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日语jtest报名入口，日语jtest报名费 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)天机器(qì)人ChatGPT火爆以来，微(wēi)软公(gōng)司创始(shǐ)人比尔(ěr)·盖茨已(yǐ)多次(cì)公开谈论人工智能话题。在最(zuì)近的一次采访中，他再次(cì)表示：“AI可能(néng)会让科技行业迎来一次剧烈的洗牌”。

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

他预期，AI的发(fā)展可能会(huì)威胁到谷(gǔ)歌的(de)市占率，因为微软在AI方面(miàn)的(de)行动相(xiāng)当迅速。而最终科(kē)技巨头(tóu)将把AI整合成用户的“全(quán)能(néng)助手(shǒu)”，包揽一切应用，与人们进(jìn)行沟通并提供建议，可以(yǐ)取代(dài)亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬口(kǒu)中(zhōng)全能助手(sh日语jtest报名入口，日语jtest报名费ǒu)的到来(lái)可能尚(shàng)需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的又(yòu)一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的(de)话题热点(diǎn)包(bāo)围中杀出重围(wéi)。

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ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可控靠(kào)近(jìn)

以AI绘画为代表的(de)AIGC上一(yī)次爆(bào)火的时候(hòu)，还是2022年8月，在(zài)美国科罗拉多州举办的新兴(xīng)数字艺(yì)术家(jiā)竞赛中，一幅名(míng)为《太空歌剧院(yuàn)》的作(zuò)品(pǐn)获奖。

随(suí)后各大厂商的AI绘画软(ruǎn)件被广大网(wǎng)友熟(shú)知并(bìng)体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用户们可(kě)以在应用中(zhōng)输入一组关键词或者一张照片，就(jiù)能(néng)获得一幅AI创作(zuò)的画(huà)作(zuò)。

作画的关键就是(shì)所(suǒ)输入的(de)文(wén)本(běn)。同一组关键词(cí)也可以创作出很多(duō)张风格不一样(yàng)的画作(zuò)，这让创作(zuò)的过程就像开盲(máng)盒。

很多用户很喜欢(huān)这种不确定(dìng)的惊喜(xǐ)，他们会将生成的美图当做头像。而另一部(bù)分喜欢翻看(kàn)AI绘画(huà)的“翻车”作(zuò)品。在社交媒体上，许多(duō)用户分享(xiǎng)AI“翻(fān)车现场(chǎng)”，例如，一位网友的(de)小狗(gǒu)照片被(bèi)AI画成(chéng)了“肌肉(ròu)男”，还(hái)有网友的个人照片被AI识别成了建筑。

而如(rú)今随(suí)着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以往AI绘画的填写关键词游(yóu)戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位(wèi)正在斯坦福(fú)读博的中国(guó)人张(zhāng)吕敏创作(zuò)的(de)一种基(jī)于控制点的(de)图像变形算法，主要用于数字(zì)图像处理、计算(suàn)机视觉和计算(suàn)机图形学等领域。

其SD插件一经发(fā)布，在短短的两(liǎng)天(tiān)内便成为(wèi)了AI绘画领域最(zuì)新的热点(diǎn)。

在此(cǐ)之前，大家(jiā)用了很多方法想让(ràng)AI生(shēng)成的(de)结果(guǒ)尽可能(néng)的符合(hé)要求，但是(shì)都不尽如(rú)人意(yì)，它的(de)出(chū)现(xiàn)代(dài)表着AI生成开(kāi)始(shǐ)进入(rù)真正的可控时期(qī)。

因为ControlNet可以(yǐ)直接提(tí)取(qǔ)画面(miàn)的构(gòu)图(tú)，人物的姿势和画面的(de)深度信息等。有了它的帮助，就不用频(pín)繁的用提示词来碰运(yùn)气(qì)，抽盲盒式的创作了(le)。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法”，不少博主的作品已(yǐ)经获(huò)得了大量的(de)浏(liú)览量，“viggo”就是(shì)其(qí)中之一(yī)，他用(yòng)朋(péng)友的照片(piàn)直(zhí)接带(dài)她们走进(jìn)动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片转文字。

再用Text2Prompt插(chā)件(jiàn)拓展找(zhǎo)到对(duì)应的(de)关(guān)键词；最(zuì)后(hòu)用ControlNet插件(jiàn)绑(bǎng)定骨骼(gé)开(kāi)始(shǐ)换(huàn)关键词试效果。

