一般来讲涨潮和落潮的主要原因是什么，涨潮和落潮的主要原因是什么引力-绿茶通用站群

一般来讲涨潮和落潮的主要原因是什么，涨潮和落潮的主要原因是什么引力 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(qì)人ChatGPT火爆以来，微(wēi)软(ruǎn)公(gōng)司创始人比尔·盖茨已多(duō)次(cì)公开谈论人工智(zhì)能话题。在最(zuì)近的一(yī)次采访(fǎng)中(zhōng)，他再次表示：“AI可能会让(ràng)科技(jì)行业迎来一(yī)次剧(jù)烈的洗牌(pái)”。

这(zhè)个结(jié)论是(shì)他(tā)在当地时间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的。

他预期，AI的发展可(kě)能会威(wēi)胁到谷歌的市占率，因为(wèi)微软在AI方面的行动相当迅速。而(ér)最终科技巨头将把AI整(zhěng)合成用户的(de)“全能助手(shǒu)”，包(bāo)揽一(yī)切(qiè)应用，与人们进行沟通并提(tí)供建(jiàn)议，可以取代(dài)亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬口(kǒu)中全能助手的到来可(kě)能(néng)尚需时(shí)日，但由ControlNet引发(fā)的(de)又一次AI绘(huì)画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包围中(zhōng)杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又一(yī)应(yīng)用杀疯(fēng)了，AIGC或进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一次爆火的(de)时候(hòu)，还是2022年8月，在美国科罗拉多(duō)州举(jǔ)办的(de)新兴数字(zì)艺术(shù)家竞赛中，一(yī)幅(fú)名为《太空歌剧院》的(de)作品获奖。

随后各大厂商(shāng)的(de)AI绘画软件被广大(dà)网友熟知并体验，Stable Diffusion便(biàn)是其(qí)中代表。

用户(hù)们可以在(zài)应(yīng)用(yòng)中输入一组(zǔ)关键词或者一张照片(piàn)，就能获(huò)得(dé)一幅AI创作的画(huà)作(zuò)。

作画(huà)的关键就(jiù)是所输入的文本。同一组关(guān)键词也(yě)可以创作出(chū)很(hěn)多张风格不一(yī)样的(de)画(huà)作(zuò)，这让(ràng)创(chuàng)作的过程就像开盲盒。

很多(duō)用户很(hěn)喜欢这(zhè)种不确定的惊喜，他(tā)们会将生成的美图(tú)当(dāng)做头像。而另一部分喜欢翻看AI绘(huì)画的(de)“翻车(chē)”作(zuò)品。在社(shè)交媒体上，许(xǔ)多用户分(fēn)享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一(yī)位(wèi)网友的小狗照片被AI画成(chéng)了“肌肉男”，还有网(wǎng)友的个人(rén)照片被AI识(shí)别(bié)成了(le)建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出现与加持(chí)，以往AI绘画(huà)的填(tián)写关(guān)键词游戏可能要(yào)被颠(diān)覆了。

ControlNet是一位正(zhèng)在斯坦福读(dú)博(bó)的中国人张(zhāng)吕敏创作的一种(zhǒng)基于控制点的图像变形算法，主要用于数字图像处理、计(jì)算机视觉(jué)和计算机图(tú)形学(xué)等领域。

其SD插(chā)件一经发布(bù)，在(zài)短短的两天内便成为了AI绘画领域(yù)最新的热点(diǎn)。

在此之前(qián)，大家用了一般来讲涨潮和落潮的主要原因是什么，涨潮和落潮的主要原因是什么引力很多(duō)方法想让AI生成的结果尽可(kě)能的(de)符合要求，但(dàn)是都不尽(jǐn)如(rú)人意，它的出(chū)现代表着AI生成开始(shǐ)进入真正的(de)可(kě)控时期(qī)。

因(yīn)为ControlNet可以直接提取画面的构图，人物的姿(zī)势和画面的(de)深度信(xìn)息(xī)等。有了它的帮助，就不用(yòng)频繁(fán)的用(yòng)提示词来(lái)碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加(jiā)了“魔法”，不(bù)少博主的作品(pǐn)已(yǐ)经获得了大量的浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用朋友(yǒu)的(de)照片(piàn)直接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插(chā)件(jiàn)拓展找到对应的(de)关键词(cí)一般来讲涨潮和落潮的主要原因是什么，涨潮和落潮的主要原因是什么引力='color: #ff0000; line-height: 24px;'>一般来讲涨潮和落潮的主要原因是什么，涨潮和落潮的主要原因是什么引力；最后用(yòng)ControlNet插件绑(bǎng)定骨(gǔ)骼开始换关(guān)键(jiàn)词试效果。

