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独立事件与互斥事件的区别与联系公式，独立事件与互斥事件的区别与联系视频 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)聊天机器人ChatGPT火(huǒ)爆以来，微(wēi)软公司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多次公开谈论(lùn)人(rén)工(gōng)智能话(huà)题(tí)。在最近的一次采访中(zhōng)，他再次(cì)表示：“AI可能会让科(kē)技行(xíng)业(yè)迎(yíng)来一次剧烈的洗牌(pái)”。

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

他预期，AI的发展可能(néng)会威胁(xié)到谷歌的市(shì)占率(lǜ)，因为微软在AI方面的(de)行(xíng)动相(xiāng)当迅速。而最(zuì)终科(kē)技巨头将把AI整合(hé)成用户的“全能助手(shǒu)”，包揽一切应用，与人们进行沟通并(bìng)提供(gōng)建(jiàn)议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等(děng)应(yīng)用。

大佬口中全能(néng)助手的(de)到来可能(néng)尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又一次AI绘画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀(shā)出重围。

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ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠(kào)近

以AI绘画为代表(biǎo)的(de)AIGC上一次爆火的(de)时候，还是2022年8月，在美(měi)国科罗拉多州举(jǔ)办的新兴数(shù)字艺(yì)术家(jiā)竞赛中，一幅(fú)名(míng)为(wèi)《太(tài)空歌剧院》的作品获奖。

随后(hòu)各大厂商的AI绘(huì)画软件被广(guǎng)大网友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用户们可以在应用中输入(rù)一(yī)组关(guān)键词(cí)或者一张照(zhào)片，就能获得(dé)一幅AI创作的画作。

作画的关(guān)键就是所输入的文本。同一组关(guān)键词(cí)也可以创作出很多(duō)张风(fēng)格不一样的画作，这(zhè)让创作的过程就像(xiàng)开盲盒(hé)。

很多用户很(hěn)喜欢这种不确(què)定的惊喜，他们会将生(shēng)成的美图当做头像。而另一部分喜欢(huān)翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交(jiāo)媒体上，许多用户分享AI“翻车现场”，例(lì)如(rú)，一位网友的小狗(gǒu)照片被AI画成(chéng)了“肌肉(ròu)男”，还有网(wǎng)友的(de)个人照(zhào)片被(bèi)AI识别成(chéng)了建筑(zhù)。

而如(rú)今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正在(zài)斯坦福(fú)读博的中国人张吕(lǚ)敏(mǐn)创作的(de)一(yī)种基于控制点的图(tú)像变形算法，主要(yào)用(yòng)于数字图(tú)像处理、计算机视觉(jué)和(hé)计算机图形学等领域。

其SD插(chā)件一(yī)经发布，在短(duǎn)短的(de)两天内便成为(wèi)了(le)AI绘画领域最(zuì)新(xīn)的热点。

在此之前，大(dà)家用了很多方法(fǎ)想(xiǎng)让(ràng)AI生成的(de)结果(guǒ)尽可能的符(fú)合要求，但是(shì)都不尽如人意，它的出现代表着AI生成开始(shǐ)进入真正的可控时(shí)期。

独立事件与互斥事件的区别与联系公式，独立事件与互斥事件的区别与联系视频因为ControlNet可以直接提取(qǔ)画面的构图，人物的(de)姿势和(hé)画(huà)面的深度信(xìn)息(xī)等(děng)。有了它的帮助，就不(bù)用(yòng)频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒式的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博(bó)主的作品已经(jīng)获得了大量的(de)浏览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是其中之一(yī)，他用朋友的照片直接带她们走(zǒu)进(jìn)动漫世界。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应的关键词；最后(hòu)用ControlNet插(chā)件绑定骨(gǔ)骼开始换关键词试效果。

通过图(tú)片(piàn)就可以(yǐ)看(kàn)出来，效果十分惊艳(yàn)。

更厉害的是(shì)，除(chú)了(le)真实的照片，草图也可(kě)以加上“魔法”，知乎大牛(niú)“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现(xiàn)线(xiàn)稿转全彩图。大神张(zhāng)吕敏其本(běn)尊(zūn)也亲(qīn)自(zì)回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越来越强大，甚至输出的作品(pǐn)都(dōu)已经(jīng)能以(yǐ)假(jiǎ)乱真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术力(lì)爆(bào)发(fā)

警(jǐng)惕安全问题(tí)