通(tōng)过图片(piàn)就(jiù)可以看出来，效(xiào)果十分惊艳(yàn)。

更厉害的(de)是，除了真(zhēn)实的照片，草(cǎo)图也(yě)可以加(jiā)上“魔法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全彩(cǎi)图。大神(shén)张吕(lǚ)敏其本尊(zūn)也亲自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越(yuè)来越强大，甚至输出的作品都(dōu)已经能以(yǐ)假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技(jì)术(shù)力爆发

警惕安全问题

近日，“苏(sū)州金(jīn)鸡湖有游艇party”的(de)消息(xī)火(huǒ)遍(biàn)网(wǎng)络，而经(jīng)过警(jǐng)方辟谣这所谓(wèi)的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘图诈(zhà)骗。

由(yóu)于(yú)这个活动里面给出的美女(nǚ)照片都是(shì)AI制作的真人照片绘图，因(yīn)为(wèi)太(tài)逼(bī)真，被(bèi)大家当成真事(shì)传播了(le)。

不过(guò)仔细观察可以发现，活动发起(qǐ)者提供日语jtest报名入口，日语jtest报名费的(de)照片中有(yǒu)个很大的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘(huì)图，那便是(shì)图片中女性的手指部分(fēn)有(yǒu)的存在异(yì)常。

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有(yǒu)行业(yè)人事(shì)表(biǎo)示：“现在因(yīn)为手指部分的(de)绘画算法(fǎ)比较(jiào)复(fù)杂，AI还(hái)不太会画人的(de)手，但(dàn)最新看到(dào)的图片(piàn)已经有越(yuè)来越完美(měi)的AI模型(xíng)出现，以后(hòu)可能就完全没(méi)有漏(lòu)洞了。”

类(lèi)似(shì)的(de)AI作图(tú)诈骗在(zài)国外(wài)也已有发生。据英国广(guǎng)播公(gōng)司报道(dào)，土(tǔ)耳(ěr)其地震期间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合(hé)成了(le)儿童受(shòu)灾的假照(zhào)片(piàn)发布到(dào)网络(luò)，以此诱骗善良的人打赏“捐(juān)助”从而(ér)实施诈(zhà)骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已经(jīng)能做出真人照片(piàn)般的绘图(tú)效果(guǒ)，如果这样的图片被用来诈骗，将非常(cháng)可怕。

此外AIGC还引发了很多(duō)担忧，一方面，批判(pàn)者认为AI在(zài)“学习(xí)”了大量前人(rén)的作品之后，其创作没(méi)有(yǒu)任何情绪和灵魂，难以和人(rén)类的艺术(shù)创作相提并论。

另一(yī)方面，AIGC背后(hòu)的版权、目(mù)前(qián)都并没有得(dé)到有效的解决，还有AIGC会不(bù)会代(dài)替人类“至高无上”的创意。

马(mǎ)斯克(kè)也强调，人工智能的(de)安(ān)全(quán)问题需要得到(dào)重视，太晚(wǎn)就来不及了。

AIGC下一站除了视(shì)频(pín)，还有(yǒu)远(yuǎn)方

技术都是有两(liǎng)面(miàn)性(xìng)的，潜在的(de)危害并不能掩盖其光辉(huī)的贡献。现(xiàn)在看来，人工(gōng)智能技术将是(shì)第四次(cì)工业(yè)革命(mìng)的核心(xīn)驱(qū)动力量，将创造新的增长奇迹(jì)。

过去一年，人工智(zhì)能在(zài)技术和商业(yè)层面都有了巨大进展，AI绘画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)一站或许(xǔ)就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先(xiān)后发布(bù)了几条引爆科技圈(quān)的短视频(pín)。这些视(shì)频引(yǐn)发关注并(bìng)非内容做得多优(yōu)秀，反(fǎn)而都非常(cháng)简单，比如一匹(pǐ)正(zhèng)在喝水的马，一只画画(huà)的(de)玩具熊，或者一(yī)段骑摩托车的(de)第一(yī)视角(jiǎo)录像，随(suí)便一个(gè)有手机(jī)的人都可以随(suí)手录下一段。

但(dàn)这些短视频的创(chuàng)作方式非常简单，创作者仅仅需要向(xiàng)AI输入一段话，甚至只是说一下要求，AI就(jiù)可以根据需要(yào)生成一段视(shì)频。

谷歌发(fā)布的两个AI生成(chéng)视(shì)频分别来自于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者(zhě)主(zhǔ)要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别(bié)。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就(jiù)已(yǐ)经玩(wán)了一波梗，一个能够(gòu)做出更高清视频的AI还不足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震(zhèn)惊的地方在于(yú)，它可以(yǐ)制作(zuò)出超过2分钟(zhōng)的连贯的(de)也有确切内容(róng)的视(shì)频，这才是(shì)真正让人们感到惊(jīng)喜的地方。因(yīn)为(wèi)无论(lùn)AI生成的(de)视(shì)频多(duō)么(me)高清，也只能是(shì)为内容生产者(zhě)提供一个灵(líng)感，一个素(sù)材，一个(gè)过场动画。

