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蝇营狗苟是什么意思蝇营狗苟下一句 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(rén)ChatGPT火爆以来，微软公(gōng)司(sī)创始(shǐ)人比尔(ěr)·盖茨已多次(cì)公开谈论人工智(zhì)能话题。在最近(jìn)的一次采访中(zhōng)，他再次(cì)表示：“AI可能会让科技行业(yè)迎来一次剧(jù)烈(liè)的洗牌”。

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

他预期，AI的发展可能(néng)会威胁到(dào)谷歌的市(shì)占率，因为微软在(zài)AI方面的行动(dòng)相当迅速。而最终科技巨头将把AI整合成用户的“全能(néng)助手(shǒu)”，包揽一切(qiè)应用(yòng)，与(yǔ)人们(men)进行沟通并提供建议，可(kě)以取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助手(shǒu)的到来可能尚需时日，但由(yóu)ControlNet引发(fā)的又一(yī)次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中(zhōng)杀(shā)出重围。

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ControlNet颠覆AI绘画新(xīn)玩法

AIGC向可控(kòng)靠近

以(yǐ)AI绘(huì)画为(wèi)代表(biǎo)的AIGC上一次(cì)爆火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举办(bàn)的新(xīn)兴数字艺术家竞赛(sài)中，一幅名(míng)为《太空歌剧院》的作品获奖(jiǎng)。

随后各大厂商(shāng)的AI绘画(huà)软件被广大网友(yǒu)熟知并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以在(zài)应用中(zhōng)输入一组关键词(cí)或(huò)者一(yī)张照片(piàn)，就能获得一幅(fú)AI创(chuàng)作的画作(zuò)。

作画的(de)关键(jiàn)就是所(suǒ)输入的文本。同一组关(guān)键词也可以创作出很多(duō)张风格不一样(yàng)的画(huà)作，这让创(chuàng)作(zuò)的过(guò)程(chéng)就像开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的惊(jīng)喜，他们(men)会将生成的美图(tú)当做头(tóu)像。而(ér)另一(yī)部分喜欢翻看AI绘画(huà)的(de)“翻车”作品(pǐn)。在社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场(chǎng)”，例(lì)如，一位网友的小(xiǎo)狗照片被AI画(huà)成了“肌(jī)肉(ròu)男”，还有网友(yǒu)的个人照片被AI识别(bié)成了建筑。

而如(rú)今随着(zhe)ControlNet的出现与(yǔ)加持，以(yǐ)往AI绘(huì)画的填写关键词游戏(xì)可能要被颠覆(fù)了。

ControlNet是一位(wèi)正在斯(sī)坦福读博的中国人(rén)张吕敏创作的一种基于控制点的图(tú)像变(biàn)形算法，主要用于数字图像处理(lǐ)、计算机(jī)视觉和计算机图形学等领域。

其SD插(chā)件(jiàn)一经(jīng)发布，在短短(duǎn)的两天内便成为了(le)AI绘画领域最(zuì)新(xīn)的热点。

在(zài)此(cǐ)之前，大家用了很多方法想让AI生成(chéng)的结果尽可能的符合要求(qiú)，但是都不尽(jǐn)如人意，它(tā)的出现(xiàn)代表着AI生成开始进入真正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直(zhí)接(jiē)提(tí)取画面的(de)构图(tú)，人物的姿势(shì)和画面的深(shēn)度信息等(děng)。有了(le)它的帮助(zhù)，就不用(yòng)频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒式(shì)的创作了。

通俗(sú)的说ControlNet相当(dāng)于给AI绘(huì)画(huà)加了“魔(mó)法(fǎ)”，不少(shǎo)博主的作品已经获得了大量的(de)浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中之一，他用朋友(yǒu)的(de)照片直接带她(tā)们走进动(dòng)漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找到对(duì)应的关键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼开始换关键词(cí)试效果。

通过图片(piàn)就(jiù)可以(yǐ)看出来(lái)，效(xiào)果十分(fēn)惊艳。

更厉(lì)害的是(shì)，除了真实(shí)的照片(piàn)，草(cǎo)图也可以(yǐ)加上“魔(mó)法(fǎ)”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂(shā)”介(jiè)绍到(dào)ControlNet还能(néng)实(shí)现线(xiàn)稿(gǎo)转全(quán)彩图(tú)。大神(shén)张吕敏其本尊也亲自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越(yuè)来越强(qiáng)大(dà)，甚至输出的(de)作品都(dōu)已经能以假乱(luàn)真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发

