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2197的立方根是多少，216的立方根是多少 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(liáo)天机(jī)器人(rén)ChatGPT火爆(bào)以(yǐ)来，微(wēi)软(ruǎn)公司(sī)创始人比尔·盖(gài)茨已多次公开谈论人工智能话题。在最近的一(yī)次采访中，他(tā)再次(cì)表示(shì)：“AI可(kě)能会(huì)让科(kē)技(jì)行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这个结(jié)论是他在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的。

他(tā)预(yù)期，AI的发(fā)展可能会威胁到(dào)谷(gǔ)歌的(de)市占率(lǜ)，因为微软在AI方面(miàn)的行动相(xiāng)当迅速。而最终(zhōng)科技(jì)巨头将把AI整合成用户的“全(quán)能助手(shǒu)”，包揽一切应(yīng)用(yòng)，与人们进行沟(gōu)通并提供建议(yì)，可(kě)以取代亚(yà)马(mǎ)逊(xùn)、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬口中全能助手的到来(lái)可(kě)能尚(shàng)需时日，但由ControlNet引发的又一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热(rè)点包(bāo)围中杀出重(zhòng)围。

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ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一次(cì)爆火(huǒ)的(de)时候，还是2022年8月，在美国(guó)科罗拉(lā)多州举办的新兴数字艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太空歌剧院(yuàn)》的作品(pǐn)获(huò)奖。

随后各大厂商的AI绘(huì)画软(ruǎn)件被(bèi)广(guǎng)大网友熟知并(bìng)体验(yàn)，Stable Diffusion便(biàn)是其中代表。

用户(hù)们(men)可以在应用中输入一组关(guān)键词或者一张照(zhào)片，就能(néng)获得一幅AI创作(zuò)的画作。

作画的关键(jiàn)就(jiù)是(shì)所输入的文本。同一(yī)组(zǔ)关键词也可以(yǐ)创作出很(hěn)多张风格不一(yī)样的(de)画作，这让创作的过程(chéng)就(jiù)像开盲盒。

很多用户很喜欢(huān)这种不确(què)定的惊喜，他们会将生(shēng)成(chéng)的美图当(dāng)做头像。而另一部分喜欢(huān)翻看AI绘(huì)画的“翻(fān)车(chē)”作品(pǐn)。在社交媒(méi)体(tǐ)上，许多用户分享(xiǎng)AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一位网友的小狗照(zhào)片被AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人照(zhào)片被AI识别成了(le)建筑。

而(ér)如今随着ControlNet的(de)出现与加(jiā)持(chí)，以往AI绘画的(de)填写关键词游(yóu)戏可(kě)能要被颠覆了。

ControlNet是一(yī)位正在斯坦福(fú)读博的中国人张(zhāng)吕敏创(chuàng)作的(de)一种基于控制点的图像(xiàng)变形(xíng)算法，主要用于数字图像处理、计算(suàn)机(jī)视觉和(hé)计算机(jī)图形学(xué)等领域。

其SD插件一(yī)经发布，在短短的两天内便成为了(le)AI绘画(huà)领(lǐng)域(yù)最新的热点。

在此之前(qián)，大家用了很(hěn)多方(fāng)法想让AI生成的结果尽可能的(de)符合要求，但(dàn)是都不尽如人意，它的出现代表(biǎo)着(zhe)AI生成(chéng)开始进入(rù)真正的可控(kòng)时期(qī)。

因为(wèi)ControlNet可以直接提取画面的(de)构图，人物(wù)的姿势(shì)和画面的深度(dù)信息(xī)等。有了它的帮助(zhù)，就不用(yòng)频繁的用提示词来碰(pèng)运气(qì)，抽盲(máng)盒式的创作(zuò)了。

通俗的(de)说ControlNet相当于(yú)给(gěi)AI绘(huì)画加了(le)“魔法”，不(bù)少博主(zhǔ)的作品已(yǐ)经获得(dé)了(le)大量的(de)浏览量，“viggo”就(jiù)是(shì)其中之一(yī)，他用(yòng)朋(péng)友的照片直接带她们(men)走进动(dòng)漫世界(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(zuì)后用(yòng)ControlNet插(chā)件绑定(dìng)骨骼开(kāi)始(shǐ)换(huàn)关键词(cí)试(shì)效果。

通过图片就可以看(kàn)出(chū)来，效果十分惊艳。

更厉害(hài)的是，除了真实的(de)照片，草图(tú)也可以加上“魔(mó)法”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介绍到(dào)ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神张吕(lǚ)敏其本尊也亲自回应。

