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冯石原型人物是谁冯石陆光达原型 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(tiān)机器人ChatGPT火爆(bào)以来，微(wēi)软公司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多次公开(kāi)谈论人工智能话题。在最近的一次采访(fǎng)中，他再次表示：“AI可能会让(ràng)科技行业迎来一次剧烈(liè)的洗牌”。

这个结(jié)论是他在(zài)当(dāng)地(dì)时间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节目(mù)专访时(shí)提(tí)出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可能(néng)会威(wēi)胁到谷歌的市占(zhàn)率，因为微(wēi)软(ruǎn)在AI方面的行动相当(dāng)迅速(sù)。而最终科技巨(jù)头将把AI整(zhěng)合成用户的“全能助手”，包揽一切应用(yòng)，与人们进行沟通并提供建议，可(kě)以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬(lǎo)口中全能助手的到(dào)来(lái)可能(néng)尚需时日，但由ControlNet引发(fā)的又一(yī)次AI绘画浪(làng)潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热点包围中杀出(chū)重(zhòng)围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业(yè)？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近(jìn)

以AI绘(huì)画为冯石原型人物是谁冯石陆光达原型(wèi)代表的AIGC上一(yī)次爆火的时(shí)候，还(hái)是2022年8月，在美国科罗(luó)拉多州举办的新兴(xīng)数(shù)字艺术(shù)家(jiā)竞赛中，一幅名为(wèi)《太空歌(gē)剧院(yuàn)》的作品获奖。

随后各大厂商(shāng)的AI绘画软件被广大网友(yǒu)熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便(biàn)是(shì)其中代表(biǎo)。

用户们可以在(zài)应(yīng)用(yòng)中输(shū)入一组(zǔ)关键词或者一张(zhāng)照片，就能获得一幅AI创作的(de)画作。

作(zuò)画的关键就是所(suǒ)输入的(de)文本。同(tóng)一组关键词也可以(yǐ)创作出很多张(zhāng)风格不一样的画作(zuò)，这(zhè)让(ràng)创作的过程就像开盲盒。

很多用户很(hěn)喜欢这种(zhǒng)不确(què)定的惊(jīng)喜，他们会将生成的(de)美(měi)图(tú)当做头(tóu)像。而另一(yī)部分喜欢翻(fān)看AI绘画的“翻车”作品(pǐn)。在社交(jiāo)媒体上(shàng)，许多用(yòng)户分享AI“翻车现场”，例(lì)如，一(yī)位网友的小狗(gǒu)照片被AI画成了“肌肉(ròu)男”，还有(yǒu)网(wǎng)友的个(gè)人照片被(bèi)AI识(shí)别成(chéng)了建筑。

而如今随着ControlNet的(de)出(chū)现与加持，以(yǐ)往AI绘画的填写关键词游戏可(kě)能要(yào)被(bèi)颠覆了(le)。

ControlNet是一(yī)位正在(zài)斯坦福读(dú)博的中国人张吕敏创作的一种基于(yú)控制点的图像(xiàng)变形(xíng)算法，主(zhǔ)要用于数字图像处理、计算机视觉和(hé)计(jì)算(suàn)机图形学等领域。

其(qí)SD插件一经发布，在短短(duǎn)的两天(tiān)内便(biàn)成为了(le)AI绘画(huà)领(lǐng)域最新的(de)热点。

在(zài)此之前(qián)，大家用了很多(duō)方法想让AI生(shēng)成的结果尽可(kě)能的符合要(yào)求，但是都(dōu)不(bù)尽如(rú)人意，它的出现代表着(zhe)AI生成开(kāi)始进入真(zhēn)正的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直接提取画面的构图(tú)，人(rén)物的姿(zī)势和画面的深度信息等。有了它(tā)的帮(bāng)助，就不(bù)用频繁的用提示(shì)词来碰(pèng)运气，抽盲盒式的创作(zuò)了。

通俗的(de)说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法(fǎ)”，不(bù)少博主的作品已经获得了大量(liàng)的(de)浏览量，“viggo”就是其中之一，他用朋(péng)友的(de)照片直接带她们(men)走进动漫(màn)世(shì)界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转文字(zì)。

再用Text2Prompt插件拓展找到(dào)对应的关键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始换关(guān)键词试(shì)效果。

通(tōng)过图片就可以(yǐ)看出来(lái)，效果(guǒ)十分惊艳(yàn)。

更厉害的(de)是，除了真实(shí)的照片，草(cǎo)图(tú)也可以加上(shàng)“魔(mó)法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全彩(cǎi)图(tú)。大神张(zhāng)吕敏(mǐn)其本尊(zūn)也亲自回(huí)应。

