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bd和hd哪个好，bd和蓝光有什么区别 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ChatGPT火爆(bào)以来，微软公司创始人比尔·盖(gài)茨(cí)已(yǐ)多次公开(kāi)谈(tán)论人工智能话题。在最(zuì)近的一次采访(fǎng)中，他再次表示(shì)：“AI可能(néng)会让科技行业(yè)迎来(lái)一次剧烈(liè)的洗牌”。

这(zhè)个(gè)结论是(shì)他在当(dāng)地(dì)时间2月20日接(jiē)受(shòu)《In Good Company》节(jié)目(mù)专访时(shí)提(tí)出的。

他预期(qī)，AI的发展可能会(huì)威胁(xié)到(dào)谷歌(gē)的市占率，因为(wèi)微(wēi)软在AI方(fāng)面(miàn)的行(xíng)动相当(dāng)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(shǒu)”，包揽一切应用(yòng)，与人们进行沟通并提供(gōng)建议，可(kě)以取(qǔ)代亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬(lǎo)口(kǒu)中全(quán)能助手的到来可能(néng)尚需时(shí)日，但由ControlNet引发的又一次AI绘画(huà)浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点(diǎn)包围中杀(shā)出重围。

ChatGPT之(zhī)后又(yòu)一(yī)应用(yòng)杀疯了，AIGC或进入(rù)可控(kòng)期，将洗牌科技(jì)行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向可(kě)控靠近

以AI绘画(huà)为代表的AIGC上一(yī)次爆火的时候，还是2022年(nián)8月，在美国科罗(luó)拉多州举办的(de)新兴(xīng)数字艺术(shù)家(jiā)竞赛中，一幅(fú)名为《太空歌剧院(yuàn)》的作品(pǐn)获奖(jiǎng)。

随后(hòu)各大(dà)厂商的AI绘画(huà)软件(jiàn)被广大网(wǎng)友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表(biǎo)。

用户们可(kě)以在(zài)应用中(zhōng)输入一(yī)组关键词或者一(yī)张照(zhào)片(piàn)，就能获得一幅AI创(chuàng)作(zuò)的画作。

作画的(de)关键就是所输入的文本。同一(yī)组关键词(cí)也可以创作出很多张(zhāng)风格不一样的画(huà)作，这(zhè)让(ràng)创作的过程就像开(kāi)盲(máng)盒。

很多用户很喜欢这种不确(què)定(dìng)的惊喜，他们会将生成的美图当(dāng)做头像。而(ér)另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的“翻车(chē)”作品。在社交媒体上，许多用户分(fēn)享AI“翻(fān)车现场”，例如，一(yī)位网(wǎng)友的小狗照片(piàn)被AI画(huà)成了“肌肉(ròu)男(nán)”，还(hái)有(yǒu)网友的个人照片被AI识别(bié)成了(le)建(jiàn)筑。

而(ér)如今随着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往AI绘画的填写(xiě)关键词游戏可能要(yào)被(bèi)颠(diān)覆了。

ControlNet是一(yī)位正(zhèng)在斯坦(tǎn)福(fú)读(dú)博的中(zhōng)国人张吕敏创作的一种(zhǒng)基于控制点的(de)图像变形算法，主要用于数字图像处理、计(jì)算机视觉和计算机图(tú)形学等领域。

其SD插件一经发布，在短短的两天(tiān)内便成为了AI绘(huì)画领域最新(xīn)的热点。

在此之前，大(dà)家用了(le)很多方法想让(ràng)AI生成的(de)结果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不尽如人意，它(tā)的出现代(dài)表着AI生成开始进入真(zhēn)正的可控时期(qī)。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取画面的(de)构图，人物的姿势和画面(miàn)的深度信息(xī)等。有了(le)它的帮助，就不用(yòng)频繁的用提示(shì)词来碰运气，抽盲盒式的创作了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当(dāng)于给AI绘画加了“魔法”，不少(shǎo)博主的(de)作(zuò)品(pǐn)已(yǐ)经获得了(le)大(dà)量(liàng)的(de)浏览量(liàng)，“viggo”就(jiù)是其中之一，他用朋友(yǒu)的照(zhào)片直接(jiē)带她们走进动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片(piàn)转文(wén)字(zì)。

再用(yòng)Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应(yīng)的(de)关(guān)键(jiàn)词；最后用(yòng)ControlNet插件绑(bǎng)定(dìng)骨骼开始换(huàn)关键词试效果。