警(jǐng)惕安全问(wèn)题

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

由于这个(gè)活动(dòng)里(lǐ)面给出(chū)的美女照(zhào)片都(dōu)是AI制作的真人照片(piàn)绘图，因为太(tài)逼(bī)真，被大家当成真(zhēn)事(shì)传播(bō)了。

不过仔细观察可以发现，活动发(fā)起者提(tí)供(gōng)的照片(piàn)中有个很(hěn)大的漏(lòu)洞可以(yǐ)发现并(bìng)非(fēi)真人，而是AI绘(huì)图，那便是图片中(zhōng)女性的手指(zhǐ)部分有的存在(zài)异(yì)常。

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有行业人事表(biǎo)示：“现(xiàn)在因为手指部(bù)分的绘画算法比较复(fù)杂，AI还不太(tài)会画人的手，但最新看到的图片(piàn)已(yǐ)经有越来(lái)越完(wán)美(měi)的AI模型出(chū)现，以(yǐ)后可能(néng)就完全没有漏洞了(le)。”

类似的(de)AI作图诈(zhà)骗在国外(wài)也已有(yǒu)发生(shēng)。据英国广播(bō)公司报(bào)道，土耳其地震(zhèn)期间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合成了儿童(tóng)受灾的假照片发布到网络，以此诱(yòu)骗(piàn)善(shàn)良的人打赏“捐(juān)助”从而实施诈骗。

目前随(suí)着技术发展，AIGC已经能做出真人照片般(bān)的绘图效果，如(rú)果这样(yàng)的图片被用来诈骗，将(jiāng)非常可怕(pà)。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了很多担忧，一方面，批判者认(rèn)为(wèi)AI在“学习”了大量前(qián)人(rén)的(de)作品之后，其创作没有(yǒu)任(rèn)何情绪和(hé)灵(líng)魂，难以和人类的(de)艺术创作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背后的版权、目前都并没有得(d蝇营狗苟是什么意思蝇营狗苟下一句é)到有效的解决，还(hái)有AIGC会(huì)不会代(dài)替人(rén)类“至高无上”的(de)创意。

马(mǎ)斯克也强调，人工智能的安(ān)全(quán)问题需要得到重(zhòng)视，太晚就来不及(jí)了。

AIGC下一站除了视(shì)频(pín)，还有(yǒu)远(yuǎn)方

技术都是(shì)有两(liǎng)面性的，潜(qián)在的危害并不能掩(yǎn)盖其(qí)光辉的贡献。现(xiàn)在看(kàn)来，人工智能技术(shù)将(jiāng)是第四次工业革命的(de)核心(xīn)驱动(dòng)力量(liàng)，将(jiāng)创造新的增长(zhǎng)奇迹。

过去一(yī)年，人工(gōng)智能在(zài)技术和商业层(céng)面(miàn)都(dōu)有了巨大进展，AI绘(huì)画就(jiù)是人工智能技术发生(shēng)方(fāng)向性(xìng)改变的一(yī)个代表。其(qí)下一(yī)站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌先后(hòu)发布了几条(tiáo)引(yǐn)爆科技圈的(de)短视频。这些视(shì)频(pín)引发关注并非内(nèi)容做(zuò)得多优(yōu)秀，反而都非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝(hē)水的(de)马，一(yī)只画画(huà)的玩具熊，或者一段骑摩托(tuō)车的第一视(shì)角录像，随便(biàn)一个有(yǒu)手机的人都可(kě)以(yǐ)随手录下一段。

但这些短视(shì)频的创作(zuò)方式(shì)非常简单，创作者(zhě)仅(jǐn)仅需要(yào)向AI输入一段话，甚至(zhì)只是说一下要求(qiú)，AI就可以根据需要生成一段视(shì)频。

谷歌发布(bù)的(de)两个AI生成(chéng)视频分别来自(zì)于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要(yào)突(tū)出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差(chà)别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频(pín)后，AI圈就(jiù)已经玩了一(yī)波梗(gěng)，一个能够做(zuò)出(chū)更(gèng)高清(qīng)视(shì)频的(de)AI还不足以在(zài)短时间内戳中兴(xīng)奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地(dì)方在于，它可(kě)以制作出超过2分钟的连贯的也有确切内容(róng)的视频，这(zhè)才(cái)是真正让人们感到惊喜的地(dì)方。因为无论(lùn)AI生成(chéng)的视(shì)频多么高清，也只能(néng)是为内容生产者提(tí)供一(yī)个(gè)灵感，一个(gè)素材，一个过场动画。

