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作法与做法的区别，作法与做法的区别是什么 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(lái)，微软公司创始人比尔·盖茨已多次公开谈(tán)论(lùn)人(rén)工智能(néng)话题。在最近的一次采访中，他再次(cì)表示：“AI可能会让(ràng)科技行业迎来一(yī)次剧烈的洗牌”。

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

他(tā)预期，AI的(de)发(fā)展可能会威(wēi)胁到(dào)谷歌(gē)的市占(zhàn)率，因为微软在AI方面(miàn)的(de)行(xíng)动(dòng)相当迅速(sù)。而最终科(kē)技巨(jù)头将把AI整合成(chéng)用(yòng)户的“全能助手”，包揽一切(qiè)应用，与人们进行沟通并提供建(jiàn)议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等(děng)应用(yòng)。

大佬口中全能助手的到来可(kě)能尚(shàng)需(xū)时日，但由ControlNet引(yǐn)发(fā)的又一(yī)次AI绘画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热(rè)点包围中杀出重围(wéi)。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可控期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为(wèi)代表的AIGC上(shàng)一(yī)次爆火(huǒ)的时(shí)候，还是2022年8月，在(zài)美国科(kē)罗拉多州(zhōu)举办的新(xīn)兴数字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅名为《太空(kōng)歌剧院》的(de)作品(pǐn)获奖。

随(suí)后各(gè)大厂商的(de)AI绘(huì)画软件(jiàn)被广大网友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表(biǎo)。

用户们可以在应用中输入一组(zǔ)关(guān)键词或者一(yī)张照片，就能获得一幅AI创作的画(huà)作(zuò)。

作画(huà)的关键就是所输入的文本。同一组关键词(cí)也可以创作(zuò)出很多张风(fēng)格不一样(yàng)的画作，这让创作的过程就(jiù)像(xiàng)开盲(máng)盒。

很多用户(hù)很喜欢(huān)这种不确定的惊(jīng)喜，他们会(huì)将生(shēng)成的美图当做头像。而另一部分喜欢翻作法与做法的区别，作法与做法的区别是什么(fān)看AI绘画的“翻车(chē)”作品。在社交媒体上，许多用(yòng)户分享AI“翻(fān)车现场”，例如，一(yī)位网友(yǒu)的(de)小(xiǎo)狗照片(piàn)被AI画成了“肌(jī)肉(ròu)男”，还有网友的个(gè)人(rén)照(zhào)片被AI识别(bié)成了建(jiàn)筑。

而如(rú)今(jīn)随(suí)着ControlNet的出(chū)现(xiàn)与加持，以往AI绘(huì)画的填写关键(jiàn)词游(yóu)戏可能要(yào)被(bèi)颠覆了。

ControlNet是一(yī)位(wèi)正在(zài)斯坦(tǎn)福读(dú)博的中国人张吕敏创作的一种基于控制点(diǎn)的(de)图像变(biàn)形算法，主(zhǔ)要用于数字图像(xiàng)处(chù)理(lǐ)、计算机视觉和计算(suàn)机图形学等领(lǐng)域。

其SD插件一经发布，在短(duǎn)短的两(liǎng)天(tiān)内便成为(wèi)了AI绘画领(lǐng)域最新(xīn)的热点。

在此(cǐ)之前，大家用了很多方法想让AI生成的结(jié)果(guǒ)尽(jǐn)可能(néng)的(de)符(fú)合(hé)要求，但是都(dōu)不(bù)尽如人意，它的出(chū)现代(dài)表着AI生(shēng)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)的构图，人物的姿势和画面(miàn)的深度信(xìn)息等(děng)。有了(le)它的帮(bāng)助，就不(bù)用频繁的用提示词来碰运(yùn)气，抽盲(máng)盒(hé)式的创作(zuò)了。

通俗(sú)的说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘(huì)画加了“魔法”，不少博主(zhǔ)的(de)作(zuò)品已经获得了大量的(de)浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用朋(péng)友的照(zhào)片直接带她(tā)们走进(jìn)动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再(zài)用Text2Prompt插件(jiàn)拓展找(zhǎo)到对(duì)应的关(guān)键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨(gǔ)骼开始换关键词试效果(guǒ)。

通过图片(piàn)就(jiù)可(kě)以看出来(lái)，效果十分惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真实的照片，草图(tú)也可以加上“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗(dòu)砂”介绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转全彩图。大神张吕敏其本尊也亲(qīn)自回(huí)应。

