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实属和属实区别在哪，实属与属实的区别 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(zì)聊(liáo)天(tiān)机器人ChatGPT火(huǒ)爆以来，微软公(gōng)司(sī)创(chuàng)始人比尔·盖茨(cí)已多次公开谈论人工智能话题。在最近的(de)一次采访(fǎng)中，他(tā)再次表示：“AI可能会让科技行业迎(yíng)来一次剧烈(liè)的洗牌”。

这个结论是他在当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的(de)。

他(tā)预期，AI的发展可能会威(wēi)胁到谷歌的市(shì)占率，因为微软在AI方面的行动相当迅速(sù)。而最终科技巨头将(jiāng)把AI整合(hé)成用(yòng)户的“全能(néng)助手”，包揽一切应用，与人们进(jìn)行沟(gōu)通(tōng)并提供(gōng)建(jiàn)议，可(kě)以(yǐ)取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助手(shǒu)的到来可能尚需时日，但由(yóu)ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画(huà)浪(làng)潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的(de)话题热点(diǎn)包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入(rù)可控期，将(jiāng)洗牌科技行业？_黑(hēi)料正能量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画新玩(wán)法(fǎ)

实属和属实区别在哪，实属与属实的区别ong>AIGC向可控靠近(jìn)

以(yǐ)AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的(de)时候，还是2022年8月，在美国科(kē)罗(luó)拉多州举办(bàn)的新兴数字艺术家竞赛中，一幅名(míng)为《太空歌剧院》的作品(pǐn)获(huò)奖。

随后各大(dà)厂商的(de)AI绘画软件(jiàn)被广大网友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表。

用户们可以(yǐ)在应用中输入(rù)一组(zǔ)关键词或者一张(zhāng)照片(piàn)，就(jiù)能获得一幅AI创作的画作(zuò)。

作画的(de)关键就是所(suǒ)输(shū)入的(de)文本。同一组关键词也可以创(chuàng)作出(chū)很(hěn)多张风格不一样(yàng)的(de)画作，这让创作(zuò)的过程(chéng)就像开盲(máng)盒。

很多用户很喜欢这(zhè)种不确(què)定(dìng)的惊喜(xǐ)，他们会将生成的美(měi)图当做头像。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻(fān)车现场(chǎng)”，例如，一(yī)位网(wǎng)友的小狗照片(piàn)被AI画(huà)成了(le)“肌肉男”，还有(yǒu)网(wǎng)友的个人照片被AI识别成(chéng)了建筑。

而如今随着ControlNet的(de)出现(xiàn)与加(jiā)持，以往AI绘画的填写关(guān)键词游戏(xì)可能要(yào)被颠覆(fù)了。

ControlNet是(shì)一(yī)位正在(zài)斯坦福读博的中(zhōng)国人张(zhāng)吕敏(mǐn)创作的一(yī)种基于控(kòng)制点(diǎn)的图(tú)像变形算法(fǎ)，主要用于数字(zì)图像处理、计(jì)算(suàn)机视(shì)觉和计算机图形学等领域。

其SD插件(jiàn)一经发布(bù)，在短(duǎn)短的两天内便成为了(le)AI绘画(huà)领(lǐng)域(yù)最新的热(rè)点。

在此之前，大家用(yòng)了很(hěn)多方法想(xiǎng)让AI生成的结果尽可能的符合要求，但是都不尽(jǐn)如人意(yì)，它的(de)出现(xiàn)代(dài)表着AI生成开始进入真正的可控时期。

因为ControlNet可以直接(jiē)提(tí)取画面(miàn)的构(gòu)图，人物的姿(zī)势和画(huà)面的深度信息等。有(yǒu)了它的帮助，就不用频繁(fán)的用(yòng)提示(shì)词(cí)来碰运气，抽(chōu)盲盒式的创作(zuò)了。

通俗的说ControlNet相当于给(gěi)AI绘画(huà)加了(le)“魔法”，不少(shǎo)博(bó)主的作(zuò)品已经获(huò)得了大量的浏(liú)览量(liàng)，“viggo”就是(shì)其中(zhōng)之(zhī)一，他用(yòng)朋友的照片(piàn)直接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找到对应的关键词；最后用(yòng)ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼(gé)开始换关(guān)键词试效果。

通过(guò)图(tú)片(piàn)就可以看出(chū)来，效果十(shí)分惊艳。

更厉害的是，除了真实的(de)照片，草图也可以加(jiā)上“魔法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍(shào)到ControlNet还(hái)能(néng)实现线稿转全彩图。大神(shén)张(zhāng)吕敏其本尊也亲自回应。

