吃完布洛芬不能吃什么，吃完布洛芬不可以吃的东西-成都工装公司_工装装修效果图_专注公装设计装修

吃完布洛芬不能吃什么，吃完布洛芬不可以吃的东西 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火爆以来，微软公司创(chuàng)始人比(bǐ)尔·盖茨已多次(cì)公开谈(tán)论人工智能话(huà)题(tí)。在最近(jìn)的(de)一次采访中(zhōng)，他再次表示(shì)：“AI可(kě)能(néng)会让科技行(xíng)业(yè)迎来一次剧(jù)烈(liè)的洗牌”。

这(zhè)个结(jié)论是他在(zài)当地时间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的。

他预(yù)期，AI的发(fā)展可能(néng)会威胁到(dào)谷歌的市占率，因为微软在AI方面的(de)行动相当迅速(sù)。而最终(zhōng)科技(jì)巨(jù)头将把AI整(zhěng)合成(chéng)用户的“全能助(zhù)手”，包(bāo)揽一切应用，与人们(men)进行沟通并提供建(jiàn)议(yì)，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应(yīng)用(yòng)。

大(dà)佬口中全能助手的到来(lái)可能(néng)尚需时(shí)日，但由ControlNet引发的又一次AI绘画(huà)浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话(huà)题热点(diǎn)包围中杀出重(zhòng)围。

ChatGPT之(zhī)后又一(yī)应用杀疯(fēng)了(le)，AIGC或进(jìn)入可控期，将(jiāng)洗牌科技(jì)行业？_黑料正能量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画(huà)新玩(wán)法

AIGC向可控靠近(jìn)

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火的时候，还是(shì)2022年8月，在美(měi)国科(kē)罗拉(lā)多州举办的(de)新兴数(shù)字(zì)艺(yì)术家竞赛中，一幅名(míng)为(wèi)《太空歌(gē)剧院(yuàn)》的作品(pǐn)获(huò)奖。

随(suí)后各(gè)大厂(chǎng)商的AI绘画(huà)软件(jiàn)被广(guǎng)大(dà)网(wǎng)友(yǒu)熟(shú)知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是(shì)其中代表(biǎo)。

用户们(men)可以在(zài)应用中输入一组(zǔ)关键词或者一(yī)张照片，就(jiù)能获得一(yī)幅AI创(chuàng)作(zuò)的画作。

作画的关(guān)键就(jiù)是所输入的文本。同(tóng)一组关(guān)键词也可以创作出很多张风格(gé)不一(yī)样的画作(zuò)，这(zhè)让(ràng)创作的过程就像开盲盒。

很多用(yòng)户很(hěn)喜(xǐ)欢这(zhè)种不确定的惊喜(xǐ)，他们会将生成的(de)美图当做(zuò)头像。而(ér)另一部(bù)分喜欢翻看(kàn)AI绘画的“翻车”作品。在社交(jiāo)媒体(tǐ)上，许多用户分(fēn)享AI“翻车现场”，例如，一位网友的小(xiǎo)狗照片被AI画成了“肌肉男”，还(hái)有网(wǎng)友的个人照(zhào)片被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(de)填写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正在斯坦福读博(bó)的中国人张吕敏创作(zuò)的一(yī)种(zhǒng)基于控制点的图像(xiàng)变形算法，主要(yào)用于数(shù)字图像处理、计(jì)算(suàn)机视觉和(hé)计算机图形(xíng)学(xué)等(děng)领域。

其SD插件(jiàn)一(yī)经发布(bù)，在(zà吃完布洛芬不能吃什么，吃完布洛芬不可以吃的东西i)短短的(de)两天(tiān)内便成为了AI绘(huì)画领(lǐng)域最新的(de)热点。

在此(cǐ)之前(qián)，大家(jiā)用了(le)很多方法想让(ràng)AI生成的结果尽可能(néng)的符合(hé)要(yào)求，但是(shì)都不尽如人意，它(tā)的出现代表着AI生成开始进入真(zhēn)正的(de)可控时期。

因(yīn)为(wèi)ControlNet可以(yǐ)直接提取画面的构图，人物的(de)姿势和(hé)画面(miàn)的深度信息(xī)等。有了(le)它(tā)的帮助，就(jiù)不用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒式的创作了(le)。