通过图片(piàn)就可以看出(chū)来，效果十分惊艳。

更厉害的是，除了真实的照片(piàn)，草(cǎo)图也可(kě)以加上(shàng)“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还(hái)能实(shí)现线稿转全彩(cǎi)图。大(dà)神张吕敏(mǐn)其(qí)本尊也亲自回应。

不得不说(shuō)当下AIGC已经(jīng)变得越来(lái)越强大，甚至输出(chū)的作品都(dōu)已经能以假乱真(zhēn)了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发(fā)

警惕(tì)安全问题

近日，“苏州金(jīn)鸡湖有游艇party”的消息火遍(biàn)网络(luò)，而经过警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能(néng)是全国第一起AI绘(huì)图诈骗(piàn)。

由(yóu)于这个活动里面(miàn)给出的美女照片都(dōu)是(shì)AI制(zhì)作的真人照片绘(huì)图，因为太逼真，被(bèi)大家当成真事(shì)传播了。

不过仔细观察可以发现，活动发起者提供的(de)照(zhào)片(piàn)中有个很大(dà)的(de)漏洞可以发现并非真人，而是AI绘(huì)图(tú)，那便是图(tú)片中女性的手指部分有的(de)存在异(yì)常(cháng)。

ChatGPT之(zhī)后又一应用(yòng)杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业(yè)？_黑料(liào)正能(néng)量

有(yǒu)行业人事表示：“现(xiàn)在因为手指部分的绘画算法比较复(fù)杂(zá)，AI还不太会(huì)画人的手，但最(zuì)新(xīn)看到(dào)的图片已经有越来越完美的AI模型出现，以后可能就(jiù)完全没有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外也已有发生。据英国广(guǎng)播公司报道，土耳(ěr)其(qí)地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿(ér)童受灾(zāi)的假照片发布到网络(luò)，以此诱骗善良的(de)人打赏“捐(juān)助”从而实施(shī)诈骗。

目(mù)前随着(zhe)技(jì)术(shù)发展，AIGC已经能做出真人照片(piàn)般的(de)绘图效(xiào)果，如果这样的图片被用(yòng)来诈骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引发(fā)了很多担忧(yōu)，一方面，批(pī)判者认为AI在(zài)“学习”了大量前(qián)人的作(zuò)品之后，其(qí)创(chuàng)作没有(yǒu)任何情绪(xù)和灵魂，难(nán)以(yǐ)和人类的(de)艺术(shù)创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的版(bǎn)权、目前(qián)都并没有得到有效的解决(jué)，还有AIGC会不会代(dài)替(tì)人类(lèi)“至高(gāo)无上”的创(chuàng)意。

马斯克也(yě)强调(diào)，人工智(zhì)能的安全问题需要得到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除(chú)了视频，还有远方

技术都是有两面性的，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(néng)技(jì)术将是第四(sì)次工业革(gé)命的核心驱(qū)动力量，将创造新的增长(zhǎng)奇迹(jì)。

过去一年(nián)，人工(gōng)智能(néng)在技术(shù)和商业层面都有了巨(jù)大进展(zhǎn)，AI绘画就(jiù)是(shì)人工智能技(jì)术发(fā)生(shēng)方向性改变(biàn)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(bù)了几条引(yǐn)爆科技圈的短视(shì)频。这些(xiē)视频(pín)引发关注并非内容做得多优秀，反而都非(fēi)常简单，比如(rú)一匹(pǐ)正(zhèng)在喝水的马，一只画画的玩(wán)具熊(xióng)，或(huò)者一段骑(qí)摩托车的(de)第一视角录(lù)像，随便一个有(yǒu)手机的人(rén)都可以(yǐ)随手(shǒu)录下一段。

但这些短视频的(de)创作方式非常简单(dān)，创作者仅仅(jǐn)需要向AI输入(rù)一(yī)段话(huà)，甚至只是说一下要(yào)求，AI就可以根据需要生(shēng)成一段视(shì)频。

谷歌发(fā)布的两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是(shì)高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视(shì)频(pín)后，AI圈就(jiù)已(yǐ)经玩了一波梗，一个能(néng)够做出(chū)更高清视频的AI还不足以在短时间内(nèi)戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以(yǐ)制作出超过2分钟的连贯(guàn)的(de)也有确(què)切内(nèi)容(róng)的视频，这才是(shì)真正让(ràng)人(rén)们感(gǎn)到(dào)惊喜的地(dì)方。因为无论AI生成的视频多么高清，也只(zhǐ)能是为内容生(shēng)产者提供一(yī)个灵感，一个素材，一个过场动画。

