以胜任。

从图像、文字(zì)、语音单独一项的训练(liàn)，到双模态、三模(mó)态的跃迁，让人工智能(néng)可以灵活应对不同模态的转(zhuǎn)化(huà)、像人与世界(jiè)交互一样自然，这(zhè)方面，由(yóu)算(suàn)力网络来(lái)驱动将(jiāng)有明显优(yōu)势。

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