不得不说当下AIGC已经变得越来越(yuè)强大，甚至输出的作品都已经(jīng)能以(yǐ)假乱(luàn)真了(le)。

难辨虚(xū)实，AIGC技(jì)术力爆发

警惕安全(quán)问题

近(jìn)日，“苏州金鸡湖有(yǒu)游(yóu)艇(tǐng)party”的消息火遍(biàn)网络，而经过警方辟谣这所谓(wèi)的“party”可能是(shì)全国第一起AI绘图诈骗。

由于这(zhè)个活动里(lǐ)面给出的美女(nǚ)照片都是AI制作(zuò)的真人照片绘(huì)图，因为太逼(bī)真，被大家当成真事传播了(le)。

不过仔细观察(chá)可以发(fā)现，活(huó)动发起者提供的照片中有个很大的(de)漏(lòu)洞(dòng)可以(yǐ)发(fā)现并(bìng)非真人，而是AI绘图，那便是图(tú)片中(zhōng)女性(xìng)的(de)手指部(bù)分有的存在异(yì)常。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯(fēng)了(le)，AIGC或进入(rù)可控(kòng)期，将洗(xǐ)牌(pái)科(kē)技行(xíng)业？_黑(hēi)料正能(néng)量

有行业人事表(biǎo)示：“现在因为手指(zhǐ)部分的(de)绘画(huà)算法比较复杂，AI还不(bù)太(tài)会画人的手，但最新(xīn)看到(dào)的图片已经有越来越完美的AI模型出(chū)现(xiàn)，以(yǐ)后可能(néng)就(jiù)完全没有漏洞了(le)。”

类似的AI作图(tú)诈骗(piàn)在国外也已有发生。据英国广播公司(sī)报道(dào)，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用AI合成(chéng)了儿童受灾的假照片发布(bù)到网(wǎng)络(luò)，以此诱骗善良的(de)人打赏“捐助”从而实施(shī)诈骗。

目前(qián)随着技术发展，AIGC已经能(néng)做出真人照(zhào)片般的绘图效(xiào)果，如果(guǒ)这样的(de)图片被用来(lái)诈骗，将非常(cháng)可怕。

此外AIGC还(hái)引发了(le)很多担忧，一方面(miàn)，批(pī)判(pàn)者认为AI在(zài)“学习”了大量前人(rén)的作(zuò)品之后，其创作没(méi)有任(rèn)何(hé)情绪和(hé)灵(líng)魂，难以和人类的艺术创作相提并论。

另(lìng)一方面，AIGC背后的版权、目前(qián)都并(bìng)没有得到有(yǒu)效的解决，还有AIGC会不会代(dài)替人类“至高无上”的(de)创意。

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

AIGC下一(yī)站(zhàn)除了视频，还(hái)有远(yuǎn)方

技术都是有(yǒu)两面性的，潜在的危害并不能(néng)掩(yǎn)盖(gài)其(qí)光辉的(de)贡(gòng)献。现在看来(lái)，人(rén)工智能技术将是第四次工业革命的核心(xīn)驱动力量，将(jiāng)创造(zào)新的增长奇迹。

过去(qù)一年，人工智(zhì)能在技术和商业层(céng)面都有了巨大进展(zhǎn)，AI绘(huì)画就是人工智(zhì)能(néng)技术发生方向性改(gǎi)变的一个(gè)代表(biǎo)。其(qí)下一站或许就是视频(pín)。

此前(qián)，Meta和谷(gǔ)歌先后发布(bù)了几条引爆科(kē)技(jì)圈的短视频(pín)。这些视(shì)频引(yǐn)发关注并(bìng)非内容做得多(duō)优秀，反而都(dōu)非常简单，比如一匹正在喝水的马，一只画画(huà)的(de)玩具熊，或者(zhě)一段骑摩托车的第一视角录像，随便一个有手机的人都可以随手录(lù)下(xià)一段。

但(dàn)这些短视频的(de)创作方式非常简单(dān)，创作者仅(jǐn)仅需(xū)要向AI输入一段话，甚(shèn)至(zhì)只是说一下(xià)要求，AI就可以根据需要生成一段(duàn)视(shì)频。

谷歌(gē)发布的两个AI生(shēng)成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是(shì)高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的(de)差别(bié)。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生成的(de)视频后(hòu)，AI圈就已经玩了一波(bō)梗，一个(gè)能够做出更(gèng)高清视(shì)频的AI还不足以在短时间内(nèi)戳中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加令人震(zhèn)惊的地方在于，它(tā)可以制(zhì)作(zuò)出(chū)超过2分(fēn)钟的连(lián)贯的(de)也有确切(qiè)内容(róng)的(de)视频(pín)，这才是真正让人们(men)感到惊喜的地方。因为无论AI生成的视(shì)频(pín)多么高清，也只能是(shì)为内容(róng)生产(chǎn)者(zhě)提(tí)供一(yī)个灵(líng)感，一个素材(cái)，一个过场动(dòng)画。

