岳飞满江红多少字不含标点，岳飞《满江红》多少字加标点-绿茶通用站群

岳飞满江红多少字不含标点，岳飞《满江红》多少字加标点 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火爆以来(lái)，微软公(gōng)司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多(duō)次公开谈论人工智能话题(tí)。在最近的一(yī)次采访中(zhōng)，他再次表示：“AI可(kě)能会让科(kē)技(jì)行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这个结论是他在当(dāng)地时间2月(yuè)20日接受(shòu)《In Good Company》节(jié)目专访时(shí)提出(chū)的(de)。

他(tā)预期，AI的发(fā)展可能(néng)会威(wēi)胁到谷歌的市占率，因为(wèi)微(wēi)软在AI方(fāng)面的行动相当(dāng)迅速。而(ér)最终(zhōng)科(kē)技巨头将把AI整合成用(yòng)户(hù)的“全(quán)能(néng)助(zhù)手”，包揽一切(qiè)应(yīng)用，与人们(men)进行沟通(tōng)并(bìng)提(tí)供建议，可以取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等(děng)应用(yòng)。

大佬口中全能助手(shǒu)的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画浪(làng)潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围中(zhōng)杀出重围。

ChatGPT之(zhī)后又一应(yīng)用杀(shā)疯了，AIGC或进(jìn)入可控期，将洗牌科技行业(yè)？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画新玩法

AIGC向可(kě)控靠近(jìn)

以(yǐ)AI绘画为代表(biǎo)的AIGC上一次爆(bào)火的(de)时候，还是2022年8月(yuè)，在美国科罗拉(lā)多州举办的新兴数字艺术(shù)家(jiā)竞赛中，一(yī)幅名为《太空歌(gē)剧院》的(de)作品获奖(jiǎng)。

随后各大厂商的(de)AI绘画软件(jiàn)被广大网友熟知(zhī)并体(tǐ)验，Stable Diffusion便(biàn)是(shì)其(qí)中(zhōng)代(dài)表。

用(yòng)户们(men)可(kě)以在(zài)应用(yòng)中(zhōng)输入一组关键(jiàn)词或者一张照片，就能获得一幅(fú)AI创作的画作。

作画(huà)的关键就是所输(shū)入的(de)文(wén)本。同一组关键词也可(kě)以创作出(chū)很多张(zhāng)风格不(bù)一样的画(huà)作，这让创作的过程就像(xiàng)开盲盒。

很多用户很(hěn)喜(xǐ)欢这(zhè)种不确定的惊喜，他们会将生成的美图当做头像(xiàng)。而另一部分喜欢翻看AI绘画(huà)的“翻车(chē)”作品。在社交媒体上，许多(duō)用(yòng)户分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如(rú)，一位网友的小狗照(zhào)片被AI画成(chéng)了“肌肉男”，还有网(wǎng)友的个人照片被AI识别成(chéng)了建筑。

而如今随(suí)着(zhe)ControlNet的出现(xiàn)与加持，以往(wǎng)AI绘画(huà)的填写关键(jiàn)词游戏可能要被(bèi)颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福读博的(de)中国人张吕敏创作的一种基(jī)于控(kòng)制(zhì)点的图像变形算法，主要用于数字图像处理、计算机视觉和计算机(jī)图形学等领域。

其SD插件一经发布，在短短的两天内便(biàn)成为了AI绘画(huà)领域最新的热点。

在(zài)此之前，大家用了(le)很多方法想让(ràng)AI生成的结果尽可能的符合要求，但(dàn)是都不尽如(rú)人意，它(tā)的出(chū)现代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的可(kě)控时期。

因为(wèi)ControlNet可以直接(jiē)提取画面的构(gòu)图，人(rén)物的姿势和画面的深度信息等。有了它(tā)的帮(bāng)助，就不用频繁(fán)的用提(tí)示词(cí)来碰(pèng)运(yùn)气，抽盲(máng)盒式的创作(zuò)了。

通(tōng)俗的(de)说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法”，不少博主(zhǔ)的作品已经获得(dé)了(le)大量(liàng)的浏(liú)览量，“viggo”就是其中之一，他用(yòng)朋友的照(zhào)片直(zhí)接带她(tā)们走进动漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文(wén)字。

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

通(tōng)过图(tú)片就(jiù)可(kě)以看出(chū)来，效果(guǒ)十(shí)分(fēn)惊(jīng)艳。

更厉害的是，除了真实的照片，草(cǎo)图也可以(yǐ)加上“魔法(fǎ)”，知乎(hū)大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能实现线稿转全(quán)彩图。大(dà)神张吕敏其(qí)本尊也亲自回(huí)应。