通(tōng)俗(sú)的(de)说ControlNet相当于给(gěi)AI绘画加了“魔(mó)法(fǎ)”，不少博主的作品已(yǐ)经获得了大量的浏览量(liàng)，“viggo”就是其(qí)中之一(yī)，他(tā)用朋(péng)友的照片直接(jiē)带她们走进动漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对(duì)应的(de)关键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼开始换(huàn)关键(jiàn)词试(shì)效果。

通过(guò)图片就可以看出来，效果十(shí)分(fēn)惊艳。

更厉害(hài)的(de)是，除了真实的(de)照片(piàn)，草图也可(kě)以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全(quán)彩图。大神张吕(lǚ)敏其本尊也亲(qīn)自回应(yīng)。

不得(dé)不说当下AIGC已经变得越来越强大(dà)，甚至输(shū)出的作品都已(yǐ)经能以假乱真了。

难辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全(quán)问题

近(jìn)日，“苏州金(jīn)鸡湖(hú)有游艇party”的消(xiāo)息火遍网络，而经过警方(fāng)辟谣(yáo)这所(suǒ)谓的(de)“party”可能是全国第一起AI绘图诈骗。

由于(yú)这个活(huó)动里面给(gěi)出的美女照片都是AI制作的真人照片(piàn)绘图，因(yīn)为太逼真，被大家当成真事传播了(le)。

不过(guò)仔(zǎi)细(xì)观察可以发现，活动发起者提供的照片中(zhōng)有个很(hěn)大的漏洞可以发现并非真人，而(ér)是AI绘图，那便是图片中女性的(de)手指部分有(yǒu)的(de)存在异常(cháng)。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

有行业人事表(biǎo)示(shì)：“现在因(yīn)为手指(zhǐ)部分的绘(huì)画算(suàn)法比(bǐ)较复杂，AI还不太会画人的手，但最新看到的图片(piàn)已经有越来越完美(měi)的AI模型出现，以后可能就完全(quán)没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类(lèi)似的AI作图诈骗(piàn)在(zài)国外也(yě)已有发生。据英国广播公司报道(dào)，土耳其(qí)地震期间，有Tiktok用户(hù)使用(yòng)AI合成了儿童受灾的假照片发布(bù)到网络(luò)，以此(cǐ)诱(yòu)骗善(shàn)良(liáng)的人打赏“捐助(zhù)”从而(ér)实施诈骗。

目前随着技(jì)术发展，AIGC已(yǐ)经能做出真人(rén)照(zhào)片般的绘图效果，如果这样的图片(piàn)被用来诈(zhà)骗，将非常(cháng)可怕。

此外AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了大(dà)量前人的(de)作品之(zhī)后(hòu)，其(qí)创作没有任何(hé)情绪(xù)和(hé)灵魂，难以和(hé)人类的艺(yì)术创作相(xiāng)提并论。

另(lìng)一(yī)方面，AIGC背后(hòu)的版(bǎn)权、目前都并没有得到有效(xiào)的解决，还有AIGC会不(bù)会代替人类(lèi)“至高无上”的创意。

马斯克也强调，人工智(zhì)能(néng)的安全问(wèn)题需要(yào)得到重视，太晚(wǎn)就来不及了(le)。

<吃完布洛芬不能吃什么，吃完布洛芬不可以吃的东西strong>03

AIGC下一站除(chú)了视(shì)频，还有(yǒu)远方

技术都(dōu)是有两面性的，潜在的危害并不能(néng)掩盖其光辉的(de)贡献。现在(zài)看来，人工智能(néng)技术将是第四次(cì)工业(yè)革命的核心(xīn)驱动力(lì)量，将创(chuàng)造新的(de)增长奇迹。

过(guò)去一(yī)年，人工智能在技术和(hé)商业层面都有了巨(jù)大进展，AI绘画就是(shì)人(rén)工智能技术发生方向性改变的一个代表。其下一站或许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技(jì)圈的短视(shì)频。这些视频引发关(guān)注并非内(nèi)容做得多优秀(xiù)，反而都非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝水的马，一只画画的玩具熊，或(huò)者一段(duàn)骑摩托车(chē)的第一视角录像，随便一个有手机的(de)人都可以随手(shǒu)录下一段。

但(dàn)这些(xiē)短视频(pín)的创作方式非常简单，创作者仅仅(jǐn)需要(yào)向AI输入一段话(huà)，甚(shèn)至只是(shì)说一下要求(qiú)，AI就可以根据(jù)需要生成一段视频。