近日，“苏州金鸡(jī)湖有游(yóu)艇party”的(de)消息(xī)火(huǒ)遍网络，而经过(guò)警(jǐng)方辟谣这所谓(wèi)的“party”可能是全(quán)国(guó)第一起AI绘(huì)图诈骗(piàn)。

由于这(zhè)个(gè)活动里(lǐ)面给出的(de)美女照片都是AI制(zhì)作(zuò)的真(zhēn)人照片(piàn)绘(huì)图，因为太逼真，被大家(jiā)当(dāng)成真(zhēn)事传(chuán)播了。

不(bù)过仔细观察(chá)可(kě)以发现，活(huó)动发起者(zhě)提供(gōng)的照(zhào)片中有个很大的漏洞可以发现并非真人，而是(shì)AI绘图，那便是图片中女性的(de)手指(zhǐ)部分有(yǒu)的存(cún)在异常。

ChatGPT之后又一应(yīng)用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑(hēi)料正能量(liàng)

有(yǒu)行(xíng)业人事表(biǎo)示：“现在因为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太会(huì)画(huà)人的(de)手，但最新看到(dào)的图片已经有越来越完美的AI模型出现，以后可能(néng)就完全没(méi)有漏(lòu)洞(dòng)了(le)。”

类似的(de)AI作图诈(zhà)骗在国外也已有(yǒu)发(fā)生(shēng)。据(jù)英国广播公司报道，土耳其地震(zhèn)期间，有Tiktok用户使用(yòng)AI合成了(le)儿童(tóng)受灾的假照(zhào)片发布到网(wǎng)络，以此(cǐ)诱骗善良的人打赏“捐助”从而实(shí)施(shī)诈(zhà)骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照片般(bān)的绘图(tú)效果，如果这样的(de)图片被用来诈骗(piàn)，将(jiāng)非(fēi)常(cháng)可(kě)怕。

此(cǐ)外(wài)AIGC还引发了很(hěn)多(duō)担忧，一方面，批判者认为AI在(zài)“学习”了大量(liàng)前人的作品之后，其创作没(méi)有任(rèn)何(hé)情绪和灵魂，难以和人(rén)类的艺(yì)术创作(zuò)相(xiāng)提并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后(hòu)的版权、目前(qián)都(dōu)并没(méi)有(yǒu)得到有效的解决，还(hái)有AIGC会不会(huì)代(dài)替人类“至高无上”的创意(yì)。

马(mǎ)斯克也(yě)强(qiáng)调，人工智(zhì)能的(de)安全问题需要得到重视，太(tài)晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有(yǒu)远方(fāng)

技(jì)术都是(shì)有两面性的，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(jì)术(shù)将(jiāng)是第四(sì)次工业革命的核心驱(qū)动力量(liàng)，将创造新的增(zēng)长奇迹。

过去一年(nián)，人工(gōng)智能在技(jì)术(shù)和商业(yè)层面(miàn)都有(yǒu)了(le)巨大进展，AI绘画就(jiù)是人(rén)工(gōng)智能技术发生方向(xiàng)性改变(biàn)的一(yī)个代(dài)表。其下一(yī)站或(huò)许(xǔ)就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发布(bù)了几(jǐ)条引爆(bào)科(kē)技圈的短视(shì)频。这些视频引(yǐn)发关注(zhù)并非内容(róng)做得多优秀，反(fǎn)而都非常简单，比如一匹正在喝(hē)水的(de)马，一(yī)只(zhǐ)画(huà)画的玩具熊，或者一段骑摩托车的第一(yī)视角录像，随便(biàn)一个有手机(jī)的人都可以随手录下一段。

但(dàn)这些短视频的创(chuàng)作方式非常简单，创(chuàng)作(zuò)者仅仅需要向AI输入一段话，甚至只是说一(yī)下要求(qiú)，AI就可以根(gēn)据需(xū)要生(shēng)成(chéng)一段视(shì)频。

谷歌发(fā)布的两个AI生成视(shì)频分(fēn)别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是(shì)高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太(tài)多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后(hòu)，AI圈就(jiù)已经玩(wán)了一波梗，一(yī)个(gè)能够做出更高(gāo)清视(shì)频(pín)的AI还不足以在短时(shí)间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令(lìng)人(rén)震惊的地方在于(yú)，它可以制作出超过2分(fēn)钟(zhōng)的连贯的也有确切内容的视频(pín)，这才是真(zhēn)正(zhèng)让人们感到惊喜的地方(fāng)。因为无论AI生(shēng)成的视频多么(me)高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一个素材，一个过场动画。

