电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mah-成都工装公司_工装装修效果图_专注公装设计装修

电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mah 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(tiān)机器人ChatGPT火爆(bào)以来，微(wēi)软公司创(chuàng)始(shǐ)人比(bǐ)尔(ěr)·盖茨已(yǐ)多次公开(kāi)谈论人工智能话题。在最近的一次采访中，他再次表示：“AI可能会让(ràng)科技行(xíng)业迎(yíng)来一次剧(jù)烈的洗牌”。

这个(gè)结论是他在(zài)当地时间2月20日接受《In Good Company》节(jié)目(mù)专访时提(tí)出(chū)的。

他预期(qī)，AI的发(fā)展可能会威胁到谷歌的市占率，因为微(wēi)软在AI方面的行动(dòng)相当(dāng)迅速(sù)。而最终(zhōng)科(kē)技(jì)巨头(tóu)将把AI整合成用户(hù)的“全能助手(shǒu)”，包揽一(yī)切(qiè)应用，与人们进行沟(gōu)通并提供(gōng)建议，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬(lǎo)口(kǒu)中全(quán)能助手的到(dào)来可能尚需时日(rì)，但由ControlNet引发的又一(yī)次AI绘(huì)画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点(diǎn)包围中杀出重(zhòng)围(wéi)。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入(rù)可控期(qī)，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩(wán)法

AIGC向可控靠近

以(yǐ)AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火的时候，还是(shì)2022年(nián)8月(yuè)，在美国(guó)科罗拉多州举办的新(xīn)兴数字艺术(shù)家竞赛中，一(yī)幅名为(wèi)《太空歌(gē)剧院》的(de)作(zuò)品获奖。

随后各大厂商(shāng)的AI绘(huì)画软件被广大(dà)网(wǎng)友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表。

用(yòng)户们可以在应(yīng)用中输入一组(zǔ)关键词(cí)或者一张照(zhào)片，就能获(huò)得一幅AI创作的画作(zuò)。

作画的关键就是(shì)所输入的文本。同一组关键词也可以创作出很多张风格不一样的画(huà)作，这让创作的过程就像开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的(de)惊喜，他们(men)会将生成的(de)美图当做(zuò)头像。而另一(yī)部分喜欢翻(fān)看(kàn)AI绘画的“翻(fān)车”作品。在社(shè)交(jiāo)媒体上，许多用户(hù)分(fēn)享(xiǎng)AI“翻车现场(chǎng)”，例如，一位网友的(de)小狗照片被(bèi)AI画成(chéng)了“肌肉男”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识(shí)别成了建(jiàn)筑。

而如(rú)今随着(zhe)ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关键(jiàn)词游(yóu)戏(xì)可能要被(bèi)颠覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张吕(lǚ)敏(mǐn)创(chuàng)作的一种基(jī)于(yú)控制点(diǎn)的图像变形算法(fǎ)，主要(yào)用于数字图(tú)像(xiàng)处理、计算机视(shì)觉和计(jì)算机图(tú)形(xíng)学等领域。

其(qí)SD插件一经发布，在短短的两(liǎng)天内便成为了AI绘画(huà)领域最新的热点。

在此之前，大家用(yòng)了很多(duō)方法想让(ràng)AI生成(chéng)的结果(guǒ)尽(jǐn)可能的符(fú)合要求，但是都不尽如人意，它(tā)的出(chū)现(xiàn)代表着AI生成开始进入(rù)真正的可控时期。

因(yīn)为ControlNet可(kě)以直(zhí)接提取画面的构图，人物的姿势和画面的深(shēn)度信息等(děng)。有了它的帮助，就(jiù)不用频繁(fán)的用(yòng)提(tí)示词(cí)来碰(pèng)运气(qì)，抽盲(máng)盒(hé)式(shì)的(de)创作(zuò)了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔(mó)法”，不少博(bó)主的(de)作品已经获得了大量的浏览(lǎn)量(liàng)，“viggo”就是其中之一，他用(yòng)朋友的照片直接带她们走(zǒu)进动漫(màn)世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插(chā)件拓展找到对(duì)应的关键词；最后(hòu)用ControlNet插(chā)件(jiàn)绑定(dìng)骨骼开始换关键词试效(xiào)果(guǒ)。

通过(guò)图片(piàn)就可以看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更(gèng)厉(lì)害(hài)的是，除了真实的照片，草图也可(kě)以(yǐ)加(jiā)上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转(zhuǎn)全(quán)彩图。大神(shén)张(zhāng)吕敏(mǐn)其本尊(zūn)也亲自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经(jīng)变得越来越(yuè)强大，甚至输出(chū)的作品都已经能以假乱真了。