通过图片(piàn)就可(kě)以看出来，效果十分惊艳(yàn)。

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更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照片，草图(tú)也可(kě)以加上“魔法(fǎ)”，知乎大(dà)牛(niú)“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还能实现(xiàn)线稿(gǎo)转全彩图。大(dà)神张吕敏(mǐn)其本尊(zūn)也(yě)亲(qīn)自回(huí)应。

不得不说当下AIGC已经变得越来越强(qiáng)大，甚至输出的(de)作品(pǐn)都(dōu)已经(jīng)能以假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发

警惕安全(quán)问题

近(jìn)日(rì)，“苏(sū)州(zhōu)金(jīn)鸡湖有游艇party”的消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是全国第一(yī)起AI绘图(tú)诈骗(piàn)。

由于这个活动(dòng)里面(miàn)给出的美女(nǚ)照片都是AI制作的真人(rén)照(zhào)片绘图(tú)，因(yīn)为太逼真，被大(dà)家当成真事传播了。

不过仔(zǎi)细观察(chá)可以发(fā)现，活(huó)动发起者提供的照片中有个很大的漏洞可以(yǐ)发(fā)现并非真人，而(ér)是AI绘(huì)图(tú)，那便是图片(piàn)中女性(xìng)的(de)手(shǒu)指(zhǐ)部分有的(de)存在异常。

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有行业人事表示：“现在因为手指部(bù)分的绘画算法比(bǐ)较复杂，AI还(hái)不太会(huì)画人的手，但最新看到的图片已经有越(yuè)来越完美的AI模型出现，以后(hòu)可能就完全没(méi)有漏洞(dòng)了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国外也已有发生。据英国广播公司报(bào)道，土耳其地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成(chéng)了儿童(tóng)受灾的假照片发布到(dào)网络(luò)，以此诱骗善良的人打赏“捐(juān)助”从而(ér)实施诈骗(piàn)。

目前随着技术(shù)发展(zhǎn)，AIGC已(yǐ)经能做出(chū)真人照片般(bān)的绘图效果(guǒ)，如果这(zhè)样的图片(piàn)被用来诈(zhà)骗，将非常可怕(pà)。

此外(wài)AIGC还引发了(le)很多(duō)担(dān)忧，一方面，批判者认(rèn)为AI在(zài)“学习”了大量前人(rén)的作品之后(hòu)，其(qí)创作没有任何情绪(xù)和(hé)灵魂(hún)，难以和人类的(de)艺术(shù)创(chuàng)作相(xiāng)提(tí)并论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的版权、目前都并没有(yǒu)得到(dào)有效(xiào)的(de)解决，还有AIGC会不会代替人类(lèi)“至(zhì)高无(wú)上(shàng)”的创(chuàng)意。

马斯克也强调，人工智能(néng)的安全问题需要得到重视，太(tài)晚就来不及了。

AIGC下一站除(chú)了视(shì)频，还有远方

技术都是有两面性的，潜在(zài)的危害(hài)并不能掩(yǎn)盖其(qí)光辉的贡(gòng)献(xiàn)。现(xiàn)在(zài)看来，人工智(zhì)能技(jì)术将是第四次工业革(gé)命的核(hé)心(xīn)驱(qū)动(dòng)力量，将(jiāng)创造新(xīn)的增(zēng)长奇迹(jì)。

过去一(yī)年，人工智能在技(jì)术(shù)和商业层(céng)面(miàn)都有了巨大(dà)进展，AI绘(huì)画就是人(rén)工智能技术发生方(fāng)向性改(gǎi)变(biàn)的一个代表(biǎo)。其下一站或许(xǔ)就是视频。

此前，Meta和谷歌先后发布了几(jǐ)条(tiáo)引爆科技圈(quān)的短(duǎn)视频。这些视频引发关注并非内容做得多优秀，反而都非(fēi)常简单，比如一匹正在喝水的马，一只画画的玩具熊，或者一(yī)段骑摩托车(chē)的第一视角录像，随便一(yī)个(gè)有(yǒu)手机的(de)人都(dōu)可以随手录下一段。

但这(zhè)些(xiē)短视频的创作方式(shì)非常(cháng)简单，创作者仅仅需要向AI输入一段话，甚至只(zhǐ)是说(shuō)一下要求，AI就(jiù)可以根据(jù)需(xū)要生成一段视频。

谷歌发布的两个(gè)AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者主要突出(chū)的是高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在(zài)Make-A-Video公(gōng)布了AI生成(chéng)的视频后，AI圈就已经玩了(le)一波梗(gěng)，一个能够做出更(gèng)高清视频的AI还不足(zú)以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地(dì)方在于，它可以制作出超过2分(fēn)钟的连贯(guàn)的也有确(què)切内容的视频，这才是真正让人们感到惊(jīng)喜的地方(fāng)。因为无论(lùn)AI生成的视频多(duō)么高清，也只(zhǐ)能是为内容生产者提供一个灵感，一个素材(cái)，一个过场(chǎng)动画。

