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俄罗斯妹子很容易追吗，俄罗斯的妹子好追吗 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(jī)器人(rén)ChatGPT火(huǒ)爆(bào)以来，微(wēi)软公司(sī)创始人比尔(ěr)·盖茨(cí)已多次公(gōng)开谈论人工(gōng)智能(néng)话(huà)题。在最近的一(yī)次采访中，他再次表示：“AI可能会让科(kē)技行业(yè)迎来一次剧烈的洗牌”。

这个结论(lùn)是他在当地时(shí)间2月20日接(jiē)受(shòu)《In Good Company》节目专访(fǎng)时提(tí)出(chū)的。

他预(yù)期，AI的发(fā)展可能会(huì)威胁到谷歌的市占率，因为微(wēi)软在AI方面(miàn)的行动相当迅速。而(ér)最(zuì)终科技巨头将把AI整(zhěng)合成用户的“全能助手”，包揽一切应用，与(yǔ)人(rén)们进行沟(gōu)通并提供建议，可以取代亚(yà)马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口中(zhōng)全能助手(shǒu)的到来可能尚需时(shí)日，但由ControlNet引发的(de)又一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的(de)话(huà)题热点包(bāo)围(wéi)中杀出(chū)重(zhòng)围。

ChatGPT之(zhī)后又(yòu)一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能量(liàng)

ControlNet颠覆(fù)AI绘画(huà)新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代(dài)表的AIGC上一次爆(bào)火的时候，还(hái)是2022年8月，在美(měi)国科(kē)罗(luó)拉多(duō)州举(jǔ)办的新(xīn)兴(xīng)数字(zì)艺术(shù)家(jiā)竞赛中(zhōng)，一幅名为《太空歌剧(jù)院(yuàn)》的(de)作(zuò)品(pǐn)获奖。

随后各大厂商的AI绘画软件被广大网(wǎng)友熟知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以俄罗斯妹子很容易追吗，俄罗斯的妹子好追吗(yǐ)在应用中输入一组关键词(cí)或者一张照片，就能获得一幅AI创作的(de)画作。

作(zuò)画(huà)的关键(jiàn)就是所输入的文本。同(tóng)一(yī)组关键词也可以创作出很(hěn)多(duō)张(zhāng)风格不一样(yàng)的画作，这让创作的过程就(jiù)像开盲盒。

很(hěn)多(duō)用户很喜(xǐ)欢(huān)这种不确定的(de)惊喜，他们会将(jiāng)生成的美图当做头像(xiàng)。而另一(yī)部分喜欢(huān)翻看AI绘画的“翻(fān)车”作品。在社交媒体上，许多用(yòng)户(hù)分享(xiǎng)AI“翻车现场(chǎng)”，例如，一位网友的小(xiǎo)狗(gǒu)照片被AI画成了(le)“肌(jī)肉男”，还有网(wǎng)友的个人(rén)照片被(bèi)AI识别成了建筑。

而如(rú)今随着ControlNet的(de)出(chū)现与加持(chí)，以往AI绘(huì)画的填(tián)写(xiě)关键(jiàn)词游(yóu)戏可能(néng)要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦福读博的中国人张(zhāng)吕敏创(chuàng)作的一种基于控(kòng)制点(diǎn)的图(tú)像(xiàng)变形算(suàn)法，主(zhǔ)要用于数字(zì)图像处理、计(jì)算(suàn)机视觉和计算(suàn)机图形学(xué)等领域。

其SD插件一(yī)经发布，在短短的两天内便成为了AI绘画领域最新的热点。

在(zài)此之前，大家用了(le)很多方法想让AI生成的结果尽可能的(de)符(fú)合要求，但是(shì)都不尽如人意，它的出(chū)现(xiàn)代表着AI生(shēng)成开始(shǐ)进入真正的可控时期。

因为ControlNet可以直(zhí)接(jiē)提取画面的(de)构(gòu)图，人(rén)物(wù)的姿(zī)势(shì)和画(huà)面的(de)深度信息等。有了它的(de)帮助(zhù)，就不用频(pín)繁的用提示词(cí)来碰运气(qì)，抽盲(máng)盒式的(de)创(chuàng)作了。

通俗的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘画(huà)加(jiā)了“魔法”，不少(shǎo)博主的作品已经获得了大(dà)量的(de)浏(liú)览量，“viggo”就(jiù)是其中之一，他用朋友的照片直接带她们(men)走进动漫世界(jiè)。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字(zì)。

再用(yòng)Text2Prompt插件(jiàn)拓展找到对应的关键词；最后用(yòng)ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始(shǐ)换关键词试效果。