不过能够(gòu)制作出有具体剧情内容的视频就意味着(zhe)，一(yī)些视频创作由AI代替(tì)人工完成(chéng)已(yǐ)经初步有了可能。

当下AI的发展速度已经超过(guò)大部分人的想(xiǎng)象。内容(róng)产业的本质(zhì)是供给(gěi)创造需求(qiú)，AIGC作为全新(xīn)的内容生(shēng)产方式(shì)，可以为内容产业带来(lái)更(gèng)新的内(nèi)容风(fēng)格、更快的(de)生产速度，更低(dī)的(de)生(shēng)产成(chéng)本，这无疑(yí)会驱动内容(róng)产业(yè)的大(dà)爆发。

除了AI绘(huì)图、视频(pín)，AIGC技术还能应用于(yú)音(yīn)乐、代码、机器人(rén)动作等多种内容形(xíng)式的生成。不难(nán)发现(xiàn)该项(xiàng)技术不仅在游(yóu)戏等行业能得到(dào)有效应用(yòng)，对(duì)于(yú)下一代互联(lián)网(wǎng)各种元(yuán)素的构建(jiàn)亦有关键意义(yì)。

从商(shāng)业(yè)化的角度来看，文化娱乐、教育、传媒等(děng)诸多领域，本(běn)身就对基于(yú)AI的(de)可视化内容有强烈需求。

因此，AI绘(huì)画及视频或不(bù)是结果，而只是AI进程中的一块重要拼图，有望在技术更新的加持下实现更大的应用价值。

AI从理解内容(róng)，走向了(le)可以生成(chéng)内容，甚至能够(gòu)创造(zào)出独(dú)立价值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈(quān)，更(gèng)代表(biǎo)着未(wèi)来的先(xiān)进(jìn)生产(chǎn)力即将(jiāng)到来。

紧抓大模(mó)型与算力(lì)，牢固AIGC底座

从技术(shù)的发(fā)展也可以看出，在语言大模型(xíng)、图(tú)像大模(mó)型之后，多模态(tài)大模型已经成为了新的(de)趋(qū)势。

大模型被誉为当前人工智(zhì)能发展的智能底座，是(shì)全球竞争(zhēng)最(zuì)激(jī)烈的研(yán)究方(fāng)向(xiàng)之一，包括谷歌、亚马逊、百度(dù)、阿里、腾(téng)讯等(děng)众多(duō)头部企(qǐ)业都在竞相发力。

不过(guò)训练大模型的确价格不菲，以(yǐ)国盛(shèng)证券发布的(de)《ChatGPT需要多少算力》报(bào)告估算，GPT-3训练(liàn)一次的(de)成(chéng)本约(yuē)为140万(wàn)美元。而(ér)对于(yú)一些更大(dà)的LLM(大型(xíng)语(yǔ)言模(mó)型)，训(xùn)练成本则介于200万美(měi)元至1200万美元高价之间(jiān)。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万(wàn)计(jì)算，其对应芯片需求为(wèi)3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为8亿美元，每日仅电费就在5万(wàn)美元(yuán)左右。

此外不(bù)论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开庞大算力(lì)支持。在关(guān)注各类(lèi)大模型(xíng)的发(fā)展同时，更应该关(guān)注算力网络的建设。

算力网络正驱动AI产业发展进入史诗级加速(sù)进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一人工智(zhì)能发(fā)展的终极目标离得更近。

因(yīn)为算力可以对突破性技术创新(xīn)提供大力(lì)的支持。这方面(miàn)，多(duō)模(mó)态大(dà)模型(xíng)是典型(xíng)。作为面向(xiàng)未来强(qiáng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能、通用人工智能的重要技术创新，多模态大模(mó)型已经在人(rén)工智能领域提出了很多年，业界也有不少技术突破，但是，多模态(tài)大模型进一步往(wǎng)下走，算力需求(qiú)呈几(jǐ)何式上升，一(yī)般(bān)的算(suàn)力基础设施很(hěn)快将难以胜任。

从图像、文字(zì)、语音(yīn)单独一项的(de)训练，到双模(mó)态、三模(mó)态的(de)跃迁(qiān)，让(ràng)人工智能(néng)可以灵活(huó)应对不同(tóng)模态的转化、像人与(yǔ)世界(jiè)交互(hù)一样自然，这方面，由(yóu)算(suàn)力(lì)网(wǎng)络来驱动将有明显优势。