不过能够制作出有具体(tǐ)剧(jù)情(qíng)内容(róng)的视频(pín)就意(yì)味着(zhe)，一些视频创(chuàng)作由AI代替人工(gōng)完成已经初步(bù)有了可(kě)能。

当下(xià)AI的发(fā)展速度已经超过大部分人的想象。内容产业(yè)的本质(zhì)是供给创造需求(qiú)，AIGC作为全新的内(nèi)容生产方式(shì)，可以为内容产(chǎn)业带来更新(xīn)的内容风格、更(gèng)快的(de)生产速度，更低(dī)的生(shēng)产(chǎn)成本，这(zhè)无疑会驱动内容产业的大爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音乐(lè)、代码、机(jī)器人动作等多种内容形式的生成(chéng)。不难发现(xiàn)该项技术(shù)不仅在(zài)游戏(xì)等行业能得(dé)到有效应用，对于下一代互(hù)联网各(gè)种元素(sù)的(de)构建(jiàn)亦有(yǒu)关键意(yì)义。

从(cóng)商业化(huà)的角度来(lái)看，文化娱(yú)乐、教(jiào)育、传媒等诸多领(lǐng)域，本身就对(duì)基于(yú)AI的(de)可视化内容有(yǒu)强烈需求(qiú)。

因(yīn)此，AI绘画及视频或不是(shì)结果，而(ér)只是AI进(jìn)程(chéng)中(zhōng)的一块重要(yào)拼图，有望在技术更新(xīn)的加持下实现更大的应用价值(zhí)。

AI从理解内容(róng)，走向了可以生成内容，甚至能够创造出(chū)独立价值(zhí)和独立视角的内(nèi)容。AIGC的再次(cì)出圈(quān)，更代表(biǎo)着未来(lái)的(de)先(xiān)进(jìn)生产力即将(jiāng)到来。

紧抓大模型与算力(lì)，牢固AIGC底座(zuò)

从技(jì)术(shù)的(de)发(fā)展也可以看出，在语言大模(mó)型、图像大模型之(zhī)后，多模态大模型已经成为(wèi)了新(xīn)的趋势。

大模型被誉(yù)为(wèi)当(dāng)前人(rén)工智能发展的智(zhì)能底座，是全球(qiú)竞争最(zuì)激烈(liè)的研究(jiū)方向之一，包括(kuò)谷歌、亚马逊、百度、阿(ā)里、腾讯(xùn)等众多头部(bù)企业(yè)都在竞(jìng)相发力。

不过(guò)训练大模型的确价(jià)格(gé)不菲(fēi)，以国盛证券发布的(de)《ChatGPT需要多少算力(lì)》报告估(gū)算，GPT-3训练(liàn)一次的成本(běn)约为140万美元。而对于一些更大的(de)LLM(大型语言模型)，训(xùn)练成本则介于200万美元至(zhì)1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立访客(kè)平(píng)均数1300万计算，其(qí)对应芯片需求为3万多(duō)片英伟达A100 GPU，初始投(tóu)入成本约为8亿美元，每日(rì)仅电费(fèi)就在5万美元左右。

此(cǐ)外(wài)不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞大算力支持。在关注(zhù)各类大模型(xíng)的发展同时，更(gèng)应该(gāi)关注算(suàn)力网(wǎng)络的(de)建(jiàn)设。

算力网(wǎng)络正驱动AI产业发(fā)展进入史诗级加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发(fā)展的终极目标离得更近。

因为算力可以对突破(pò)性技术创新提(tí)供(gōng)大力(lì)的支持。这(zhè)方面，多模态(tài)大模(mó)型是(shì)典型(xíng)。作(zuò)为面向未来(lái)强人工智能、通用(yòng)人工智能(néng)的重要技术创新，多(duō)模态大模型已经(jīng)在人工智能(néng)领域提出了(le)很多年，业界(jiè)也有不少技术(shù)突破，但是，多(duō)模态大模(mó)型进一步(bù)往下走，算力需求(qiú)呈(chéng)几何式上升，一(yī)般的算力基(jī)础(chǔ)设施(shī)很快将难以胜任。

从图(tú)像、文字、语音(yīn)单独一项(xiàng)的训练，到双模态、三模态(tài)的跃(yuè)迁，让人工智能可以灵活应对不同模态的转化、像人与世界(jiè)交互一样自然，这(zhè)方面，由算力网络来驱动将有明显优势。