不过(guò)能(néng)够制作出有具体剧情内容的视频(pín)就意味(wèi)着，一些视(shì)频创作由(yóu)AI代替人工完成已经(jīng)初步有(yǒu)了可(kě)能。

当下AI的发展速(sù)度已经超过大部分人的想象(xiàng)。内容产业的本质是供给(gěi)创造需求(qiú)，AIGC作为(wèi)全新的内(nèi)容生产方式，可以为内容产业带(dài)来更新的内容风格(gé)、更(gèng)快的生(shēng)产速度，更低的生(shēng)产成本，这(zhè)无疑会驱动(dòng)内容产业的大爆(bào)发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于(yú)音乐、代码、机器(qì)人(rén)动作(zuò)等多(duō)种内容形式(shì)的生成(chéng)。不难发(fā)现(xiàn)该项技术不仅在游戏等行业能得到有效应用，对于下一代互联网各种元素的构建(jiàn)亦有关键意义(yì)。

从商(shāng)业化的角(jiǎo)度(dù)来(lái)看，文化娱(yú)乐、教(jiào)育、传媒等诸多领域，本(běn)身就对基于(yú)AI的可视(shì)化内容有强烈需求。

因(yīn)此，AI绘画及(jí)视频或(huò)不是结果(guǒ)，而只是(shì)AI进(jìn)程中的一块(kuài)重要拼图，有(yǒu)望在技(jì)术(shù)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(kě)以生成内(nèi)容，甚至能够(gòu)创造(zào)出独立价(jià)值和独立视角的内(nèi)容(róng)。AIGC的再(zài)次出(chū)圈，更代表(biǎo)着未来(lái)的先进生产力即(jí)将到来。

紧抓大(dà)模型与算力，牢固AIGC底座

从技(jì)术的发展也(yě)可以(yǐ)看出，在语言大模(mó)型、图(tú)像大模(mó)型之(zhī)后，多模态大模型已经成为了新的(de)趋(qū)势。

大(dà)模(mó)型被誉为当前人(rén)工智能发展(zhǎn)的(de)智(zhì)能底(dǐ)座，是全球竞争最激烈的研究方向之一，包(bāo)括谷歌(gē)、亚马(mǎ)逊、百度(dù)、阿里、腾(téng)讯(xùn)等众多头部企业都在竞相(xiāng)发力。

不过训练大模型的确价格不(bù)菲，以国盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报告(gào)估(gū)算，GPT-3训练一次(cì)的成本约为140万美元。而对于一些(xiē)更(gèng)大的(de)LLM(大(dà)型(xíng)语言模(mó)型(xíng))，训练成(chéng)本则介于(yú)200万美元至1200万美元(yuán)高价之间。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客平均数1300万计算(suàn)，其对应(yīng)芯片需求(qiú)为3万(wàn)多片(piàn)英伟(wěi)达A100 GPU，初始(shǐ)投入成(chéng)本约为(wèi)8亿美元，每日仅电费就在5万美元(yuán)左右。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开庞大(dà)算力支(zhī)持。在关注各类大(dà)模型(xíng)的发展同时，更(gèng)应(yīng)该(gāi)关注算力(lì)网络的建设。

算力网络正驱动AI产业发展进入史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一人工智(zhì)能发展的终(zhōng)极目(mù)标(biāo)离得更近。

因为算力可以对突破性技术创新提(tí)供大(dà)力的支持。这方面，多(duō)模态(tài)大(dà)模型是典型。作为面向(xiàng)未来强(qiáng)人工智能、通用人工智能的重(zhòng)要技术创(chuàng)新，多模态大模(mó)型(xíng)已经在人工智能领域提出了很多年，业界也(yě)有不少技术突破，但是，多(duō)模态大模型进一步往下(xià)走，算力需求呈几何式上升，一般的算力基(jī)础设施(shī)很快(kuài)将(jiāng)难以胜(shèng)任。

从图像、文(wén)字、语音单(dān)独一项的训练(liàn)，到(dào)双模态、三模态的跃迁(qiān)，让人工智能可(kě)以灵活(huó)应对不同(tóng)模态的转化、像人与世界交互一样自然，这方面，由算力网络来驱(qū)动(dòng)将有明显优势。