不得不(bù)说当下AIGC已经变(biàn)得(dé)越(yuè)来越强大，甚至输(shū)出的作品都已经能以假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发(fā)

警(jǐng)惕安全问题

近日，“苏州金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络，而(ér)经过警(jǐng)方辟谣这(zhè)所谓(wèi)的“party”可能是(shì)全(quán)国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这(zhè)个活动里(lǐ)面给出的(de)美女照片都是AI制作的(de)真人(rén)照片绘图，因为太逼(bī)真，被大家当成真事传播了。

不过(guò)仔细(xì)观察可以发(fā)现，活动发起(qǐ)者提供的(de)照片(piàn)中(zhōng)有个很(hěn)大的漏洞(dòng)可以发现并非真人(rén)，而(ér)是AI绘图，那便(biàn)是(shì)图片中女性的手指部(bù)分有(yǒu)的存在(zài)异常。

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有行业人(rén)事表示：“现在因为手指部分的绘(huì)画算法比较复杂(zá)，AI还不(bù)太会(huì)画人的手，但最新看(kàn)到的图片已经有越来(lái)越完美的(de)AI模型(xíng)出现，以后可能就完全(quán)没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类似的AI作(zuò)图诈骗在国(guó)外也(yě)已有发生(shēng)。据英国广播公司报道，土耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合(hé)成了儿童受(shòu)灾的假照片(piàn)发布到网(wǎng)络，以此诱骗善(shàn)良的人打赏“捐(juān)助”从而(ér)实施诈骗(piàn)。

目前随着技术发展(zhǎn)，AIGC已经能做出真人照片般的绘(huì)图效(xiào)果，如果这样的图片被用来诈骗(piàn)，将(jiāng)非常可怕。

此外AIGC还(hái)引发了很多(duō)担忧，一方(fāng)面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了(le)大量前人的作(zuò)品之后，其(qí)创作(zuò)没有任何(hé)情绪和灵魂，难以和人类的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的版权、目(mù)前都并没有得到有(yǒu)效的解决，还(hái)有(yǒu)AIGC会不会(huì)代替(tì)人类(lèi)“至高无上”的(de)创意。

马斯克也(yě)强调，人工(gōng)智能(néng)的安(ān)全(quán)问题(tí)需要得到重视，太晚(wǎn)就(jiù)来不及(jí)了。

AIGC下(xià)一站除了视频，还有远方

技术都是有两面(miàn)性(xìng)的，潜在的危害(hài)并不能掩(yǎn)盖其光(guāng)辉的(de)贡献。现在看来，人工智能技(jì)术将是(shì)第四次工(gōng)业革(gé)命的核心驱动力量，将(jiāng)创造(zào)新的(de)增长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在技术(shù)和商业层面都有了巨大进展，AI绘(huì)画(huà)就是人工智(zhì)能技术发(fā)生方向(xiàng)性改(gǎi)变(biàn)的一个(gè)代表。其下一(yī)站或许就是(shì)视频。

此前，Meta和谷歌先(xiān)后发布(bù)了几条引(yǐn)爆科技圈的短视频。这些视频引发关注(zhù)并非内容(róng)做得多优秀，反而都非常(cháng)简单，比如一(yī)匹正在喝(hē)水(shuǐ)的(de)马，一只画画的(de)玩具(jù)熊，或者一(yī)段骑摩托车的第(dì)一视角录像，随便一个(gè)有手机(jī)的人(rén)都可以(yǐ)随手录下一(yī)段。

但这(zhè)些短视频的创作方式(shì)非常简单，创作(zuò)者仅仅(jǐn)需要向AI输入一段(duàn)话，甚至只是(shì)说一下(xià)要(yào)求，AI就可(kě)以根据需(xū)要(yào)生成一段(duàn)视(shì)频。

谷歌发布的(de)两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要突(tū)出的(de)是(shì)高清，与Meta的(de)Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公(gōng)布(bù)了AI生(shēng)成的视(shì)频后(hòu)，AI圈就(jiù)已(yǐ)经(jīng)玩了一(yī)波梗(gěng)，一个能(néng)够(gòu)做出更高清视频的(de)AI还(hái)不(bù)足(zú)以(yǐ)在(zài)短时间内戳中兴(xīng)奋点。

Phenaki更(gèng)加(jiā)令人(rén)震惊的地(dì)方(fāng)在(zài)于，它可以制作出超过(guò)2分钟的连贯的也有确切内容的(de)视频，这才是真正让(ràng)人们(men)感到惊喜(xǐ)的(de)地方。因为无论AI生成的视频(pín)多么高清(qīng)，也只能是为内(nèi)容生产(chǎn)者(zhě)提供一个灵感，一个素(sù)材，一个过场(chǎng)动画。

