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杨志性格特点及主要事迹概括，杨志性格特点及主要事迹100字 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(huǒ)爆以来，微软公司创始人比尔·盖(gài)茨已多(duō)次公开谈论人工智能话题。在最近(jìn)的一次采(cǎi)访中，他再(zài)次表示：“AI可能会(huì)让科技(jì)行业迎(yíng)来一(yī)次(cì)剧烈(liè)的洗牌”。

这个结论(lùn)是他在(zài)当(dāng)地时间2月20日(rì)接受《In Good Company》节(jié)目专访时提出(chū)的(de)。

他(tā)预(yù)期，AI的发(fā)展可能会(huì)威胁(xié)到谷歌的(de)市(shì)占率，因为微软(ruǎn)在AI方(fāng)面(miàn)的行(xíng)动(dòng)相当迅速。而最终(zhōng)科技巨头(tóu)将把AI整合成用户的(de)“全能助(zhù)手”，包揽(lǎn)一(yī)切应(yīng)用，与人们进行沟通并提供(gōng)建议，可以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口中全能助手的到来可能尚需时日，但由(yóu)ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画(huà)浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的(de)话题(tí)热点(diǎn)包围中(zhōng)杀出重(zhòng)围。

ChatGPT之(zhī)后又一应用(yòng)杀疯了，AIGC或进入(rù)可(kě)控期，将洗牌(pái)科(kē)技行业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近(jìn)

以AI绘画(huà)为代表(biǎo)的(de)AIGC上(shàng)一次爆火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举办的新(xīn)兴数字艺(yì)术家(jiā)竞赛中，一(yī)幅名(míng)为《太空(kōng)歌剧院(yuàn)》的作品获奖(jiǎng)。

随后(hòu)各大(dà)厂(chǎng)商的AI绘(huì)画软(ruǎn)件被广大网友熟知并(bìng)体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代(dài)表。

用户(hù)们(men)可(kě)以(yǐ)在应用中输(shū)入(rù)一(yī)组关键词或(huò)者一张照片，就能获(huò)得一幅AI创作的画作(zuò)。

作画的关键就是所(suǒ)输入的文本(běn)。同(tóng)一组关键词也可以创作出很多张风格(gé)不一样的画作(zuò)，这(zhè)让创(chuàng)作的过程就像开盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的惊喜，他们会(huì)将生成的美图当(dāng)做头像。而(ér)另(lìng)一(yī)部分喜欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作品。在社(shè)交媒(méi)体(tǐ)上，许多用户分(fēn)享AI“翻车现(xiàn)场”，例如(rú)，一位网友的小(xiǎo)狗照片(piàn)被AI画成了“肌肉男(nán)”，还有网友的个人照片被(bèi)AI识(shí)别(bié)成(chéng)了建筑。

而如今随着ControlNet的(de)出(chū)现与加持，以(yǐ)往AI绘(huì)画的(de)填写关键词(cí)游(yóu)戏可能要被颠(diān)覆了。

ControlNet是一(yī)位正(zhèng)在(zài)斯坦福读博的中国人张吕敏(mǐn)创作的一(yī)种基(jī)于控(kòng)制(zhì)点的图像变形算(suàn)法，主(zhǔ)要用于数字图像(xiàng)处理、计算机视觉(jué)和计算机图形学(xué)等领域。

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

在此之前，大(dà)家用(yòng)了很多(duō)方法(fǎ)想让AI生成(chéng)的(de)结果尽可能的(de)符合要求，但是都不(bù)尽如人意，它的出现代表着AI生(shēng)成开始(shǐ)进(jìn)入真正(zhèng)的可(kě)控(kòng)时期(qī)。

因为ControlNet可以(yǐ)直接(jiē)提(tí)取画面的构图，人物的姿势和画面的(de)深度信(xìn)息等(děng)。有了(le)它的帮助，就不用频繁的用(yòng)提示词来碰运气，抽盲盒式的创(chuàng)作(zuò)了。

通俗(sú)的说ControlNet相当于(yú)给AI绘画加了“魔法”，不少博(bó)主的作品已经获(huò)得了大(dà)量的浏览量，“viggo”就是(shì)其中之一，他(tā)用朋友的照片直(zhí)接带她们走进动漫(màn)世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用Text2Prompt插件(jiàn)拓展找到对应的关键词；最后用ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始换关键词试效果。

通过图片(piàn)就可以看(kàn)出来，效果(guǒ)十分(fēn)惊艳。

更厉(lì)害的是，除了真(zhēn)实的照片，草图也可以加上(shàng)“魔法”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还(hái)能实现线稿(gǎo)转全彩图。大神张吕敏(mǐn)其(qí)本尊也亲(qīn)自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越来越强大(dà)，甚至输出的作品都已经能(néng)以假乱(luàn)真了。

