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嫦娥二号拍到外星人已经证实 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(liáo)天机器人ChatGPT火爆(bào)以来，微软公(gōng)司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多次公开谈论(lùn)人工智能话题(tí)。在最近(jìn)的一次采访中，他(tā)再次表示：“AI可(kě)能会(huì)让科技行业迎来一次剧烈的洗牌”。

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

他预(yù)期，AI的发展可能会威胁到谷歌的市占(zhàn)率，因为微软在AI方面的行动相当迅速。而最终(zhōng)科技(jì)巨头将把AI整(zhěng)合成用户的“全能(néng)助手(shǒu)”，包揽一切应用，与人们进行沟通并提供建议，可(kě)以(yǐ)取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助(zhù)手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点(diǎn)包围中杀出重围。

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ControlNet颠覆AI绘画(huà)新(xīn)玩(wán)法

AIGC向可控靠近

以AI绘(huì)画(huà)为代表的AIGC上一次爆(bào)火的时(shí)候(hòu)，还是2022年8月，在美国(guó)科(kē)罗拉多州举(jǔ)办的新兴(xīng)数字艺(yì)术家竞赛中，一幅名为《太空歌剧院(yuàn)》的作品(pǐn)获(huò)奖。

随后各大厂商的AI绘画软(ruǎn)件(jiàn)被广大网(wǎng)友(yǒu)熟(shú)知并(bìng)体(tǐ)验，Stable Diffusion便(biàn)是其中(zhōng)代表。

用户们可以在应(yīng)用(yòng)中输入(rù)一组关键词或(huò)者一张(zhāng)照片，就能获得一幅(fú)AI创作的画作。

作画的关键就是所输入的(de)文本。同一组关(guān)键词也可(kě)以(yǐ)创作出很多张风(fēng)格不一样的画作(zuò)，这让(ràng)创(chuàng)作的(de)过程就像开盲(máng)盒。

很多用户(hù)很(hěn)喜欢这种不确定的惊喜，他们会将生成的美图当做(zuò)头(tóu)像。而另(lìng)一部分喜欢翻看(kàn)AI绘画的“翻车(chē)”作(zuò)品。在(zài)社交媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位网(wǎng)友的小狗照(zhào)片被AI画(huà)成(chéng)了(le)“肌(jī)肉男”，还(hái)有网友(yǒu)的个人照片被AI识别成了建(jiàn)筑。

而如(rú)今随着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关(guān)键词游戏可能(néng)要被颠覆了。

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ControlNet是一位正(zhèng)在(zài)斯(sī)坦福读博(bó)的(de)中国(guó)人张吕敏创作的一(yī)种基于控制(zhì)点的(de)图(tú)像变(biàn)形算法，主(zhǔ)要(yào)用于数字图像处理、计算(suàn)机视觉和计(jì)算机图形学等领域。

其SD插件一(yī)经发布，在短短的两天内便成为了(le)AI绘(huì)画领域最新的热点。

在此之(zhī)前(qián)，大家用了(le)很多方法想让AI生成的结(jié)果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不(bù)尽如人意，它的出现代(dài)表着AI生(shēng)成开始进入真正的(de)可(kě)控(kòng)时期(qī)。

因为ControlNet可以直接提取画面(miàn)的构图，人物的(de)姿势(shì)和画面的(de)深度信息等。有了(le)它(tā)的帮助(zhù)，就不用频繁的用提(tí)示词来碰(pèng)运气，抽盲盒(hé)式(shì)的(de)创作(zuò)了(le)。

通俗(sú)的说ControlNet相当于(yú)给A嫦娥二号拍到外星人已经证实I绘画加(jiā)了“魔法”，不少博主(zhǔ)的作品已经获得了大量的浏(liú)览量，“viggo”就是(shì)其中之(zhī)一，他用(yòng)朋友的照片(piàn)直接带(dài)她们走(zǒu)进(jìn)动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字(zì)。

再用Text2Prompt插(chā)件拓展找到对(duì)应的关键词；最后用ControlNet插件绑定骨嫦娥二号拍到外星人已经证实骼开始换关(guān)键词(cí)试效果。

通过图片就可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害(hài)的是，除了真实的照片，草图也可以加上“魔法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还(hái)能(néng)实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神(shén)张吕敏其(qí)本(běn)尊也(yě)亲自回应。

不得不说(shuō)当下(xià)AIGC已经变得越来越强(qiáng)大(dà)，甚至输出的(de)作品都已经能(néng)以(yǐ)假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发(fā)