不过能够制(zhì)作(zuò)出有具体剧情内容(róng)的视(shì)频就意味着(zhe)，一些视频(pín)创作(zuò)由(yóu)AI代(dài)替人工完成已经初步有了可(kě)能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经(jīng)超过大部分人的想象(xiàng)。内(nèi)容产业(yè)的本(běn)质是供(gōng)给创(chuàng)造需(xū)求，AIGC作为全新的内容生产方式，可(kě)以为内容产业带(dài)来更新的内容(róng)风格(gé)、更快(kuài)的生(shēng)产速度，更低的生产(chǎn)成本，这无疑会驱动内容产业的(de)大爆发。

除(chú)了AI绘图、视频(pín)，AIGC技(jì)术还能应用于音(yīn)乐、代码、机器(qì)人(rén)动作(zuò)等多种内容(róng)形式的(de)生成。不难发(fā)现该项(xiàng)技术不仅在(zài)游戏等行业能得到有效应用(yòng)，对(duì)于下一代互联网各种元素的构建亦(yì)有(yǒu)关键意义。

从商业化的角度来看，文化(huà)娱乐、教育、传媒等诸多领域，本(běn)身就对(duì)基(jī)于AI的(de)可视(shì)化内(nèi)容有强烈需求。

因(yīn)此，AI绘画(huà)及(jí)视频(pín)或不是结果，而只是(shì)AI进程中(zhōng)的一(yī)块重要(yào)拼图，有望在(zài)技术更新的加持下实现更大的应用价(jià)值。

AI从理(lǐ)解内容(róng)，走向了可以生成内容，甚(shèn)至能够创造(zào)出独立价值(zhí)和独(dú)立视角(jiǎo)的(de)内容。AIGC的再次出圈，更(gèng)代表(biǎo)着未(wèi)来的先进(jìn)生产力即将到来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢(láo)固AIGC底座(zuò)

从(cóng)技(jì)术的发展也可以看(kàn)出，在语(yǔ)言大模(mó)型、图像大模型(xíng)之后，多(duō)模态大模型已(yǐ)经成为了(le)新的(de)趋势。

大模型被誉(yù)为当前人工(gōng)智能发展的智能底(dǐ)座，是全球竞争最激烈的研究方向之一，包(bāo)括谷(gǔ)歌(gē)、亚马逊、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众多(duō)头部企业都在竞相发力。

不过训练大模型的确价格(gé)不菲，以(yǐ)国盛证(zhèng)券发布的《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告估算，GPT冯石原型人物是谁冯石陆光达原型-3训练一次的成本约为(wèi)140万美元。而对于一些更(gèng)大的(de)LLM(大型语言(yán)模型)，训练成(chéng)本则介(jiè)于200万美元至1200万美(měi)元高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立访客平(píng)均(jūn)数1300万(wàn)计算(suàn)，其对应芯片(piàn)需求(qiú)为(wèi)3万多片英伟达A100 GPU，初始(shǐ)投入成本约为8亿(yì)美元(yuán)，每日仅电费(fèi)就在5万美元左右。

此外不论(lùn)是ChatGPT还(hái)是AIGC，都(dōu)离(lí)不(bù)开庞大(dà)算力(lì)支持。在关注(zhù)各类大模型的发展同时(shí)，更应该关注算力网络的(de)建设(shè)。

算力网络正驱动(dòng)AI产业发展进入史诗级(jí)加(jiā)速(sù)进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一人工智能发展的终极目(mù)标离得(dé)更近。

因为算力可(kě)以对突破性技术创新提供大力的(de)支(zhī)持。这(zhè)方面(miàn)，多模态大模(mó)型是典型(xíng)。作为面(miàn)向未来强人工(gōng)智能(néng)、通用(yòng)人工智(zhì)能的重要技术(shù)创(chuàng)新(xīn)，多模态大模型已(yǐ)经在人工智(zhì)能领域提出了(le)很(hěn)多年，业界也有不少技术突破，但是，多(duō)模态大(dà)模型进一(yī)步往(wǎng)下走(zǒu)，算力(lì)需(xū)求呈(chéng)几何式上升，一般的(de)算力基(jī)础设施(shī)很快将难以胜任。

从图像(xiàng)、文(wén)字、语音单独一项的训(xùn)练，到双(shuāng)模态、三(sān)模态的跃迁，让人工智能可以灵(líng)活应对(duì)不同模态的转化、像人(rén)与世(shì)界(jiè)交互(hù)一样自然，这(zhè)方(fāng)面，由算力网络来驱动将有明显优势。