难辨(biàn)虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全问(wèn)题(tí)

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息(xī)火(huǒ)遍(biàn)网络，而经过警方辟谣(yáo)这所谓(wèi)的“party”可(kě)能是全国第一起AI绘图诈骗。

由于这(zhè)个(gè)活动里面给出的美女照片都是AI制作的真人照片绘图，因为(wèi)太逼真，被大家当(dāng)成(chéng)真事传播了(le)。

不过仔细观察可以发现(xiàn)，活动发起者提供的照片中有(yǒu)个(gè)很大的漏(lòu)洞(dòng)可以发现并非真人，而是AI绘图，那便是(shì)图片中女性的(de)手(shǒu)指部(bù)分有的存在异常。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯了(le)，AIGC或进入可控期，将(jiāng)洗牌科(kē)技行业？_黑料正(zhèng)能量

有(yǒu)行业人事表示：“现在因为手指部分的绘画算(suàn)法比(bǐ)较复杂，AI还(hái)不太会画人的(de)手(shǒu)，但(dàn)最新看到的图片已(yǐ)经有越来越完美的AI模型(xíng)出现，以后可能就完全(quán)没有漏洞了。”

类似的AI作图诈(zhà)骗在国(guó)外(wài)也已(yǐ)有发生。据英国广(guǎng)播公司报道(dào)，土耳其地震(zhèn)期间，有Tiktok用户使用AI合成了儿童(tóng)受灾的假照片发布到网络，以此诱(yòu)骗善良的人打赏“捐助(zhù)”从而实施(shī)诈骗。

目(mù)前(qián)随(suí)着技术(shù)发展，AIGC已(yǐ)经能(néng)做出(chū)真人照片般的绘图效果(guǒ)，如(rú)果这样的图片被用来(lái)诈骗，将非常可怕。

此(cǐ)外(wài)AIGC还引发了很(hěn)多担忧，一方面，批(pī)判者认(rèn)为AI在“学习(xí)”了大(dà)量(liàng)前人的作品(pǐn)之后，其创作没有任何情绪和灵魂，难以和人类的艺术(shù)创作相提(tí)并论(lùn)。

另一(yī)方面，AIGC背后的版权(quán)、目前都并没有得到(dào)有(yǒu)效的解决，还有(yǒu)AIGC会不(bù)会代替(tì)人类“至高无上(shàng)”的创意。

马(mǎ)斯克也(yě)强调，人工智(zhì)能的安全(quán)问题需要得到重视(shì)，太晚就来不(bù)及了。

AIGC下一站除了视频，还有(yǒu)远方

技术都是有两面性的，潜在的危(wēi)害并(bìng)不能(néng)掩盖其光辉的(de)贡献。现在看来，人工智能技术将是(shì)第四次(cì)工业革命的核(hé)心驱动力量，将(jiāng)创造新的(de)增(zēng)长奇迹(jì)。

过去(qù)一(yī)年，人工智能在技术和商业层面都有了巨大进展(zhǎn)，AI绘画(huà)就是人工智能技术发生方(fāng)向性(xìng)改变的一个代表。其下(xià)一站或(huò)许就是视频。

此前(qián)，Meta和(hé)谷歌(gē)先(xiān)后发(fā)布了(le)几条引(yǐn)爆科(kē)技圈的短视频。这(zhè)些视频引发关注并(bìng)非(fēi)内容做(zuò)得多优秀，反而都非常简单，比(bǐ)如(rú)一匹正在喝水的马，一只画(huà)画的玩(wán)具(jù)熊，或者一(yī)段骑摩托车的第一视(shì)角录(lù)像(xiàng)，随便一(yī)个有手机的(de)人都可以随(suí)手(shǒu)录下一段(duàn)。

但这些短视频的(de)创作方(fāng)式非常简单，创作者(zhě)仅仅需(xū)要向AI输入一段话，甚至只是说一下要求，AI就可以根据需要(yào)生成一段视频。

谷歌发(fā)布的两个(gè)AI生(shēng)成视(shì)频分别来自(zì)于Imagen Video和Phenaki，前者主(zhǔ)要突出(chū)的是(shì)高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太多的差(chà)别。

在Make-A-Video公布了AI生(shēng)成的视频(pín)后(hòu)，AI圈就已(yǐ)经玩了(le)一波梗(gěng)，一个能够(gòu)做出更高(gāo)清视频的AI还不足以在短时间内戳(chuō)中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以制作(zuò)出超过2分钟的连贯(guàn)的也有确切内容的(de)视频，这才是(shì)真正让人(rén)们感到惊喜(xǐ)的地方。因(yīn)为无论AI生(shēng)成的(de)视频多么高清(qīng)，也只(zhǐ)能是为内容生产者提供一个灵感，一个素(sù)材，一(yī)个过场动画(huà)。