警惕安全问题

近日，“苏(sū)州(zhōu)金鸡湖有游艇(tǐng)party”的(de)消息火(huǒ)遍网(wǎng)络，而(ér)经过警方(fāng)辟谣这所(suǒ)谓的“party”可能是全(quán)国第一起AI绘图诈骗。

由于(yú)这(zhè)个活动里面给出的(de)美(měi)女照片都是AI制作的真人照片(piàn)绘(huì)图，因为太(tài)逼真，被大家当成真事传(chuán)播了。

不(bù)过仔(zǎi)细观察可以(yǐ)发现，活动发起者(zhě)提供的照片(piàn)中有个很(hěn)大的漏洞可以发现并(bìng)非真(zhēn)人(rén)，而是AI绘图，那便是图片中女性的(de)手指部分有的存在异常。

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有行(xíng)业人事表示：“现在(zài)因(yīn)为(wèi)手指部分的绘画算(suàn)法比较复杂，AI还不太会画人的手(shǒu)，但最新(xīn)看到的图(tú)片已经有越来越(yuè)完美的AI模型出现，以后可(kě)能就完(wán)全没有漏洞(dòng)了。”

类似的(de)AI作(zuò)图(tú)诈骗在国外(wài)也已有发生。据英国广(guǎng)播公(gōng)司报道，土耳其地(dì)震期间(jiān)，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成(chéng)了儿童受灾的(de)假照片发布到网络，以此(cǐ)诱骗善良(liáng)的人(rén)打赏“捐(juān)助”从而(ér)实施诈骗。

目前随(suí)着技术(shù)发展，AIGC已(yǐ)经能做出真人照片(piàn)般的绘图效果，如果(guǒ)这样的图片被用来(lái)诈(zhà)骗，将非常可怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判(pàn)者认为AI在(zài)“学习”了大量前人的作品(pǐn)之后，其创作没有任何情绪和(hé)灵魂，难(nán)以(yǐ)和(hé)人(rén)类的(de)艺术创作(zuò)相提并论(lùn)。

另一方面(miàn)，AIGC背后(hòu)的版权、目(mù)前(qián)都并没有得到有效的解决，还有AIGC会(huì)不会代(dài)替人类(lèi)“至(zhì)高无上”的创意。

马斯克也强调(diào)，人(rén)工智能的安全问题需(xū)要得(dé)到重视，太晚(wǎn)就来(lái)不及了。

AIGC下(xià)一站除了视频(pín)，还(hái)有远方

技术都是有两(liǎng)面(miàn)性的(de)，潜在(zài)的危(wēi)害并(bìng)不能掩盖(gài)其光辉(huī)的贡献。现在(zài)看来，人工智能技(jì)术将(jiāng)是(shì)第四次工业(yè)革(gé)命的(de)核心驱动力量(liàng)，将(jiāng)创造(zào)新的增长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在技术(shù)和商业层面都有(yǒu)了巨大进展，AI绘(huì)画就是人工智能技(jì)术(shù)发生(shēng)方向性改变的一个代(dài)表。其下一站或(huò)许(xǔ)就(jiù)是(shì)视频。

此(cǐ)前，Meta和谷歌先后发布了几条(tiáo)引(yǐn)爆(bào)科技圈的短视频。这些(xiē)视频引发关注并(bìng)非内容做得多(duō)优(yōu)秀，反而都非常简单，比如一匹正在(zài)喝水的马，一只(zhǐ)画画的(de)玩具(jù)熊，或(huò)者一(yī)段骑(qí)摩托车(chē)的第一视(shì)角录像，随(suí)便一个有手机的人(rén)都可以(yǐ)随手录下一(yī)段(duàn)。

但(dàn)这(zhè)些短视频(pín)的(de)创作方(fāng)式(shì)非(fēi)常(cháng)简单(dān)，创(chuàng)作者仅仅(jǐn)需(xū)要向AI输入一段话(huà)，甚至只(zhǐ)是说一(yī)下要(yào)求，AI就可以根据需要生成(chéng)一段视(shì)频。

谷(gǔ)歌发布的(de)两个AI生成(chéng)视频分别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突(tū)出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就已(yǐ)经玩了一(yī)波梗，一(yī)个能够做出更高清视频的(de)AI还不(bù)足(zú)以(yǐ)在(zài)短时(shí)间内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地(dì)方在(zài)于(yú)，它可以(yǐ)制作出超过(guò)2分钟的(de)连贯的也(yě)有确切内容(róng)的视频，这(zhè)才(cái)是(shì)真正(zhèng)让人们(men)感到惊喜的(de)地方(fāng)。因为无(wú)论AI生成(chéng)的视频多么高清，也(yě)只能是为内容生产者提供(gōng)一个灵感(gǎn)，一个(gè)素材，一(yī)个过场动画。