不得(dé)不说当(dāng)下AIGC已经(jīng)变得越(yuè)来越强大，甚(shèn)至输出的作品(pǐn)都已经能以假乱真了。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近(jìn)日(rì)，“苏州(zhōu)金(jīn)鸡湖有游艇(tǐng)party”的(de)消息火遍网络(luò)，而经过警方(fāng)辟谣这(zhè)所谓的(de)“party”可能是全(quán)国第一起AI绘图(tú)诈骗(piàn)。

由于这个活(huó)动(dòng)里(lǐ)面给出(chū)的美女照片都是AI制作的真(zhēn)人(rén)照片绘图，因为太逼真，被大家(jiā)当成真事传(chuán)播了。

不过(guò)仔细观(guān)察可以发现，活(huó)动发起者提供(gōng)的照片中有个很大的漏(lòu)洞可以(yǐ)发现并非真人，而是(shì)AI绘图，那便是图片中(zhōng)女性的(de)手指部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之(zhī)后(hòu)又一应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控(kòng)期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能(néng)量(liàng)

有行业人(rén)事表示(shì)：“现(xiàn)在因(yīn)为(wèi)手指部分的绘画(huà)算法比(bǐ)较复杂(zá)，AI还不太会画(huà)人的手(shǒu)，但最(zuì)新看到的图片(piàn)已经(jīng)有越来越完美的AI模型出现，以后(hòu)可能就(jiù)完全没有漏洞了(le)。”

类似的AI作图诈骗(piàn)在(zài)国外也已(yǐ)有发生(shēng)。据英国(guó)广(guǎng)播公司(sī)报道，土耳其地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成了儿童受灾的假照片发布(bù)到网(wǎng)络，以此诱骗善良(liáng)的人打(dǎ)赏“捐(juān)助(zhù)”从而(ér)实施诈骗(piàn)。

目(mù)前随着技术发(fā)展(zhǎn)，AIGC已经(jīng)能(néng)做出真人(rén)照片般的绘图(tú)效果，如(rú)果这样(yàng)的图片被用来诈骗(piàn)，将非(fēi)常可怕。

此外AIGC还引发(fā)了很多(duō)担忧，一方面，批判者认为AI在“学(xué)习”了大量前人的(de)作品(pǐn)之后，其创(chuàng)作(zuò)没有任何情绪和灵魂，难以和(hé)人类的艺(yì)术创作(zuò)相提并论(lùn)。

另一方面，AIGC背后的版(bǎn)权、目前都(dōu)并没有得(dé)到有效的解(jiě)决，还有(yǒu)AIGC会(huì)不会(huì)代替人(rén)类“至高无上”的创(chuàng)意。

马(mǎ)斯克也强调，人工智能(néng)的安全(quán)问题需要(yào)得到重视，太晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还(hái)有远方(fāng)

技术都(dōu)是(shì)有两面(miàn)性的(de)，潜在的危害并(bìng)不能(néng)掩盖其光辉的贡献。现在看来，人工智能技(jì)术(shù)将是(shì)第四(sì)次工业革命(mìng)的核心驱(qū)动(dòng)力量，将创(chuàng)造新的增长(zhǎng)奇(qí)迹。

过(guò)去一年，人工(gōng)智能在技术和商业层面都有了巨大(dà)进展，AI绘画就是(shì)人工智(zhì)能技术(shù)发生方向性改变的(de)一(yī)个代(dài)表。其下一(yī)站或许(xǔ)就是(shì)视(shì)频。

此前，Meta和(hé)谷歌先后(hòu)发布了(le)几(jǐ)条引爆科技圈的短视频。这些视频(pín)引(yǐn)发关注并非内容做得多优秀，反而(ér)都非常简(jiǎn)单，比(bǐ)如(rú)一匹正在喝水的马，一(yī)只画画的玩具熊，或者一段骑摩托车的第一视角录像，随便一个有手(shǒu)机(jī)的人都可(kě)以随(suí)手录下一段。

但这些短视频(pín)的创作方式非(fēi)常简单，创作者仅仅需要(yào)向AI输入一段话，甚(shèn)至只是说一(yī)下要求，AI就可以根据需要(yào)生成一段视(shì)频(pín)。

谷歌发布的两个AI生成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是(shì)高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生成的(de)视频后，AI圈就(jiù)已经玩了一波梗，一(yī)个能够(gòu)做(zuò)出更高清视(shì)频的AI还不(bù)足(zú)以在短时间内戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加(jiā)令人(rén)震惊的地(dì)方在(zài)于，它(tā)可以制作出超过2分钟的连贯的也有(yǒu)确(què)切内(nèi)容(róng)的视频，这才是真正让人们感到惊喜的地方。因为无论(lùn)AI生成的(de)视(shì)频多么(me)高清(qīng)，也只(zhǐ)能是为内容生产者提供一(yī)个灵感，一个素材，一个过场动(dòng)画。