不得不说当下(xià)AIGC已(yǐ)经变得越来越强大，甚至(zhì)输出的作品都已经(jīng)能以假(jiǎ)乱(luàn)真了(le)。

难(nán)辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近(jìn)日(rì)，“苏州金鸡湖有游艇(tǐng)party”的消息火遍网(wǎng)络，而经过警(jǐng)方(fāng)辟谣(yáo)这所(suǒ)谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈骗。

由(yóu)于(yú)这(zhè)个活动里面(miàn)给出的(de)美女(nǚ)照片都是AI制(zhì)作的真人照片绘图(tú)，因为(wèi)太逼真，被大(dà)家当成真事(shì)传播(bō)了。

不过仔(zǎi)细观察可以发(fā)现，活动发起者(zhě)提(tí)供的照片中有个很(hěn)大的漏洞可以发现并(bìng)非真人，而是(shì)AI绘(huì)图，那便是图片中女(nǚ)性的手指部分有的存在异常。

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有行业(yè)人事表(biǎo)示(shì)：“现在(zài)因为手指部分(fēn)的绘画算(suàn)法比较(jiào)复杂，AI还不太会画人的手，但最(zuì)新看(kàn)到的(de)图片已经有越来越完美的AI模型出现，以后可能就完全没(méi)有漏洞了(le)。”

类似的AI作图(tú)诈骗(piàn)在国(guó)外也已(yǐ)有发生。据英国广播公(gōng)司(sī)报道，土耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用(yòng)户使用AI合(hé)成了儿童受(shòu)灾的假照(zhào)片(piàn)发布(bù)到网络，以此诱骗善良的人打赏“捐(juān)助(zhù)”从而实施诈(zhà)骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已经能(néng)做(zuò)出真人(rén)照片般的绘(huì)图效果，如果这样的图(tú)片被用来诈骗(piàn)，将非(fēi)常可怕。

此外AIGC还引发了(le)很多担忧，一方面(miàn)，批判者认为AI在“学习”了大量(liàng)前人的(de)作品之(zhī)后，其创作(zuò)没有任(rèn)何情绪和(hé)灵魂，难以和人类的艺术创作相提(tí)并(bìng)论(lùn)。

另一方(fāng)面(miàn)，AIGC背后的版权、目(mù)前都(dōu)并(bìng)没有得到(dào)有效(xiào)的解(jiě)决，还有AIGC会不会代(dài)替人类“至(zhì)高无上”的创(chuàng)意。

马斯克也强(qiáng)调，人工智能的安全问题需要得(dé)到重视(shì)，太晚就来(lái)不及了。

AIGC下(xià)一站除了(le)视频，还有(yǒu)远方

技术都是有两面性(xìng)的，潜在的(de)危(wēi)害并(bìng)不能掩(yǎn)盖其光辉的贡献。现在(zài)看来，人工智能技术将(jiāng)是第四次工业(yè)革命(mìng)的核(hé)心驱动力量，将创造(zào)新的增长奇迹。

过去(qù)一年，人工智能在技术和商业(yè)层(céng)面都有(yǒu)了(le)巨大进展，AI绘(huì)画就是人工智能(néng)技术(shù)发(fā)生方向性改变的一(yī)个代(dài)表。其下一站或许就是(shì)视频。

此(cǐ)前，Meta和(hé)谷歌先后(hòu)发布了几条引(yǐn)爆科(kē)技圈的(de)短视频。这些视(shì)频引(yǐn)发(fā)关注并非内容做得多优(yōu)秀，反而都非常简单，比如(rú)一匹(pǐ)正在喝水的马，一只(zhǐ)画画的玩具(jù)熊，或者一段骑摩托车的第一视角录像，随便一个(gè)有(yǒu)手机的人都可以(yǐ)随(suí)手(shǒu)录下一段。

但这些短视频的创(chuàng)作方(fāng)式非(fēi)常简单，创(chuàng)作者仅(jǐn)仅需要向AI输入一段话(huà)，甚至只是说一下(xià)要求，AI就可以根(gēn)据需要(yào)生(shēng)成一(yī)段视频(pín)。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前(qián)者(zhě)主(zhǔ)要突出的是高清，与Meta的(de)Make-A-Video没有太多的(de)差(chà)别。

在Make-A-Video公布了AI生(shēng)成的视频后，AI圈就已(yǐ)经玩了一(yī)波梗，一个能够(gòu)做出更高清视(shì)频的AI还不足以在(zài)短(duǎn)时(shí)间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以制作出超过2分钟的连贯的也有(yǒu)确(què)切内容的视频，这才是真正让人们感到惊喜的地方。因为(wèi)无论AI生成的视频(pín)多(duō)么(me)高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一个(gè)素(sù)材，一(yī)个过场(chǎng)动画。