通(tōng)过(guò)图片就可(kě)以(yǐ)看出来，效(xiào)果(guǒ)十分惊艳。

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更厉害(hài)的(de)是(shì)，除了真实的照片，草图也可以加上“魔(mó)法”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实(shí)现线稿转全彩图。大神张吕敏其本尊(zūn)也亲自回应。

不(bù)得不说当下AIGC已经变得越来越强大，甚至输(shū)出的(de)作品都已经能以假乱真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题(tí)

近日，“苏(sū)州(zhōu)金鸡湖(hú)有游(yóu)艇party”的消息火遍(biàn)网络，而经过警(jǐng)方辟(pì)谣这所谓的“party”可能是全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于(yú)这个活动里面给出的美女照片(piàn)都是AI制作的真人照片(piàn)绘图，因为太(tài)逼(bī)真，被大家当成真(zhēn)事传(chuán)播了。

不过仔细(xì)观察可以发现，活动(dòng)发起者提供的照片中有(yǒu)个很大的漏洞可以(yǐ)发现(xiàn)并(bìng)非真人，而是(shì)AI绘图，那便是图片中(zhōng)女性的手指部(bù)分有的存在异常。

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

有行业人事(shì)表示：“现在因为手指(zhǐ)部分(fēn)的绘画算法比较复杂，AI还不太会画人的手(shǒu)，但最新(xīn)看到的图片已(yǐ)经有越来越完美的AI模型出(chū)现，以后可能就完全没有漏洞了。”

类似的AI作(zuò)图诈骗(piàn)在国外(wài)也已有发生。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合成了儿童受灾的假(jiǎ)照片(piàn)发(fā)布到(dào)网络，以此诱骗善良(liáng)的人(rén)打赏“捐助”从而实(shí)施诈骗(piàn)。

目(mù)前(qián)随着技术发展(zhǎn)，AIGC已经能(néng)做(zuò)出(chū)真人(rén)照(zhào)片般的绘图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非(fēi)常可怕(pà)。

此外(wài)AIGC还引(yǐn)发了很多(duō)担忧，一方面，批判者(zhě)认(rèn)为AI在“学(xué)习”了(le)大量前人(rén)的(de)作品之后，其创作没(méi)有(yǒu)任何(hé)情绪和(hé)灵魂，难以和(hé)人类的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的版(bǎn)权、目前都(dōu)并没有得到(dào)有效的解决，还有AIGC会不会代(dài)替人类“至高无上”的创意。

马斯克(kè)也强调，人工智能的安全(quán)问题(tí)需要得(dé)到重视(shì)，太晚就来不及了(le)。

AIGC下一站除了视频(pín)，还有远(yuǎn)方

技(jì)术(shù)都是有(yǒu)两面(miàn)性的，潜在(zài)的危(wēi)害并不能掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在看(kàn)来，人工智(zhì)能技术将是第四次工业革(gé)命(mìng)的(de)核(hé)心驱动力量(liàng)，将创造新的(de)增(zēng)长(zhǎng)奇迹。

过去一年，人工智(zhì)能在技术(shù)和商业层(céng)面都有了巨(jù)大(dà)进展，AI绘画就(jiù)是人工智(zhì)能技术发生方向性改变的一个代表。其下一(yī)站或许就是视频。

此(cǐ)前，Meta和谷(gǔ)歌先后(hòu)发布了几(jǐ)条引爆科技圈的(de)短视(shì)频。这些(xiē)视频引(yǐn)发(fā)关注(zhù)并非内容做得多(duō)优秀，反而(ér)都(dōu)非(fēi)常简单，比(bǐ)如一匹正在(zài)喝(hē)水的马，一只画(huà)画的玩具(jù)熊，或者一段(duàn)骑摩托车的第(dì)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。

但这(zhè)些短视频的创作方(fāng)式非常简(jiǎn)单，创作者仅(jǐn)仅需要向AI输入一段话，甚至(zhì)只(zhǐ)是说一下要求，AI就可以(yǐ)根据需要生成(chéng)一段视(shì)频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视频分别(bié)来(lái)自(zì)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(tài)多(duō)的差别(bié)。

在Make-A-Video公布了AI生成的视(shì)频后，AI圈(quān)就已经玩(wán)了一波梗(gěng)，一个(gè)能够做出更高清视(shì)频(pín)的AI还不足以(yǐ)在短(duǎn)时间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊(jīng)的地方(fāng)在于，它可以(yǐ)制作出超过2分钟的连贯的也有(yǒu)确切内(nèi)容(róng)的视频，这(zhè)才是真正让人们感到惊喜的(de)地方。因为无论AI生(shēng)成的视频多么高清(qīng)，也(yě)只能是为内容生产(chǎn)者提供一个灵感(gǎn)，一(yī)个(gè)素材(cái)，一(yī)个过场动(dòng)画。