不过能(néng)够制(zhì)作出有具体剧情内(nèi)容的视频就意味着，一些视频创作由AI代替人工完(wán)成已经(jīng)初(chū)步有了可(kě)能。

当下AI的发展速度已经超过大部分人的想象。内容产业的本质是供给创(chuàng)造(zào)需求，AIGC作为全新的(de)内容生产方式，可(kě)以(yǐ)为内容(róng)产业带来更新(xīn)的(de)内容风格(gé)、更快(kuài)的(de)生(shēng)产速(sù)度，更(gèng)低的生产成本，这无疑会(huì)驱动内容(róng)产(chǎn)业的大(dà)爆(bào)发。

除(chú)了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术(shù)还能应用(yòng)于音乐、代码、机器(qì)人动作等(děng)多种内容形式的生(shēng)成(chéng)。不难发(fā)现该项(xiàng)技术不仅在游戏(xì)等行业能得到有效应用(yòng)，对于下一代互联网(wǎng)各(gè)种元素的(de)构建亦(yì)有关键意(yì)义。

从商业化的角度来看(kàn)，文化娱乐、教育(yù)、传媒(méi)等诸多领域，本身就对(duì)基于AI的可视化内容有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或不是(shì)结果，而只(zhǐ)是AI进程中(zhōng)的一块(kuài)重(zhòng)要(yào)拼图，有望在技术更新的加持(chí)下实现更大的应用价值。

AI从理(lǐ)解(jiě)内容，走向了可以生(shēng)成内容(róng)，甚至(zhì)能(néng)够(gòu)创造出(chū)独立价值和(hé)独(dú)立视角的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表(biǎo)着未来的(de)先进生产力(lì)即(jí)将到来。

紧抓(zhuā)大模型与算力(lì)，牢(láo)固(gù)AIGC底座

从(cóng)技术的(de)发展(zhǎn)也可(kě)以看出，在(zài)语言大(dà)模型、图像大模型(xíng)之后，多模(mó)态大模型(xíng)已经(jīng)成为了新的趋势(shì)。

大模型被誉(yù)为当前人(rén)工智能发展的智能(néng)底座(zuò)，是全球竞争最激烈的研究方向之一，包括(kuò)谷(gǔ)歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿里、腾讯等众多(duō)头部企业都在(zài)竞(jìng)相发力。

不(bù)过(guò)训练(liàn)大模型的(de)确价格(gé)不菲，以国(guó)盛证券发布的《ChatGPT需要多(duō)少算力(lì)》报告(gào)估算，GPT-3训练一次的(de)成本约为140万(wàn)美元(yuán)。而(ér)对于一(yī)些(xiē)更大的LLM(大型(xíng)语(yǔ)言模型)，训练成本则介于200万美(měi)元至1200万美元高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对应芯片需(xū)求(qiú)为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成(chéng)本约为(wèi)8亿美元，每日仅电费就(jiù)在5万美元左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开(kāi)庞(páng)大(dà)算力支(zh蝇营狗苟是什么意思蝇营狗苟下一句ī)持。在关注各类大模(mó)型的发(fā)展同时，更应(yīng)该关(guān)注算力(lì)网络(luò)的建设。

算力网络(luò)正驱动AI产业发展进(jìn)入(rù)史诗(shī)级(jí)加速进(jìn)程，让(ràng)AIGC及通用AI这一人工(gōng)智能发展的(de)终(zhōng)极(jí)目标离得更近。

因为算力可以对突破性技(jì)术创(chuàng)新提供(gōng)大力的(de)支持。这方(fāng)面(miàn)，多模态大(dà)模型是典型(xíng)。作为面向未(wèi)来强人(rén)工(gōng)智能、通用人工智能的重要(yào)技(jì)术创新(xīn)，多模态(tài)大模型已经(jīng)在人(rén)工(gōng)智能领域提(tí)出了很多年，业界(jiè)也(yě)有不(bù)少技术突破，但(dàn)是(shì)，多(duō)模(mó)态大模型进一(yī)步往下走，算力需求呈(chéng)几何式上升，一般的算力基(jī)础设施很(hěn)快将难以胜(shèng)任。

从图(tú)像、文字(zì)、语音单(dān)独一项的(de)训练，到双(shuāng)模态、三模态的(de)跃迁(qiān)，让人(rén)工智能可以灵(líng)活应对(duì)不同模态的转化、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这方面(miàn)，由算力网络来驱动将有明显优势。