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坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸 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)聊天机器人ChatGPT火(huǒ)爆(bào)以来，微软公司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多(duō)次公(gōng)开谈(tán)论人工智能话题。在(zài)最近的一(yī)次采访(fǎng)中，他再次表示(shì)：“AI可能会让科技行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这个(gè)结论是他在(zài)当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访(fǎng)时提出的(de)。

他预(yù)期，AI的发展可能会威胁到谷歌的(de)市占(zhàn)率，因为微(wēi)软在AI方面的(de)行动相当迅速(sù)。而最(zuì)终科技巨头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助手(shǒu)”，包揽一切应(yīng)用，与人们进行(xíng)沟通并提(tí)供建议，可(kě)以取(qǔ)代亚(yà)马逊、Siri或(huò)Outlook等(děng)应用。

大佬口中(zhōng)全能(néng)助手的到(dào)来(lái)可(kě)能尚(shàng)需时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点(diǎn)包围中杀出(chū)重围(wéi)。

ChatGPT之后又一应用杀疯了(le)，AIGC或进(jìn)入可控(kòng)期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩(wán)法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数(shù)字(zì)艺术家竞赛中，一幅名为(wèi)《太(tài)空歌(gē)剧院》的作品获奖。

随后各大厂商(shāng)的AI绘画软(ruǎn)件被(bèi)广大(dà)网(wǎng)友熟知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代(dài)表。

用户们可(kě)以在应用中输入(rù)一组关键词或(huò)者(zhě)一(yī)张照(zhào)片(piàn)，就能获得一幅AI创作(zuò)的画作(zuò)。

作(zuò)画(huà)的(de)关键就是所输(shū)入(rù)的(de)文本。同一(yī)组关键词也(yě)可以创作出很多张风(fēng)格(gé)不一样的画作，这让创作的(de)过程就(jiù)像(xiàng)开盲盒。

很多用户很喜欢这(zhè)种不(bù)确(què)定的惊喜，他们会(huì)将生(shēng)成的美图当做头像。而另(lìng)一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的(de)“翻(fān)车”作(zuò)品。在社交媒体上，许多用户分享AI“翻车(chē)现场(chǎng)”，例如，一位网友的小狗照片被AI画成了“肌肉男(nán)”，还有网友(yǒu)的(de)个人照(zhào)片被(bèi)AI识别(bié)成了建(jiàn)筑。

而(ér)如今(jīn)随着(zhe)ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填写关键词游(yóu)戏可能要被颠覆(fù)了。

ControlNet是(shì)一(yī)位正在斯坦福(fú)读博的中国人张吕敏创作的一种基于控制点的图像变形算法，主要用(yòng)于(yú)数字图像处理、计算机视觉和计算机图形学等领(lǐng)域(yù)。

其SD插件(jiàn)一经发布，在短(duǎn)短的两天(tiān)内便成为(wèi)了AI绘画领域最新(xīn)的热点(diǎn)。

在此之前，大家用了(le)很多方法想让AI生(shēng)成的结(jié)果(guǒ)尽可能(néng)的符合要(yào)求，但(dàn)是都不尽如人意，它的出现(xiàn)代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的可(kě)控时期(qī)。

因为ControlNet可以直接提取画面的(de)构图，人物的姿势(shì)和画(huà)面的深度信息等(děng)。有了它(tā)的帮助，就不用频(pín)繁(fán)的用(yòng)提示(shì)词来碰运气，抽盲盒式(shì)的创作了。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少博主(zhǔ)的作品已经获得了大量(liàng)的浏览量，“viggo”就是其中(zhōng)之一，他用朋友(yǒu)的照片直接带她们(men)走(zǒu)进动(dòng)漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再(zài)用(yòng)Text2Prompt插件拓展找到对应的关键词；最后用ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始(shǐ)换关(guān)键词试(shì)效果(guǒ)。

通过图片就可以看出来，效(xiào)果(guǒ)十分惊艳。

更厉(lì)害的是，除(chú)了真(zhēn)实的照片，草图也可以加上(shàng)“魔法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和(hé)“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能实(shí)现线稿转全(quán)彩图。大神张吕敏其(qí)本尊也亲(qīn)自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经(jīng)变(biàn)得越来越强大，甚(shèn)至输出的(de)作品都已经(jīng)能以假乱真了(le)。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安全(quán)问题