难(nán)辨(biàn)虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安全问题

近日，“苏州金鸡(jī)湖有游艇party”的消息火遍网络(luò)，而经过(guò)警方(fāng)辟(pì)谣这所(suǒ)谓的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘(huì)图诈骗(piàn)。

由于这个活动里面给出的(de)美女(nǚ)照(zhào)片都(dōu)是AI制作的真(zhēn)人照(zhào)片(piàn)绘图，因为太逼真，被大家当成真事(shì)传播了。

不过仔细观察(chá)可以发(fā)现，活动(dòng)发起者提供的照片中有个(gè)很大的漏(lòu)洞可以(yǐ)发现并非(fēi)真(zhēn)人，而是AI绘图(tú)，那便是图片中女性(xìng)的手指部分有的(de)存(cún)在异(yì)常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用(yòng)杀(shā)疯了(le)，AIGC或(huò)进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业？_黑(hēi)料正(zhèng)能量

有(yǒu)行(xíng)业人事表(biǎo)示：“现在因为手指部分的(de)绘画(huà)算法比较复(fù)杂，AI还(hái)不太会画人(rén)的手，但最新看到的图片已经有越来越完美的(de)AI模型出现，以后可能就完全没有(yǒu)漏洞(dòng)了。”

类似的AI作(zuò)图诈骗(piàn)在国外也(yě)已有(yǒu)发生(shēng)。据英国广(guǎng)播公司报道，土(tǔ)耳其地震期间，有Tiktok用户使用AI合(hé)成了儿童受灾的(de)假照片发布(bù)到网络(luò)，以此(cǐ)诱(yòu)骗(piàn)善良(liáng)的人打赏“捐助(zhù)”从而实施(shī)诈骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能(néng)做出真人照片般(bān)的绘(huì)图效果，如(rú)果这样的(de)图片被用来诈骗(piàn)，将非(fēi)常(cháng)可怕。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了很多担(dān)忧，一方(fāng)面，批判(pàn)者(zhě)认为AI在“学习”了大量前人的作品(pǐn)之后，其创作没有任何情绪和灵魂，难(nán)以和(hé)人(rén)类的艺术创作相提并(bìng)论。

另一方面，AIGC背后的版权、目前都(dōu)并没(méi)有(yǒu)得到有效的解决，还有AIGC会不会代(dài)替(tì)人(rén)类“至高(gāo)无上”的创意。

马斯克也强(qiáng)调(diào)，人工(gōng)智能的安全问(wèn)题需要得到(dào)重视，太晚就来不及(jí)了。

AIGC下(xià)一站除了视频，还(hái)有远方

技(jì)术都是有两面性的，潜在的(de)危(wēi)害并不能掩盖其光(guāng)辉的(de)贡(gòng)献。现在看来，人工(gōng)智(zhì)能技术(shù)将是(shì)第四(sì)次工业(yè)革命的(de)核心驱动力量，将创造新的增(zēng)长(zhǎng)奇迹。

过(guò)去一年(nián)电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mah，人工(gōng)智能在技术和(hé)商业(yè)层面都有了巨(jù)大(dà)进展，AI绘画就是人工智能技(jì)术(shù)发(fā)生(shēng)方向(xiàng)性改(gǎi)变的一(yī)个代(dài)表(biǎo)。其下一站(zhàn)或(huò)许(xǔ)就是(shì)视频。

此前，Meta和(hé)谷歌先后发布了几条引(yǐn)爆(bào)科技圈的短视频。这(zhè)些视频引发(fā)关注并(bìng)非内容(róng)做得多优秀，反而(ér)都(dōu)非常简单，比如一匹正在(zài)喝水(shuǐ)的马，一只(zhǐ)画(huà)画(huà)的玩具(jù)熊，或者一段骑摩托车(chē)的第(dì)一视(shì)角(jiǎo)录像(xiàng)，随便一个有手机的(de)人(rén)都可以随手录下一段。

但这些(xiē)短视频的(de)创作(zuò)方式非常简单，创作者(zhě)仅仅(jǐn)需(xū)要向AI输(shū)入一段话，甚至只(zhǐ)是(shì)说一下(xià)要(yào)求，AI就可以根据需(xū)要(yào)生成一段视(shì)频。