不(bù)过能够制(zhì)作出有具体剧情内(nèi)容(róng)的(de)视频就意味着，一些视(shì)频创作由AI代替人工完成已经初步有了可能(néng)。

当下AI的发展(zhǎn)速(sù)度已(yǐ)经超过(guò)大部分人的想象(xiàng)。内容产业的本(běn)质是(shì)供给创造(zào)需求，AIGC作为全(quán)新的内容生产方式，可(kě)以为内容产业带来更新(xīn)的内容风格、更快的生产速度，更(gèng)低的生(shēng)产成本(běn)，这无疑会(huì)驱动(dòng)内容产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图(tú)、视频(pín)，AIGC技术还能应用(yòng)于(yú)音乐、代码、机器人动(dòng)作等多种内容形式(shì)的生(shēng)成。不难(nán)发(fā)现该项(xiàng)技术不(bù)仅(jǐn)在游戏(xì)等行业(yè)能得(dé)到有效应用，对于(yú)下一(yī)代(dài)互联网各种元素(sù)的(de)构(gòu)建亦有关(guān)键意(yì)义。

从(cóng)商(shāng)业化的(de)角度(dù)来(lái)看，文化娱(yú)乐、教育(yù)、传媒(méi)等诸多领(lǐng)域，本(běn)身就(jiù)对基于(yú)AI的(de)可视化(huà)内(nèi)容有(yǒu)强烈(liè)需求。

因此，AI绘画及(jí)视频或不是结果，而只(zhǐ)是AI进程(chéng)中的一(yī)块重要拼图，有望在(zài)技(jì)术更新的加(jiā)持下实现更大的应用价值。

AI从理(lǐ)解内容，走向(xiàng)了可以生成(chéng)内(nèi)容，甚至能够创造出独立价值和独立视角的内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着未来的先进生产力(lì)即(jí)将到来(lái)。

紧(jǐn)抓大模(mó)型与算力(lì)，牢(láo)固AIGC底(dǐ)座

从(cóng)技术(shù)的发(fā)展也可以看出(chū)，在语言大模型、图(tú)像大模型之后，多模态(tài)大模型已(yǐ)经成为了新的(de)趋势(shì)。

大模型被誉为(wèi)当前人工(gōng)智(zhì)能发(fā)展的智(zhì)能底座，是全球(qiú)竞争最(zuì)激烈(liè)的研究方(fāng)向之一，包(bāo)括谷歌(gē)、亚马逊(xùn)、百(bǎi)度、阿里、腾讯等众(zhòng)多头部企业都在竞相(xiāng)发(fā)力。

不过(guò)训练(liàn)大模型的确(què)价格不(bù)菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力(lì)》报告(gào)估(gū)算，GPT-3训练(liàn)一次的成本约(yuē)为(wèi)140万美(měi)元。而对(duì)于一些更大(dà)的(de)LLM(大型语言模型)，训练成本则介于200万美元至1200万美(měi)元高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平(píng)均(jūn)数1300万计算，其对应(yīng)芯片需求为3万多(duō)片英伟达(dá)A100 GPU，初始(shǐ)投入成本约为8亿美元，每日仅电费(fèi)就(jiù)在(zài)5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开庞大(dà)算力支持。在关注各类(lèi)大模型(xíng)的发展同(tóng)时，更应该关注算力(lì)网络的建设。

算力网络正驱动AI产业(yè)发展进入(rù)史诗级加速进(jìn)程，让AIGC及通用AI这一(yī)人工智(zhì)能发(fā)展的终(zhōng)极目标离得更近。

因为算(suàn)力可以对突破性技术(shù)创新(xīn)提供大力的(de)支持(chí)。这方面(miàn)，多模态(tài)大(dà)模型是典型(xíng)。作为面向未来强人工智能、通用(yòng)人工(gōng)智(zhì)能的(de)重(zhòng)要技术创新，多(duō)模态大模型已经(jīng)在人工智能领(lǐng)域提出(chū)了很多年，业界也(yě)有不少技术突破，但是，多模(mó)态(tài)大模型(xíng)进一步往下走，算力需求呈几何(hé)式上(shàng)升，一般的算力基础设施很快将难以胜任。

从图像、文字(zì)、语音单(dān)独一项的训练，到(dào)双模态、三模(mó)态的跃(yuè)迁，让人(rén)工智(zhì)能可以(yǐ)灵(líng)活应对不同(tóng)模(mó)态的转化、像人与(yǔ)世界交互一样自然(rán)，这方面，由(yóu)算力网络来驱动将有明显优势。