不过能够(gòu)制(zhì)作出有具体剧情内(nèi)容(róng)的视频就意味着，一些视频创作由(yóu)AI代替人(rén)工(gōng)完成已经初步有了可能。

当(dāng)下AI的(de)发展速度已经超(chāo)过大部分人的想象。内容产(chǎn)业的本质是供(gōng)给创(chuàng)造(zào)需求，AIGC作为全新(xīn)的内容生产方式，可以为内容产业带来更新的(de)内容风格、更快的生产速度，更低的生产(chǎn)成本(běn)，这无疑(yí)会驱动内容产(chǎn)业的大爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术还能(néng)应用于音乐、代码(mǎ)、机器(qì)人动作等多种内(nèi)容形式的生成(chéng)。不难发现该项技术不仅在游戏等行(xíng)业能得到有效(xiào)应(yīng)用，对于(yú)下一代互联网各(gè)种元(yuán)素(sù)的(de)构建亦有(yǒu)关(guān)键意义。

从商业(yè)化的角度来看，文化娱乐、教育、传媒等(děng)诸多领域(yù)，本身就对基于AI的可视(shì)化内容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视频或(huò)不是结果，而只是(shì)AI进程中的一块重要(yào)拼图，有望(wàng)在技术更新(xīn)的加持下实现(xiàn)更大的应(yīng)用价值。

AI从理解内容，走向了可(kě)以(yǐ)生成内容(róng)，甚至能够(gòu)创造出独立价值和独立(lì)视(shì)角的内容。AIGC的再(zài)次出圈，更代(dài)表着(zhe)未来的先进(jìn)生(shēng)产力即将到来。

紧(jǐn)抓大模型与(yǔ)算力，牢固AIGC底(dǐ)座(zuò)

从技术(shù)的(de)发(fā)展也(yě)可(kě)以看出，在(zài)语言大模(mó)型、图像大模型之(zhī)后，多模态大模(mó)型(xíng)已经(jīng)成为(wèi)了新的(de)趋势(shì)。

大模(mó)型(xíng)被誉为当前(qián)人工智(zhì)能发展的智能底座，是(shì)全球竞争最(zuì)激烈的研究方(fāng)向之一，包括谷歌(gē)、亚马逊(xùn)、百度、阿里(lǐ)、腾讯等众多头(tóu)部(bù)企(qǐ)业都在竞相发力。

不(bù)过(guò)训练大模(mó)型的确(què)价格不菲(fēi)，以(yǐ)国盛(shèng)证券发布的《ChatGPT需要(yào)多少算(suàn)力》报告(gào)估算，GPT-3训练(liàn)一次(cì)的成本约(yuē)为140万美元。而对于(yú)一些更大的(de)LLM(大型(xíng)语言模(mó)型)，训练成(chéng)本则(zé)介于200万美元至1200万(wàn)美元高价(jià)之间。

以ChatGPT在2023年1月的(de)独立访客平均数1300万计算，其(qí)对应芯片需求为3万多(duō)片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为8亿美元(yuán)，每日仅电费就在(zài)5万美(měi)元左右。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不开庞大算力(lì)支持。在(zài)关(guān)注各类大模型(xíng)的发展同时，更应该关注(zhù)算力网络的建设。

算(suàn)力网络正驱动(dòng)AI产业发(fā)展进入史诗级加(jiā)速进程，让(ràng)AIGC及(jí)通用AI这一人工智能发展的终极目标离得更近。

因为算力可以对(duì)突破性(xìng)技(jì)术创新(xīn)提供大力的(de)支持。这方(fāng)面，多模态大模(mó)型(xíng)是典型(xíng)。作为面(miàn)向未来强人(rén)工智能、通用人(rén)工智能的重要技术(shù)创新，多模(mó)态(tài)大模型(xíng)已(yǐ)经在(zài)人(rén)工智能领(lǐng)域提出(chū)了很多(duō)年，业界(jiè)也(yě)有不少技术突破(pò)，但是(shì)，多模态(tài)大模型进一步往(wǎng)下(xià)走(zǒu)，算力需求呈几何式上升，一般的算力基础设施(shī)很快将(jiāng)难以胜(shèng)任。

从(cóng)图(tú)像、文字、语音单独一项的训练，到双模态、三模态的跃迁，让人工智能可以灵活应对不同模态的(de)转化(huà)、像人与世(shì)界交互(hù)一(yī)样(yàng)自然，这方面(miàn)，由算力网络来驱动将有明显优势。