不过能够制作出有具体剧情内容的视频就(jiù)意味着，一些视(shì)频创作(zuò)由(yóu)AI代替人(rén)工完成已(yǐ)经初步有了可(kě)能。

当下AI的发展速度已经(jīng)超过大(dà)部分(fēn)人的想象。内容产业的本质是供给创(chuàng)造需求，AIGC作为(wèi)全新的内(nèi)容生产(chǎn)方式(shì)，可以(yǐ)为内容产(chǎn)业带来(lái)更新的内容(róng)风格、更快的生产速度，更低的(de)生产成本(běn)，这无疑会驱动内(nèi)容产业(yè)的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频(pín)，AIGC技术还能应(yīng)用于音乐、代码、机器人动作等多种内(nèi)容形(xíng)式的(de)生(shēng)成。不难(nán)发现该项(xiàng)技术不(bù)仅在(zài)游戏等行业能(néng)得(dé)到有效应用，对于下一代互(hù)联网各种元素(sù)的构建亦有(yǒu)关(guān)键意义。

从(cóng)商业化的角度(dù)来看(kàn)，文(wén)化娱(yú)乐、教育、传媒等诸多领域，本身就对基(jī)于AI的可(kě)视化内容有(yǒu)强烈需(xū)求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画(huà)及视频或不是结果，而只是AI进程中的一块重要(yào)拼图，有望在技术更新的加(jiā)持下实现更大(dà)的应用价值。

AI从理(lǐ)解内容，走向了可(kě)以生(shēng)成内容，甚至(zhì)能够创造出独立价值和(hé)独立视角的内(nèi)容。AIGC的再次出(chū)圈，更代表着(zhe)未来的先进(jìn)生产力即将到来。

紧(jǐn)抓大模型与算力，牢固AIGC底座

从技(jì)术的发展也可以看出，在语(yǔ)言(yán)大模(mó)型、图像(xiàng)大模型之后，多模态大模型(xíng)已经(jīng)成(chéng)为(wèi)了新的趋势。

大模(mó)型被誉(yù)为当前(qián)人(rén)工智能发展的(de)智能底座，是(shì)全球竞(jìng)争最激烈的研究方(fāng)向之一，包括(kuò)谷歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企业都在(zài)竞相发力。

不(bù)过训练大模型的确价格不(bù)菲，以国盛证券发布的(de)《ChatGPT需(xū)要多(duō)少算力》报告(gào)估算，GPT-3训练一(yī)次的成本约为140万美元。而对(duì)于一些更大的(de)LLM(大型(xíng)语言模型(xíng))，训练成本则(zé)介于200万美元(yuán)至1200万美元高价之间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月(yuè)的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需(xū)求为(wèi)3万多片英伟(wěi)达A100 GPU，初始(shǐ)投入成本(běn)约为(wèi)8亿(yì)美元(yuán)，每(měi)日仅电(diàn)费就在5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都(dōu)离不开(kāi)庞大算力支持。在关(guān)注各类大模型的发(fā)展同(tóng)时，更应该关注算力(lì)网络的(de)建设(shè)。

算力网络正驱动AI产业发展(zhǎn)进入史诗级加速进程，让AIGC及通(tōng)用AI这一人工智能发(fā)展的终(zhōng)极目标(biāo)离得更(gèng)近。

因(yīn)为(wèi)算力可(kě)以对突破性技术创新(xīn)提供大力(lì)的支(zhī)持。这方面，多模态大模(mó)型是典型。作(zuò)为面向未来强人(rén)工智能、通用人工智能的重要技(jì)术创新，多模态大(dà)模(mó)型(xíng)已经在人工智能领域提出(chū)了很多年(nián)，业界(jiè)也有不(bù)少技术突破，但是，多(duō)模态大模型进一步往下走(zǒu)，算力需求呈(chéng)几何式(shì)上升，一般(bān)的算力基础设施很快将难以胜任。

从图像(xiàng)、文字、语音(yīn)单独(dú)一项的(de)训练，到双模态(tài)、三模(mó)态(tài)的(de)跃迁，让人工智能可以灵(líng)活应对不同(tóng)模态(tài)的(de)转化、像人与世界交互一样自然，这方面，由算力网络来驱动将有(yǒu)明显(xiǎn)优势(shì)。