不(bù)过(guò)能够制作出有(yǒu)具体(tǐ)剧情(qíng)内容(róng)的视频(pín)就意(yì)味着，一些视频(pín)创作由AI代替(tì)人工完(wán)成已(yǐ)经(jīng)初步有了可(kě)能(néng)。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过大部分人的(de)想象。内(nèi)容产业(yè)的本(běn)质是供给(gěi)创造需(xū)求，AIGC作为(wèi)全新的内(nèi)容(róng)生(shēng)产方式，可以为内(nèi)容产业带(dài)来更新的内容风(fēng)格、更快的生产速度，更(gèng)低(dī)的生产成本，这无疑(yí)会(huì)驱动内容产业的大(dà)爆发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术(shù)还能应用于音乐(lè)、代码(mǎ)、机器人(rén)动作等多种内容(róng)形式(shì)的生成。不难发现该项(xiàng)技术不(bù)仅在游戏等行业能得(dé)到(dào)有效应用，对于下一代互联网(wǎng)各种元素的构建(jiàn)亦有(yǒu)关(guān)键意义。

从(cóng)商(shāng)业化的角度(dù)来看，文化(huà)娱乐、教育、传媒(méi)等(děng)诸多领域，本身(shēn)就对基于AI的可视化内容有强(qiáng)烈(liè)需求。

因此(cǐ)，AI绘画及(jí)视频或不(bù)是结果，而(ér)只(zhǐ)是AI进程中的(de)一块(kuài)重要拼图，有望在技术更(gèng)新的加持下实现(xiàn)更(gèng)大的(de)应用价(jià)值。

AI从理解内容，走向了可以生成内容，甚至能够创造出独立(lì)价值和独立视角的内容。AIGC的再次出圈，更代表着未来的先进生(shēng)产力即将(jiāng)到来。

紧抓大模型与算力，牢固AIGC底座(zuò)

从技术的发展也可以(yǐ)看出，在语(yǔ)言大模(mó)型、图像大模(mó)型之后，多模态(tài)大模(mó)型已经成为了新的趋势。

大模型被誉为(wèi)当前人工智(zhì)能(néng)发(fā)展的智(zhì)能底座，是(shì)全球(qiú)竞争最激烈(liè)的研(yán)究(jiū)方向(xiàng)之(zhī)一，包括谷(gǔ)歌、亚马(mǎ)逊、百(bǎi)度(dù)、阿里(lǐ)、腾(téng)讯等众多(duō)头部(bù)企业都在竞相发力。

不过(guò)训(xùn)练(liàn)大模型(xíng)的确价(jià)格不菲，以(yǐ)国盛证(zhèng)券发(fā)布(bù)的(de)《ChatGPT需要多(duō)少算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练(liàn)一次的成本约为140万美元。而对于一些更大(dà)的LLM(大型语言模型(xíng))，训练成本则(zé)介于200万(wàn)美元至1200万美元(yuán)高价(jià)之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算(suàn)，其(qí)对应芯片需(xū)求(qiú)为3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初(chū)始投入成本(běn)约为8亿美元，每日仅电费就在5万美元(yuán)左右。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持。在关注各类大模型的(de)发展同(tóng)时，更应该关(guān)注算力网络的建设(shè)。

算力(lì)网络正驱动AI产业(yè)发展(zhǎn)进入史诗(shī)级(jí)加速进(jìn)程，让AIGC及通用AI这(zhè)一人工智能(néng)发(fā)展的终极目标离得更近。

因(yīn)为算力(lì)可以(yǐ)对突破性技术创新提供(gōng)大力的支持。这方(fāng)面，多(duō)模态(tài)大模型是典型。作(zuò)为(wèi)面(miàn)向未来强人工智能、通用(yòng)人工智(zhì)能的重要技术创新(xīn)，多模态大模型已(yǐ)经在人工智能领域提出了很(hěn)多年(nián)，业界也有(yǒu)不少技术突破，但是，多模态大模型进一步往下走，算力需求呈几何式上(shàng)升，一般的(de)算力基础设施很(hěn)快将难(nán)以胜(shèng)任。

从(cóng)图像、文字、语(yǔ)音(yīn)单独一项的训练(liàn)，到双(shuāng)模(mó)态(tài)、三(sān)模态的跃(yuè)迁，让人工智能可(kě)以灵(líng)活应对不同模态的转化、像人(rén)与(yǔ)世界交互(hù)一样(yàng)自然，这方面，由(yóu)算力网络(luò)来驱动将(jiāng)有(yǒu)明显(xiǎn)优势。