近(jìn)日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火(huǒ)遍网络，而经(jīng)过警方辟谣这(zhè)所谓的“party”可能是全(quán)国第一(yī)起AI绘图诈骗。

由于这(zhè)个活动(dòng)里面给出(chū)的美女(nǚ)照(zhào)片都是AI制作的真人照片绘图(tú)，因(yīn)为太逼真，被大(dà)家当(dāng)成真(zhēn)事(shì)传播了。

不(bù)过仔细观察可以发现(xiàn)，活动(dòng)发起者(zhě)提(tí)供的照片(piàn)中有(yǒu)个(gè)很(hěn)大的漏(lòu)洞可以(yǐ)发现并非真人，而是AI绘图，那便是图片中女性的手指部分(fēn)有的存(cún)在异(yì)常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了(le)，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

有(yǒu)行业人事表(biǎo)示(shì)：“现在(zài)因为(wèi)手指部分的绘画(h坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸uà)算法比(bǐ)较复杂(zá)，AI还不太会(huì)画人的手(shǒu)，但最新(xīn)看到的(de)图片(piàn)已经有越来越(yuè)完美的AI模型(xíng)出(chū)现，以后可能就完(wán)全没有漏洞了。”

类似的AI作(zuò)图诈骗在国外也已有发生。据英(yīng)国广播公司报道，土耳其地震(zhèn)期间，有Tiktok用户使用AI合成(chéng)了儿童受灾(zāi)的假照(zhào)片发布到网络(luò)，以此诱骗善(shàn)良的人打赏(shǎng)“捐助”从而实施诈骗。

目前(qián)随着技术发展，AIGC已经(jīng)能做出真人照(zhào)片般的绘(huì)图(tú)效果，如果这样(yàng)的(de)图(tú)片被用来诈骗，将非(fēi)常可怕。

此外(wài)AIGC还引(yǐn)发了很多担忧坚持做核酸有无必要，有没有必要做核酸，一(yī)方面(miàn)，批判者认(rèn)为(wèi)AI在“学(xué)习”了大(dà)量前人(rén)的(de)作品(pǐn)之(zhī)后，其创作(zuò)没有任何情(qíng)绪和(hé)灵(líng)魂，难以和人类的艺术创作相(xiāng)提并论。

另一方(fāng)面，AIGC背后的(de)版(bǎn)权(quán)、目(mù)前都并没有(yǒu)得(dé)到有(yǒu)效的解决(jué)，还(hái)有AIGC会不会代替人类“至高无上”的创意。

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

AIGC下一站(zhàn)除了视频，还有远方

技(jì)术都是(shì)有两面性的，潜在(zài)的危害并(bìng)不能(néng)掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在(zài)看来，人(rén)工智能技术将是第四次工业(yè)革命的核心(xīn)驱动力量，将(jiāng)创造(zào)新的(de)增长奇迹(jì)。

过去一年，人工智能(néng)在技术和商业层面都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就(jiù)是人工智能技术发生方向性改(gǎi)变(biàn)的一个代表。其下一(yī)站或许就(jiù)是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先(xiān)后发布(bù)了几条(tiáo)引爆(bào)科技(jì)圈(quān)的短视频。这些(xiē)视(shì)频引发关(guān)注并非(fēi)内容做得(dé)多优(yōu)秀，反而都非常简(jiǎn)单，比如(rú)一匹正在喝水的马，一(yī)只画画的玩具(jù)熊，或者一段骑摩(mó)托车的第一视角录像，随便一个有手机的人(rén)都可以随手录下一段。

但(dàn)这些短视频的创作方式非常简(jiǎn)单，创作者仅仅需要向AI输入(rù)一段(duàn)话(huà)，甚至只是(shì)说一下要求，AI就可以根据(jù)需要生成一段(duàn)视(shì)频。

谷歌(gē)发(fā)布的两个AI生成视频分别来自于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主(zhǔ)要突出的是高清(qīng)，与Meta的(de)Make-A-Video没有太多的差别。

在(zài)Make-A-Video公布了(le)AI生成的(de)视频后，AI圈(quān)就(jiù)已经玩(wán)了一波梗，一个能够做出更高清视频(pín)的AI还不足以在(zài)短(duǎn)时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的(de)地方在于，它(tā)可以(yǐ)制作出(chū)超过2分钟的连贯的也有(yǒu)确切(qiè)内(nèi)容的视(shì)频，这(zhè)才是(shì)真正(zhèng)让人们感到惊喜(xǐ)的地方。因为无论AI生成的(de)视频(pín)多么(me)高清，也只能是为内(nèi)容生产者提(tí)供一个灵感，一个素材(cái)，一个过场动画。

