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霍元甲的师傅是谁，李小龙的师父是谁啊 ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？

自聊天机器人ChatGPT火爆以来，微(wēi)软公司(sī)创始人比尔·盖茨已(yǐ)多次公开谈论(lùn)人工(gōng)智(zhì)能话题。在最近的一(yī)次采访中，他再次(cì)表示：“AI可能会让科技行业迎来一次剧烈的洗牌(pái)”。

这个结论是他在当地时间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目专(zhuān)访(fǎng)时提出的。

他预期，AI的发展(zhǎn)可(kě)能(néng)会威胁到谷歌(gē)的(de)市占率(lǜ)，因为(wèi)微软在AI方面(miàn)的行动相当迅速。而最终科技巨头(tóu)将把AI整合成用(yòng)户的“全能助(zhù)手”，包揽一(yī)切应用，与人们(men)进行沟通并提供(gōng)建议(yì)，可以取(qǔ)代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口中全能助(zhù)手(shǒu)的到(dào)来可能(néng)尚(shàng)需时日，但由ControlNet引发的又(yòu)一(yī)次AI绘画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围中杀(shā)出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进(jìn)入可控期，将洗牌科(kē)技行业(yè)？_黑料(liào)正能量

ControlNet颠覆(fù)AI绘画新玩法

AIGC向可控靠(kào)近

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还是2022年8月，在美国科(kē)罗拉(lā)多州举办的新兴数字艺术家(jiā)竞赛中，一幅(fú)名(míng)为《太(tài)空(kōng)歌剧(jù)院》的(de)作品获奖。

随(suí)后各大厂(chǎng)商的AI绘画(huà)软(ruǎn)件(jiàn)被广大网友熟知(zhī)并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中代表。

用(yòng)户们可(kě)以(yǐ)在(zài)应用(yòng)中输(shū)入一组关键词或者一(yī)张照片，就(jiù)能获(huò)得一幅AI创(chuàng)作的画作。

作(zuò)画的(de)关键就是所输入的文本(běn)。同一组关键(jiàn)词也可以创(chuàng)作(zuò)出很多张风格(gé)不(bù)一样的(de)画作，这(zhè)让(ràng)创作的过程就像开盲盒。

很多用户很喜(xǐ)欢这(zhè)种(zhǒng)不确(què)定的惊(jīng)喜，他们会将生成的(de)美图当做头像霍元甲的师傅是谁，李小龙的师父是谁啊。而另(lìng)一部分喜欢翻(fān)看AI绘画的(de)“翻车”作品。在社交媒(méi)体上，许多用(yòng)户分(fēn)享AI“翻车现场”，例(lì)如(rú)，一位网友(yǒu)的小(xiǎo)狗照片被AI画成了“肌肉男”，还有网友(yǒu)的(de)个人照片被(bèi)AI识别(bié)成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以(yǐ)往AI绘画的填写关键词游戏可能要(yào)被颠覆了。

ControlNet是一位正(zhèng)在斯坦福读博(bó)的中(zhōng)国人(rén)张吕(lǚ)敏(mǐn)创作的一种基于控制点的(de)图(tú)像变形算法(fǎ)，主要用(yòng)于数(shù)字(zì)图像(xiàng)处理、计算机视(shì)觉和计算机(jī)图(tú)形学等领域。

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

在此之前，大家用了很多方法想让(ràng)AI生(shēng)成的结果(guǒ)尽可(kě)能的符合要求(qiú)，但(dàn)是都不尽如人(rén)意，它的出现代表着AI生成开始(shǐ)进入(rù)真正的可控时期。

因为(wèi)ControlNet可霍元甲的师傅是谁，李小龙的师父是谁啊以直接提(tí)取画面的构(gòu)图，人物的姿势和画面(miàn)的深度信息等(děng)。有了(le)它的帮助，就不用频繁的(de)用(yòng)提示词来碰运气，抽盲盒式(shì)的创作了。

通俗(sú)的说ControlNet相(xiāng)当(dāng)于(yú)给(gěi)AI绘画加了“魔法”，不(bù)少博主的(de)作品已经获得了(le)大(dà)量的浏览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是(shì)其(qí)中之一，他用朋友的(de)照片直接带她们走进动漫世(shì)界。

viggo先用StableDiffusion图片转文(wén)字(zì)。

再(zài)用Text2Prompt插件(jiàn)拓(tuò)展找到对应的(de)关键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼开(kāi)始换关键(jiàn)词试效果(guǒ)。

通过图片就可以看出来，效(xiào)果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除了真(zhēn)实的照片，草图也可以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍(shào)到(dào)ControlNet还能(néng)实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神张吕敏其本尊(zūn)也亲自回应。