不过能够制(zhì)作出有(yǒu)具(jù)体剧情内容的视频就意味(wèi)着，一些(xiē)视频创作由AI代替人(rén)工完成已经(jīng)初步有了可(kě)能。

当下AI的发(fā)展速度已经超过大部(bù)分人的想象。内容(róng)产业(yè)的本质是供给创(chuàng)造需(xū)求，AIGC作为全新(xīn)的内容生产方式(shì)，可以为内容产业带来更(gèng)新的(de)内(nèi)容风格(gé)、更快的(de)生产速度，更低的生产成本(běn)，这(zhè)无(wú)疑会(huì)驱动内容产(chǎn)业的大爆发。

除了AI绘图、视(shì)频，AIGC技术还能应用于音乐、代码(mǎ)、机器人(rén)动作等多种内容形式的生成(chéng)。不难(nán)发现(xiàn)该项技术不仅在游戏等行业能得到(dào)有效应用，对于下一代(dài)互联(lián)网各(gè)种元(yuán)素(sù)的构建亦有关(guān)键意义。

从(cóng)商业化(huà)的角度来看(kàn)，文(wén)化娱乐(lè)、教育(yù)、传(chuán)媒等(děng)诸(zhū)多领(lǐng)域，本身就对基于AI的可视化内(nèi)容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视(shì)频(pín)或(huò)不是结果(guǒ)，而只是AI进程(chéng)中(zhōng)的一(yī)块(kuài)重(zhòng)要拼图(tú)，有望在(zài)技术更新的加持下实现更大的应用价值(zhí)。

AI从(cóng)理(lǐ)解内(nèi)容，走向(xiàng)了可(kě)以(yǐ)生成内容，甚至能够(gòu)创造出独立(lì)价(jià)值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着未来的先进生产(chǎn)力即(jí)将到(dào)来。

紧(jǐn)抓大模型与(yǔ)算力(lì)，牢(láo)固AIGC底座(zuò)

从技术的发(fā)展也可以看出，在语言大模型、图(tú)像大模型之后，多模态(tài)大模(mó)型已经成为了新的趋(qū)势。

大模型被誉为当前人(rén)工(gōng)智能(néng)发展的智能底座，是全球(qiú)竞争最激烈的研究方向之(zhī)一，包括谷歌(gē)、亚马逊(xùn)、百度、阿里、腾讯等众多(duō)头部企业都在竞相(xiāng)发(fā)力。

不过训练大模(mó)型的确价格不菲，以国盛证券发(fā)布(bù)的《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一次(cì)的(de)成本(běn)约为140万美元。而(ér)对于一些更大的LLM(大型语言(yán)模型)，训练成本则介于(yú)200万(wàn)美元至1200万(wàn)美(měi)元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月(yuè)的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多(duō)片英伟达(dá)A100 GPU，初始投(tóu)入成本约为8亿(yì)美元(yuán)，每日仅(jǐn)电费就在5万美(měi)元左右。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞大算力支(zhī)持(chí)。在关注各类(lèi)大(dà)模型的发展同时(shí)，更应(yīng)该(gāi)关(guān)注算(suàn)力网络的建设。

算(suàn)力网络正(zhèng)驱动AI产(chǎn)业发(fā)展进(jìn)入史诗级加速(sù)进程，让AIGC及(jí)通用AI这一人工智能发展的终极目标离(lí)得更近。

因为算力可以对突破性技术创新提供大力的支持。这方面(miàn)，多模态(tài)大模型是(shì)典型。作为面向未来强(qiáng)人(rén)工智能、通用(yòng)人工智能的重要技(jì)术创新(xīn)，多模态大模(mó)型已经在人(rén)工智(zhì)能(néng)领域提出了很多年，业界也有不少技(jì)术突破(pò)，但是，多模态(tài)大(dà)模型(xíng)进一步(bù)往(wǎng)下走，算(suàn)力需求呈几何式上(shàng)升，一般的算(suàn)力基础设(shè)施(shī)很(hěn)快将(jiāng)难以(yǐ)胜任。

从(cóng)图像、文字(zì)、语(yǔ)音单(dān)独(dú)一(yī)项(xiàng)的训练，到双模态、三模(mó)态(tài)的跃迁，让人工智能可以灵活应对不同模态的转化、像(xiàng)人(rén)与世界交互一(yī)样自然，这(zhè)方面，由(yóu)算力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势(shì)。