不(bù)过能(néng)够制作出有具体剧情内容(róng)的视频就意味着，一些视(shì)频创作(zuò)由AI代替(tì)人(rén)工完成已经初步有了可能(néng)。

当下(xià)AI的发展(zhǎn)速(sù)度(dù)已(yǐ)经超过(guò)大部分人的想象。内容产业(yè)的本质(zhì)是供给创造需求，AIGC作为全新的内容(róng)生(shēng)产(chǎn)方式，可以为内容产业带来更新的内容风格、更快的(de)生(shēng)产速(sù)度(dù)，更低的生产成本，这无疑会驱动内容产(chǎn)业的(de)大(dà)爆发(fā)。

除了(le)AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代码、机器人动作(zuò)等多种(zhǒng)内容(róng)形(xíng)式的生成(chéng)。不难发现该(gāi)项技术不仅在(zài)游戏等行业能得到(dào)有效应用，对于(yú)下一代互联(lián)网各种元素的(de)构建亦(yì)有(yǒu)关键意义。

从商业化(huà)的(de)角(jiǎo)度(dù)来看，文化(huà)娱乐、教育、传媒(méi)等诸多领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视化内容有(yǒu)强烈需(xū)求。

因此，AI绘画(huà)及视频或不是(shì)结果，而只是(shì)AI进程中(zhōng)的(de)一(yī)块(kuài)重要拼图，有望(wàng)在(zài)技术更新的加持(chí)下实(shí)现更大(dà)的应(yīng)用(yòng)价(jià)值(zhí)。

AI从理解内容(róng)，走向了(le)可以生(shēng)成(chéng)内容(róng)，甚至能(néng)够创造出独立价值和独(dú)立视(shì)角的内容。AIGC的再次出圈(quān)，更代(dài)表着(zhe)未来(lái)的先进生(shēng)产力即将到来。

紧抓大模型与算力，牢固(gù)AIGC底座(zuò)

从(cóng)技术的(de)发展也可(kě)以看(kàn)出，在语言大模型(xíng)、图像大(dà)模型之后，多模态大模型已(yǐ)经成为了新的趋势。

大模型(xíng)被誉为当前人工智(zhì)能发展的(de)智能(néng)底(dǐ)座，是(shì)全球竞(jìng)争最(zuì)激烈的研究方向之一，包括谷歌(gē)、亚(yà)马逊、百度、阿里、腾讯等(děng)众多头部(bù)企业(yè)都(dōu)在竞相发力。

不过训练大模型的确(què)价格不菲，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需(xū)要多少算力(lì)》报告估算，GPT-3训练一次的(de)成本约为140万美(měi)元。而对于(yú)一(yī)些更大(dà)的LLM(大型语言模型)，训练成本则介于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的(de)独立访客平均数1300万计(jì)算，其对应芯片(piàn)需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始(shǐ)投入成本约(yuē)为8亿美(měi)元，每日(rì)仅电费就在(zài)5万美(měi)元左右(yòu)。

此外(wài)不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开(kāi)庞大算力支持。在关注各类大模型的发展同时，更应该关注算力网络(luò)的建(jiàn)设。

算(suàn)力(lì)网络正驱动(dòng)AI产业(yè)发展进入史诗级加速进程，让AIGC及(jí)通用AI这一人工(gōng)智能(néng)发(fā)展的终极目标离得更(gèng)近。

因为算力(lì)可以对突破性(xìng)技术创新(xīn)提供大力的支(zhī)持。这方(fāng)面(miàn)，多模态大模型是典型。作为面向未来强(qiáng)人工智(zhì)能(néng)、通用人工智(zhì)能的重要技术创(chuàng)新，多模态(tài)大模型已(yǐ)经在(zài)人工智(zhì)能(néng)领域提(tí)出了很(hěn)多年，业界也有不少技术突破，但是，多模态(tài)大模型进一步(bù)往(wǎng)下走(zǒu)，算(suàn)力需求呈几何(hé)式(shì)上升，一般(bān)的算力(lì)基(jī)础设施很快将难以胜任。

从图像、文字、语音单独一(yī)项的训练，到双模态(tài)、三模态的跃迁，让人(rén)工(gōng)智能可以(yǐ)灵活应(yīng)对不同模态的(de)转化、像(xiàng)人(rén)与(yǔ)世(shì)界交互一样(yàng)自然，这(zhè)方面，由算力网络来(lái)驱动将有明(míng)显(xiǎn)优势。