不得不说当下(xià)AIGC已(yǐ)经变(biàn)得越来越强大，甚(shèn)至(zhì)输出的(de)作品都已经能以假(jiǎ)乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发

警惕安全问题

近(jìn)日(rì)，“苏州(zhōu)金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络，而经(jīng)过警方(fāng)辟谣这(zhè)所(suǒ)谓的“party”可能是全国(guó)第一起AI绘(huì)图诈骗。

由(yóu)于这个活动里面给出的美(měi)女照片(piàn)都(dōu)是AI制作(zuò)的真人照片绘(huì)图，因为太逼真(zhēn)，被大家当(dāng)成(chéng)真事(shì)传播了。

不过仔细观察可以(yǐ)发现，活动发起(qǐ)者提供(gōng)的照(zhào)片中(zhōng)有个很大的漏洞可以(yǐ)发现并非真(zhēn)人，而是AI绘(huì)图(tú)，那便是图片中女性的手指部分有的(de)存在(zài)异常(cháng)。

ChatGPT之(zhī)后(hòu)又一(yī)应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可控期(qī)，将洗牌科技行业？_黑料正(zhèng)能量(liàng)

有(yǒ霍元甲的师傅是谁，李小龙的师父是谁啊u)行业人事表示：“现在(zài)因为手指部分的绘画算法比(bǐ)较(jiào)复杂，AI还不(bù)太会画人的(de)手，但最新看到的图片(piàn)已经有越来越完美的AI模(mó)型(xíng)出(chū)现(xiàn)，以后可能就完全(quán)没(méi)有漏(lòu)洞了。”

类(lèi)似的(de)AI作图诈骗在国外也已有发(fā)生。据英(yīng)国(guó)广播公司报道，土(tǔ)耳(ěr)其(qí)地震(zhèn)期(qī)间(jiān)，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合成了(le)儿童(tóng)受灾(zāi)的假照片(piàn)发布到(dào)网络，以此诱骗善(shàn)良的人打赏“捐助”从而实施诈(zhà)骗。

目前(qián)随(suí)着技(jì)术发展，AIGC已经能做出真人照片般的绘(huì)图效果(guǒ)，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很多担忧(yōu)，一方面，批判(pàn)者认(rèn)为AI在“学(xué)习”了(le)大量(liàng)前(qián)人的作品之(zhī)后，其创作(zuò)没有(yǒu)任何情绪和灵魂，难以和人类的艺(yì)术创作相提并论。

另一(yī)方面，AIGC背后(hòu)的版权、目前都并(bìng)没有得到有效的(de)解决，还有AIGC会不(bù)会代替人类(lèi)“至高无(wú)上”的创意。

马(mǎ)斯克也强调，人工智能(néng)的(de)安全(quán)问(wèn)题需要得到重(zhòng)视，太晚就来(lái)不及了。

AIGC下一站除了视(shì)频，还有远方

技术(shù)都是有两面性的，潜在的危害并不能掩盖(gài)其光辉(huī)的贡献。现在看来，人工智能(néng)技术将是第(dì)四次工业革命的核心(xīn)驱动力量，将创造新的(de)增长奇迹。

过(guò)去一年，人工智能在技术和商(shāng)业(yè)层(céng)面都有了巨(jù)大进(jìn)展(zhǎn)，AI绘(huì)画就是人工智能技术发生方向性(xìng)改(gǎi)变(biàn)的一个代表。其下一站或(huò)许就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌(gē)先后发布了几条引(yǐn)爆科技圈的(de)短视频。这些视频引发(fā)关注(zhù)并(bìng)非内(nèi)容做得多优秀，反(fǎn)而都非常(cháng)简单，比如一匹正在(zài)喝水的(de)马，一(yī)只画画的玩具熊，或者一(yī)段骑(qí)摩(mó)托车的第一视角录像，随(suí)便一个(gè)有(yǒu)手机的(de)人都可(kě)以随手(shǒu)录下一段。

但这些短(duǎn)视频(pín)的创(chuàng)作方式非常简单，创作(zuò)者(zhě)仅仅需要向AI输入一段话，甚(shèn)至只(zhǐ)是说一下要求，AI就可以根据(jù)需要生(shēng)成一段(duàn)视频。

谷(gǔ)歌发布(bù)的两个AI生成视频分(fēn)别来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者(zhě)主(zhǔ)要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太(tài)多的差别。

在Make-A-Video公布了(le)AI生(shēng)成的视频后，AI圈(quān)就已经(jīng)玩(wán)了一波梗(gěng)，一个能够做(zuò)出更高清视(shì)频的AI还不足以在短时间(jiān)内戳中兴(xīng)奋点(diǎn)。