谷歌(gē)发(fā)布(bù)的两个AI生成视(shì)频分别来(lái)自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成(chéng)的视频后，AI圈就已经玩了一波(bō)梗，一个能够做(zuò)出更高清视频的AI还(hái)不足以(yǐ)在短时间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加(jiā)令人震惊的地(dì)方在于，它可以(yǐ)制作出超过2分钟的连(lián)贯的也(yě)有确(què)切内容的视频，这才(cái)是真正让人们感到惊喜的(de)地方(fāng)。因为无论AI生成的视频(pín)多么高清，也只能是(shì)为内(nèi)容生产(chǎn)者提供一个灵感，一个素材，一个过场(chǎng)动画(huà)。

不(bù)过能够制作(zuò)出有具体剧(jù)情内容的(de)视频就(jiù)意味着，一(yī)些视频创作(zuò)由AI代替人工完成已经(jīng)初步有(yǒu)了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超(chāo)过大(dà)部分人的想象。内(nèi)容产业的本质(zhì)是(shì)供给创造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可(kě)以为内容产(chǎn)业(yè)带来(lái)更新的(de)内(nèi)容风格(gé)、更快的生产速(sù)度，更低的生(shēng)产成本，这无疑会驱动内容产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能(néng)应用于音乐、代码、机器人动(dòng)作等多(duō)种内容形式的(de)生成。不难发现该项(xiàng)技术不仅在游戏等(děng)行业能得到有效应(yīng)用，对于下一(yī)代互联网各种元素的构建亦有关键意(yì)义。

从商业(yè)化的角(jiǎo)度来看，文化娱乐(lè)、教育(yù)、传(chuán)媒(méi)等诸多领域，本(běn)身就对基(jī)于AI的(de)可视化内容有强(qiáng)烈需求。

因此，AI绘画及(jí)视(shì)频或不是结果，而只是AI进程中的一块重(zhòng)要(yào)拼(pīn)图，有(yǒu)望在技术更新的加持下实(shí)现更大的应用价值(zhí)。

AI从理解内容，走向(xiàng)了(le)可以生成内容(róng)，甚至能够创造出独立(lì)价(jià)值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着未(wèi)来的先(xiān)进生产力即将(jiāng)到来。

紧(jǐn)抓(zhuā)大模型(xíng)与(yǔ)算力(lì)，牢固AIGC底座(zuò)

从(cóng)技术的(de)发展也可以看出，在语言大模型(xíng)、图像(xiàng)大模(mó)型之后，多(duō)模态大模型已经(jīng)成为了新的趋势。

大模型被(bèi)誉为(wèi)当前(qián)人工智能(néng)发展的智能底座，是全球(qiú)竞争最激烈的研(yán)究方向(xiàng)之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊(xùn)、百度、阿里、腾讯等(děng)众多头部(bù)企业(yè)都在竞相发力(lì)。

不过训练大模型的(de)确价(jià)格(gé)不(bù)菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力(lì)》报告(gào)估算，GPT-3训练一次的成本约为140万(wàn)美元。而对于一些更大的LLM(大型(xíng)语言模型(xíng))，训练(liàn)成本则介于200万(wàn)美(měi)元(yuán)至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯(xīn)片需求为3万多片英(yīng)伟(wěi)达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美(měi)元(yuán)，每日仅电费(fèi)就在5万美元(yuán)左右。

此外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞大算力支持(chí)。在关注各(gè)类(lèi)大模型的发展同时(shí)，更应该关注算力网络的建设。

算力网络正驱动AI产业发展进入史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一人(rén)工(gōng)智能(néng)发展的终极目标离(lí)得更近。

因为算力可以(yǐ)对突破性技术(shù)创新提供(gōng)大力的支持(chí)。这方面，多模态大(dà)模型是典(diǎn)型(xíng)。作(zuò)为面向未来强人(rén)工智能、通用人工智(zhì)能的重要技术创新，多模态大(dà)模型(xíng)已经在人工智能(néng)领域提出了很(hěn)多年，业(yè)界也(yě)有(yǒu)不少技(jì)术(shù)突破(pò)，但(dàn)是，多模态(tài)大模(mó)型进一步往下(xià)走，算(suàn)力需求呈几(jǐ)何式上升，一(yī)般的算力基础设施很快将难以胜任(rèn)。

从图(tú)像、文字、语音单独一项的训练，到双模(mó)态、三(sān)模态的(de)跃(yuè)迁，让人工智能(néng)可(kě)以灵活(huó)应对(duì)不同(tóng)模态的(de)转化、像人与世界交(jiāo)互一样(yàng)自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动将有明显优(yōu)势(shì)。