不过能够(gòu)制作出有具体剧(jù)情(qíng)内容(róng)的视频就(jiù)意味着，一些视(shì)频(pín)创作(zuò)由(yóu)AI代(dài)替人工完(wán)成(chéng)已经初步有(yǒu)了可能。

当下AI的发展(zhǎn)速(sù)度已经超过大部分人的(de)想象(xiàng)。内容产业(yè)的本质(zhì)是供给(gěi)创造需(xū)求(qiú)，AIGC作(zuò)为全新的内容(róng)生产(chǎn)方(fāng)式，可以为内容产业带(dài)来更新的内容(róng)风格、更快的生产速度，更低的生产成本(běn)，这无疑会驱动内(nèi)容产(chǎn)业的(de)大爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还(hái)能(néng)应(yīng)用于(yú)音乐、代码(mǎ)、机器人动(dòng)作等多种内容(róng)形式的生成(chéng)。不难发现该(gāi)项技术不(bù)仅在(zài)游戏等行业(yè)能得到有效应(yīng)用，对于下一代互联网各种元素的构建亦(yì)有关(guān)键意义(yì)。

从(cóng)商业(yè)化的角度来看，文化娱(yú)乐、教育、传媒等诸多领(lǐng)域，本身就对基(jī)于AI的(de)可视(shì)化(huà)内容有(yǒu)强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视(shì)频或不是结果，而只是AI进程中的一块重要拼图，有望在技术更新的加持下实现更(gèng)大的应用价(jià)值。

AI从理解内容，走向了可以生成内容(róng)，甚至能够创造出独立(lì)价(jià)值和独立(lì)视角(jiǎo)的内容(róng)。AIGC的再次出圈，更(gèng)代表着未来的先进生产力即将到来。

紧抓大模型与(yǔ)算力，牢固AIGC底座(zuò)

从技(jì)术的发展也可以(yǐ)看(kàn)出，在语言(yán)大模型、图(tú)像大模型之后，多(duō)模态(tài)大模型已经(jīng)成为了(le)新(xīn)的趋势。

大(dà)模(mó)型被誉为当前人工(gōng)智能发展的智(zhì)能底座，是(shì)全(quán)球竞争最激烈的研究方向之一，包括谷歌(gē)、亚马(mǎ)逊、百(bǎi)度、阿里、腾讯等众多头(tóu)部企业都在竞相发力(lì)。

不过训练大模型的确价(jià)格不菲，以国盛证券发布的(de)《ChatGPT需要多(duō)少(shǎo)算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一次的(de)成(chéng)本约为(wèi)140万美(měi)元。而对于一些更大的(de)LLM(大(dà)型语言模型)，训练成本则介于200万美元(yuán)至1200万(wàn)美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的(de)独立(lì)访客平均数1300万计(jì)算，其对应芯片需求为(wèi)3万多(duō)片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为(wèi)8亿美元，每(měi)日(rì)仅电费就在5万(wàn)美(měi)元左右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞(páng)大算力支持。在(zài)关注各类大模型的发展同时，更(gèng)应该关注算(suàn)力网络的建设。

算力(lì)网络正驱(qū)动(dòng)AI产业发展进入(rù)史(shǐ)诗级加速进程，让AIGC及通(tōng)用(yòng)AI这(zhè)一人工智能发展的(de)终(zhōng)极目标(biāo)离得更近。

因为(wèi)算力可以对突破性技术创新提供大力(lì)的支持。这方面(miàn)，多(duō)模(mó)态(tài)大模型是典(diǎn)型。作为面(miàn)向未来强人工智能、通用人工智能的重要技(jì)术创(chuàng)新(xīn)，多模态大(dà)模型已经在(zài)人工智能领域提出了很多(duō)年(nián)，业界也有不少技术(shù)突破，但(dàn)是，多模态大模型进一步往下走，算力需求呈几何式(shì)上升，一般的算力基础设施很快将难以胜任。

从图像、文字、语(yǔ)音单独一项的训练，到双模态、三模态的(de)跃迁，让人工智能可(kě)以灵(líng)活应对不同(tóng)模态的转化、像人与世界交互一样自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动(dòng)将(jiāng)有明显(xiǎn)优势(shì)。