不得不说当下(xià)AIGC已经变得越来越强大，甚至输出(chū)的作品都(dōu)已经能(néng)以假乱真了。

难辨虚(xū)实(shí)，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近日，“苏州(zhōu)金鸡(jī)湖(hú)有游(yóu)艇party”的消(xiāo)息火遍网络(luò)，而(ér)经(jīng)过警(jǐng)方辟谣这(zhè)所谓(wèi)的“party”可能(néng)是全国第一起AI绘图诈骗。

由于(yú)这个(gè)活动(dòng)里面给出的(de)美女(nǚ)照片都(dōu)是AI制作的真人(rén)照片绘图(tú)，因为(wèi)太逼真，被大家当成真事传播了。

不过仔细(xì)观察可以发现，活动发起者提供(gōng)的照片中有个很大(dà)的漏洞(dòng)可(kě)以发现并(bìng)非真(zhēn)人，而是AI绘图，那便是图片中女性的手指(zhǐ)部分有的(de)存在异(yì)常。

ChatGPT之后又(yòu)一(yī)应用杀疯了(le)，AIGC或(huò)进入可控(kòng)期，将洗牌科技行业？_黑料正能量

有行业人事(shì)表示：“现在因为手指部分的绘画算(suàn)法比(bǐ)较复杂，AI还(hái)不太会画人的手，但最新(xīn)看(kàn)到的图(tú)片已(yǐ)经有(yǒu)越来越完美的(de)AI模型(xíng)出现，以后(hòu)可(kě)能就完全(quán)没有(yǒu)漏洞了。”

类似的2197的立方根是多少，216的立方根是多少AI作图诈骗在国外也已有发(fā)生。据英国广(guǎng)播公司报(bào)道，土(tǔ)耳其(qí)地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成(chéng)了儿童(tóng)受(shòu)灾的假照片发(fā)布(bù)到网络，以此诱骗(piàn)善良(liáng)的(de)人(rén)打(dǎ)赏“捐助”从而实施诈(zhà)骗(piàn)。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照(zhào)片般的绘(huì)图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引(yǐn)发了很(hěn)多担忧(yōu)，一方面，批(pī)判者认(rèn)为AI在“学习”了大量(liàng)前(qián)人(rén)的作品之后，其创作没有任何情(qíng)绪和(hé)灵魂(hún)，难以和人类(lèi)的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的(de)版权(quán)、目(mù)前都(dōu)并没(méi)有得到有效的解决，还(hái)有AIGC会不会代替(tì)人类“至高无上”的创(chuàng)意。

马斯克(kè)也强调，人工智能的安(ān)全问题需要(yào)得到重视，太晚就来不及(jí)了(le)。

AIGC下一(yī)站除了(le)视频(pín)，还有远(yuǎn)方

技术都是有两面性的(de)，潜在的(de)危害并不能掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在看来，人工智(zhì)能技(jì)术将(jiāng)是第四次工业革命的核心(xīn)驱动力量，将(jiāng)创(chuàng)造新的增长奇(qí)迹。

过(guò)去一年，人工智(zhì)能在技术和商业层面都有(yǒu)了巨大(dà)进展，AI绘画就是人工智能技术(shù)发生方向性改变的一个代表。其下一(yī)站(zhàn)或许就(jiù)是(shì)视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌(gē)先后发布(bù)了几条(tiáo)引爆科技圈的(de)短(duǎn)视(shì)频。这些视频引发关注并非内容做得多优秀，反而都非常简单，比如(rú)一匹(pǐ)正在喝水(shuǐ)的马，一只(zhǐ)画(huà)画的(de)玩具熊，或者(zhě)一(yī)段(duàn)骑(qí)摩托车的第一视角录像，随(suí)便一个有手(shǒu)机的(de)人都可以(yǐ)随手(shǒu)录下(xià)一段(duàn)。

但(dàn)这(zhè)些(xiē)短视(shì)频(pín)的创作方式非常(cháng)简单(dān)，创(chuàng)作者仅仅需要向AI输入一(yī)段话，甚至(zhì)只是(shì)说(shuō)一下要(yào)求(qiú)，AI就可以根据需要生成一段视频(pín)。

谷歌(gē)发布的(de)两个AI生成视(shì)频(pín)分别来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的(de)是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布了(le)AI生成的(de)视频后，AI圈就已经玩了一波梗，一个能够做(zuò)出更高清视频(pín)的AI还不足以在短时(shí)间内(nèi)戳(chuō)中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震惊(jīng)的地方在于，它可(kě)以制作出超过(guò)2分(fēn)钟的连(lián)贯(guàn)的也(yě)有确切内容的视频(pín)，这才是真正让人们感(gǎn)到惊(jīng)喜的地方。因为(wèi)无论AI生(shēng)成的(de)视频(pín)多么高(gāo)清，也只能是(shì)为内容生产者提(tí)供(gōng)一个灵感，一(yī)个素材，一个过(guò)场(chǎng)动(dòng)画(huà)。