Phenaki更加令(lìng)人震(zhèn)惊的地(dì)方在于，它可以制(zhì)作出超过2分钟的连贯(guàn)的也有确切(qiè)内容(róng)的(de)视频，这才是真正让人们(men)感到(dào)惊(jīng)喜的地方。因为(wèi)无论AI生成的视频多么高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一个(gè)素(sù)材(cái)，一个过场动画。

不过能够(gòu)制作出(chū)有具(jù)体剧情内(nèi)容的视频就意(yì)味着，一(yī)些视频创(chuàng)作由(yóu)AI代(dài)替人工完成(chéng)已经初步有了可能(néng)。

当下AI的发展速(sù)度(dù)已经(jīng)超(chāo)过大部分人的想象。内(nèi)容(róng)产业(yè)的本质是(shì)供给(gěi)创造需求，AIGC作为全新的内(nèi)容(róng)生产方式，可(kě)以为内容(róng)产业带来更新的(de)内容风格(gé)、更快的生产速度(dù)，更低(dī)的生产成本，这(zhè)无疑会驱动内容(róng)产(chǎn)业的大爆发。

除了(le)AI绘图(tú)、视频，AIGC技(jì)术还能应用(yòng)于(yú)音乐(lè)、代码、机(jī)器人(rén)动作(zuò)等(děng)多种内容形式的生(shēng)成。不难发现该项技术不仅在游戏等行业能得到有效应用，对于下一代互(hù)联网各种元素的(de)构建亦有关键(jiàn)意义。

从(cóng)商(shāng)业化的角度来(lái)看，文化娱乐、教育、传媒等诸(zhū)多领域，本(běn)身就对(duì)基(jī)于AI的可视化(huà)内容有(yǒu)强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画(huà)及(jí)视频(pín)或不是结果(guǒ)，而(ér)只是AI进程中的一块重要拼图，有望在技(jì)术更新(xīn)的加(jiā)持(chí)下(xià)实现更大(dà)的应用价(jià)值。

AI从理解内(nèi)容，走向了可以(yǐ)生成内容，甚至能够创造出(chū)独立价(jià)值和独立视角(jiǎo)的内(nèi)容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着未来的先进生产力即将到来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢(láo)固AIGC底座

从技术(shù)的发展也(yě)可以看出，在语言大模型、图像(xiàng)大模型(xíng)之后(hòu)，多模态大模(mó)型已(yǐ)经成为了新的趋势。

大模型被誉为当前人工智能发展的智能底座，是全球(qiú)竞争最激烈(liè)的(de)研究方向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯(xùn)等众多头部企业都在(zài)竞相发力。

不过训练大模型的确(què)价格(gé)不(bù)菲，以国盛证券发(fā)布的(de)《ChatGPT需要(yào)多(duō)少算(suàn)力》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次的(de)成本约为140万美元。而对于一些更大(dà)的LLM(大型语言模型)，训(xùn)练(liàn)成本则介于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独(dú)立访客平均数1300万计算，其对(duì)应芯片需求为3万多(duō)片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美(měi)元，每日仅电费(fèi)就在5万美元左右。

此外不(bù)论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞大算力(lì)支持。在关注各类大模型的发展(zhǎn)同时，更应该关注(zhù)算力网络的建设(shè)。

算力网(wǎng)络正驱(qū)动AI产业发展进入史(shǐ)诗级加速进程，让AIGC及通用AI这(zhè)一(yī)人工智(zhì)能发(fā)展的终(zhōng)极目标(biāo)离得(dé)更近。

因为算(suàn)力可以对突破(pò)性(xìng)技术创新提供(gōng)大(dà)力的支持。这方面，多模(mó)态大模(mó)型是典型。作为面向未来(lái)强(qiáng)人工智能、通用人工智能的重要技术创(chuàng)新，多模(mó)态大模型已(yǐ)经在人工智能(néng)领域提出了很多年，业界(jiè)也有不少技(jì)术突破，但是，多模态大模型进(jìn)一步往下走，算力需求呈几(jǐ)何式上升，一般的(de)算力(lì)基础设施很快(kuài)将难以胜任。

从图像、文字、语(yǔ)音单(dān)独一项的训练，到(dào)双模(mó)态、三模态的跃(yuè)迁(qiān)，让人工智能可以灵活应(yīng)对不同模态的(de)转化、像人与(yǔ)世界交互一样(yàng)自(zì)然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动(dòng)将有(yǒu)明显优(yōu)势。