谷(gǔ)歌发布的(de)两个AI生成视频分别来自(zì)于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的(de)差别。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生(shēng)成的视(shì)频后(hòu)，AI圈就(jiù)已经玩了一波梗(gěng)，一(yī)个能够做出更高清视频的AI还不足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以制(zhì)作出(chū)超过2分(fēn)钟的连(lián)贯的(de)也有确切内容的视频，这才是真正让人们感到(dào)惊喜的地方。因(yīn)为(wèi)无论(lùn)AI生成的(de)视频多(duō)么高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一个素(sù)材，一个过场动(dòng)画。

不过能够(gòu)制作出有具体剧(jù)情内容的视频就意味着，一(yī)些(xiē)视频(pín)创(chuàng)作由AI代替人工完成已经初步有了可(kě)能。

当下AI的(de)发展速(sù)度已经超过(guò)大(dà)部(bù)分人的(de)想象。内(nèi)容产业的本质是供给(gěi)创(chuàng)造需求，AIGC作(zuò)为(wèi)全(quán)新的内容生产方式，可以(yǐ)为内(nèi)容产业带来更(gèng)新的(de)内(nèi)容风格、更(gèng)快的生产速度，更低的生产成本，这无疑会驱动内容产业的(de)大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音(yīn)乐、代码、机器人动作等多种内容形(xíng)式的生成。不难发现该项(xiàng)技术不仅在游戏(xì)等行业(yè)能得(dé)到有效应用，对(duì)于下(xià)一代互(hù)联(lián)网各(gè)种元素的构建亦有关(guān)键意义。

从(cóng)商业(yè)化的角度来看，文化娱乐(lè)、教育、传媒等诸(zhū)多领域，本身就对基于AI的(de)可视化内容有(yǒu)强(qiáng)烈需(xū)求。

因此，AI绘画及(jí)视频或不是结果(guǒ)，而只是AI进程中的一(yī)块重要拼(pīn)图，有望在(zài)技术更新的加持下实(shí电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mah)现更(gèng)大的应用价值。

AI从理解内(nèi)容，走向了可以生成内容，甚至能(néng)够创造出独立价值(zhí)和独立视角(jiǎo)的内(nèi)容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着未来(lái)的先进生产力即将到来。

紧(jǐn)抓大模型与(yǔ)算(suàn)力，牢固AIGC底(dǐ)座

从技术的发展也可以看出，在语言大模型(xíng)、图像大模(mó)型(xíng)之后(hòu)，多模态大模型(xíng)已(yǐ)经成为了新电流单位1a等于多少毫安，电流1a等于多少mah的(de)趋势。

大(dà)模型(xíng)被誉(yù)为当前人工智(zhì)能发(fā)展(zhǎn)的(de)智能底座，是全球竞争(zhēng)最激烈的研(yán)究方向之一，包(bāo)括谷歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿里、腾讯等(děng)众(zhòng)多头部企业(yè)都在竞相发力。

不过训练大模型的确价(jià)格(gé)不菲，以国盛证券发(fā)布(bù)的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训练一次的(de)成本约为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训(xùn)练成本则介于200万(wàn)美元至(zhì)1200万美元高价之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对应芯片(piàn)需求为3万多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投(tóu)入成本约为8亿美(měi)元，每日仅电费就在5万美元左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开(kāi)庞(páng)大算力支(zhī)持。在(zài)关注各(gè)类大模型(xíng)的(de)发展同时，更应该关注算力网络的建(jiàn)设。

算(suàn)力网络正驱动AI产业(yè)发展进入史(shǐ)诗(shī)级(jí)加(jiā)速(sù)进程，让AIGC及通用AI这一人(rén)工智能发展的终极目标离得更近。

因为(wèi)算力(lì)可以对突破性技术创新提供(gōng)大力的支持。这方面，多(duō)模(mó)态大(dà)模型是典型。作为面向未(wèi)来强人工(gōng)智能、通用(yòng)人工(gōng)智能的重(zhòng)要技术创新，多模态(tài)大模型已经在人工智能领域提出了很多年(nián)，业界也有(yǒu)不少技术突破，但是(shì)，多模(mó)态大模型进一步(bù)往下走，算(suàn)力需求呈(chéng)几何式上(shàng)升，一般的算力基础设(shè)施很(hěn)快将难以(yǐ)胜任。

从图像、文字、语音单独一项(xiàng)的训练，到双模(mó)态、三(sān)模态的跃(yuè)迁，让(ràng)人工智(zhì)能可(kě)以灵活应对不同模态的转化(huà)、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这方面，由(yóu)算力网(wǎng)络来驱动将有明显优势(shì)。