不(bù)过能够制作(zuò)出有(yǒu)具(jù)体(tǐ)剧情内容(róng)的视频就意味着，一(yī)些视频创作由AI代(dài)替人工完成已经初步(bù)有了可能。

当下AI的(de)发展速(sù)度(dù)已经超过大部分人的想象。内容产业的(de)本质是供(gōng)给创造需(xū)求，AIGC作为(wèi)全(quán)新的内容生产方式，可以(yǐ)为(wèi)内容产业带来更新的内容风格、更快的生产速度，更低的生产成本(běn)，这无疑会驱(qū)动内容产业(yè)的(de)大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音(yīn)乐、代码(mǎ)、机器人动作等多(duō)种内容形式的生成。不难发现(xiàn)该项技术不仅在游戏等(děng)行业(yè)能得到有效(xiào)应用，对于下(xià)一代互联(lián)网各种元素的构建亦有关键意义。

从商业化的角度来看，文化娱乐、教育、传媒等诸多2197的立方根是多少，216的立方根是多少领域，本身(shēn)就对基(jī)于AI的(de)可视化内容有(yǒu)强(qiáng)烈需求。

因(yīn)此，AI绘画及视频或不是(shì)结果，而只是(shì)AI进程(chéng)中的(de)一块重(zhòng)要拼图，有望在技术更新的加(jiā)持下实现更大的应用价(jià)值。

AI从理解内容，走向了可(kě)以生成内容(róng)，甚(shèn)至能够创造(zào)出独立(lì)价值和独立视角的内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着未来的(de)先进生产力即(jí)将到来。

紧抓大(dà)模(mó)型与算力，牢固AIGC底座

从技(jì)术(shù)的发展也可以看出，在语言大(dà)模(mó)型、图像大模型之(zhī)后，多模态大模(mó)型已经成(chéng)为了新的趋(qū)势。

大(dà)模型被(bèi)誉(yù)为(wèi)当前人(rén)工智能发(fā)展的智能底座，是全球竞争最激烈(liè)的(de)研究方向之一(yī)，包括谷(gǔ)歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿里、腾讯等众多(duō)头(tóu)部(bù)企业都在竞相发力。

不过训(xùn)练大(dà)模型的确(què)价格不菲(fēi)，以国(guó)盛证券发(fā)布的《ChatGPT需要(yào)多(duō)少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美(měi)元。而对于一(yī)些更大的(de)LLM(大型语言模型)，训(xùn)练(liàn)成本则介于200万美(měi)元至(zhì)1200万(wàn)美元高价之(zhī)间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月(yuè)的独(dú)立访(fǎng)客(kè)平(píng)均数1300万计(jì)算(suàn)，其对应(yīng)芯片需求为3万(wàn)多片英伟达A100 GPU，初(chū)始投(tóu)入成本约为8亿美元，每日仅电(diàn)费就(jiù)在5万(wàn)美元左右。

此外不论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开庞(páng)大算(suàn)力支持。在关注各类大(dà)模型(xíng)的发展同时，更应(yīng)该关(guān)注(zhù)算力网络(luò)的建设。

算力网络正驱动AI产(chǎn)业发展进入史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这(zhè)一(yī)人(rén)工智能发(fā)展的终(zhōng)极目标离得更(gèng)近。

因为算力可以对(duì)突破性技(jì)术创新(xīn)提供(gōng)大力的支持。这方面，多模态(tài)大模(mó)型是(shì)典型。作(zuò)为面向(xiàng)未(wèi)来强人(rén)工(gōng)智能、通用人工智能的重要技术创新，多模(mó)态大(dà)模(mó)型已经在人工智能领域提出了很多年(nián)，业界也有不少(shǎo)技术突破，但是(shì)，多模(mó)态大模型进一步往下走，算力需(xū)求呈几何式上升，一(yī)般(bān)的算力基(jī)础(chǔ)设施(shī)很快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字、语(yǔ)音单独一项(xiàng)的(de)训练，到双模态、三模态的跃(yuè)迁，让(ràng)人工智能可(kě)以(yǐ)灵活应对不同(tóng)模态的转化、像人与世(shì)界交互一样(yàng)自然(rán)，这方面(miàn)，由算力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。