不过能够制作出有具体剧情(qíng)内(nèi)容的视频就(jiù)意味着，一些(xiē)视频创作由AI代替人(rén)工(gōng)完(wán)成已经初步(bù)有了可(kě)能。

当下AI的发展速度(dù)已经(jīng)超过大(dà)部分人(rén)的想(xiǎng)象。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作(zuò)为全(quán)新的内容(róng)生(shēng)产方式(shì)，可以(yǐ)为内容产(chǎn)业带(dài)来更(gèng)新(xīn)的内(nèi)容(róng)风(fēng)格、更快的生产速度(dù)，更低的生(shēng)产(chǎn)成本，这无疑(yí)会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术(shù)还能应用于(yú)音乐、代码、机器人动(dòng)作(zuò)等多(duō)种内容形(xíng)式的生成。不难发现该项(xiàng)技术(shù)不仅在(zài)游(yóu)戏(xì)等(děng)行业能得到有效应用(yòng)，对(duì)于下一代互联网各(gè)种元素的构建亦(yì)有关键(jiàn)意义。

从商(shāng)业化的(de)角度来(lái)看，文化娱(yú)乐、教育、传媒等诸多领域，本身(shēn)就对基于AI的可视化内容有(yǒu)强(qiáng)烈需求。

因此，AI绘画(huà)及视频或不是结果(guǒ)，而只是AI进程中的一块重要拼图，有望在技术更新的(de)加持下实现更大的应用(yòng)价值。

AI从(cóng)理解内容，走向了(le)可以(yǐ)生成(chéng)内容(róng)，甚至能够创造出独立(lì)价值和独立视角的内容。AIGC的再(zài)次出圈，更代表着未(wèi)来的先进生产(chǎn)力即将到来(lái)。

紧抓(zhuā)大(dà)模型与(yǔ)算力(lì)，牢(láo)固(gù)AIGC底座

从技术的(de)发展也可以看(kàn)出，在语言大模(mó)型、图像大模(mó)型之后，多模态大模型已经成(chéng)为了(le)新的(de)趋势。

大模(mó)型被誉(yù)为当(dāng)前人工智(zhì)能发展(zhǎn)的智能底座，是全球(qiú)竞争最激烈的(de)研究方向(xiàng)之一，包括谷(gǔ)歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯(xùn)等众多头(tóu)部企业(yè)都在竞(jìng)相发(fā)力。

不过训练大模型(xíng)的确价格(gé)不菲，以国盛证券(quàn)发布的《ChatGPT需(xū)要多少算力》报告(gào)估算，GPT-3训(xùn)练一次(cì)的成本约为(wèi)140万(wàn)美元(yuán)。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本则介于(yú)200万美元至1200万(wàn)美元高(gāo)价之间。

以(yǐ)ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访(fǎng)客平均数1300万计算，其对(duì)应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元(yuán)，每日(rì)仅电费就在5万美元(yuán)左右(yòu)。

此(cǐ)外不论是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开(kāi)庞大算力支(zhī)持。在(zài)关注(zhù)各类大模(mó)型(xíng)的(de)发展同时，更应该(gāi)关注算力网(wǎng)络的建设。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动AI产业发展进入史诗级加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这(zhè)一人工智能(néng)发展的终极目标离得更近(jìn)。

因为算(suàn)力可(kě)以对突破(pò)性(xìng)技术(shù)创新提供(gōng)大(dà)力的支持。这方(fāng)面，多模态大模型是典型。作为面(miàn)向未来强人(rén)工智能、通用人工智能的重要技术创(chuàng)新，多(duō)模态大(dà)模型(xíng)已经在人工智(zhì)能领域(yù)提(tí)出了(le)很多年，业(yè)界(jiè)也(yě)有不少技术突(tū)破，但是，多模态大模型进一步往下走，算力需求(qiú)呈几何(hé)式(shì)上升，一般的(de)算力基(jī)础设施很快将(jiāng)难以胜任。

从(cóng)图像、文字、语(yǔ)音单独一项的训练，到双模态(tài)、三模态的跃迁(qiān)，让人(rén)工智能可以(yǐ)灵活(huó)应对(duì)不同模态(tài)的转(zhuǎn)化、像(xiàng)人与(yǔ)世界交互一样自(zì)然，这(zhè)方面，由算力(lì)网络来(lái)驱动将有(yǒu)明(míng)显优势。