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明堂人形图的作者是谁，明堂人形图的作者是谁写的 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火爆以来，微(wēi)软公司创始人比尔(ěr)·盖茨已多(duō)次公开(kāi)谈论人工智能(néng)话题。在最近的一次采访中，他再次表(biǎo)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(tā)在当地(dì)时间2月(yuè)20日接受(shòu)《In Good Company》节目专(zhuān)访(fǎng)时提出的。

他预期(qī)，AI的发展可能(néng)会威胁到谷歌的市占率，因为(wèi)微软在AI方面的行动相当迅速。而最终科技巨头将把AI整合成(chéng)用户的“全(quán)能助手”，包揽一切(qiè)应用(yòng)，与(yǔ)人们进行沟(gōu)通并提(tí)供(gōng)建议，可以(yǐ)取代(dài)亚(yà)马(mǎ)逊(xùn)、Siri或Outlook等(děng)应用(yòng)。

大佬口中全能助手的到来可能尚(shàng)需时(shí)日，但由ControlNet引发的又一次AI绘(huì)画(huà)浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围(wéi)中杀出(chū)重围。

ChatGPT之(zhī)后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可(kě)控靠近

以AI绘画为(wèi)代(dài)表的(de)AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州(zhōu)举办的新兴(xīng)数字艺术家(jiā)竞(jìng)赛(sài)中(zhōng)，一幅名(míng)为(wèi)《太空歌剧(jù)院(yuàn)》的作品(pǐn)获奖。

随后各大厂商的(de)AI绘画软件被广大(dà)网友熟(shú)知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其(qí)中(zhōng)代表。

用户们可以在应用中输入一组关键(jiàn)词或(huò)者一张照片，就能获得一(yī)幅AI创作的(de)画作。

作(zuò)画(huà)的关(guān)键就是所输入的(de)文本。同一组(zǔ)关(guān)键词也可以创作出(chū)很多张风(fēng)格不(bù)一样的画作，这(zhè)让创作的过程就像(xiàng)开盲盒。

很(hěn)多用户很喜欢这种不确定的(de)惊(jīng)喜，他们会将生成的美图(tú)当(dāng)做头像。而另一(yī)部分喜欢(huān)翻看AI绘画的“翻车”作(zuò)品。在社(shè)交媒体上，许(xǔ)多用户分享AI“翻车现场(chǎng)”，例如，一位网(wǎng)友的小狗照片被AI画成(chéng)了“肌肉男”，还有(yǒu)网友的(de)个人(rén)照片被AI识别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的(de)填(tián)写关键(jiàn)词游戏可(kě)能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中(zhōng)国人(rén)张吕敏创作的(de)一种基(jī)于控制点的图(tú)像变形(xíng)算(suàn)法，主要用于(yú)数字图像(xiàng)处理、计(jì)算机视觉(jué)和计算机图形学(xué)等领域(yù)。

其SD插件一经发布，在短短(duǎn)的两(liǎng)天内(nèi)便成为了AI绘画领域(yù)最新的(de)热点。

在此(cǐ)之前，大家用了很多方法想让AI生成的结果尽可(kě)能的符(fú)合要求，但是都不尽如人意(yì)，它(tā)的出现代表着AI生成(chéng)开(kāi)始进入真(zhēn)正的可控时期。

因为ControlNet可以(yǐ)直接提取画面的(de)构(gòu)图，人物的(de)姿势和画(huà)面的深(shēn)度信(xìn)息等。有了(le)它的帮助，就不用频繁的用提(tí)示(shì)词(cí)来碰运气，抽盲(máng)盒式的创作了。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画加(jiā)了“魔法”，不少博主的(de)作品已经获(huò)得了大量(liàng)的浏(liú)览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是其中(zhōng)之一，他用朋友的照片直接带她们走进动漫世(shì)界(jiè)。

viggo先(xiān)用(yòng)StableDiffusion图(tú)片转文字。

再(zài)用Text2Prompt插件拓展找到对(duì)应的关键(jiàn)词；最后用ControlNet插件绑(bǎng)定骨骼开始换关键词试效果。

通(tōng)过图片就(jiù)可以看出来，效(xiào)果十分惊艳。

更(gèng)厉(lì)害(hài)的是，除了真实的照片，草(cǎo)图也(yě)可以加上“魔法(fǎ)”，知乎大牛(niú)“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神(shén)张吕敏其本尊也(yě)亲自回应。

不得不说当下AIGC已经变得(dé)越(yuè)来(lái)越强(qiáng)大(dà)，甚(shèn)至(zhì)输出的作(zuò)品都已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕安全(quán)问题

近日，“苏州(zhōu)金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络(luò)，而经过警方辟(pì)谣这所谓的“party”可(kě)能是全国第一起AI绘图诈(zhà)骗(piàn)。

由于这个活动里(lǐ)面(miàn)给出(chū)的美女(nǚ)照片都是AI制作的真人(rén)照片绘图，因为太逼真，被(bèi)大家当成(chéng)真事(shì)传播了。

不(bù)过仔细观(guān)察可以发现，活动(dòng)发(fā)起(qǐ)者提供(gōng)的照片中有(yǒu)个很(hěn)大的漏洞(dòng)可以发(fā)现并非真人，而是AI绘图，那(nà)便是图(tú)片(piàn)中(zhōng)女性的手指部(bù)分有的存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀疯了，AIGC或进(jìn)入(rù)可控(kòng)期，将洗牌(pái)科技行(xíng)业？_黑料正能量

有行(xíng)业人(rén)事表示：“现明堂人形图的作者是谁，明堂人形图的作者是谁写的在因为手指(zhǐ)部分的(de)绘(huì)画算法比(bǐ)较复杂，AI还不太会(huì)画(huà)人的手(shǒu)，但最新看(kàn)到的图片已经有越来越(yuè)完美的AI模(mó)型出(chū)现，以(yǐ)后(hòu)可能就完(wán)全没(méi)有漏(lòu)洞了。”

类似(shì)的AI作图(tú)诈骗在国外也已有发生。据英国(guó)广(guǎng)播公司报道(dào)，土耳其地震(zhèn)期(qī)间，有Tiktok用(yòng)户(hù)使用AI合成了儿童受灾(zāi)的假照片发布到网络，以此诱骗(piàn)善(shàn)良的人打(dǎ)赏(shǎng)“捐助”从而实(shí)施诈骗。

目前随(suí)着(zhe)技术(shù)发展(zhǎn)，AIGC已(yǐ)经能做(zuò)出真人(rén)照片般的绘图效(xiào)果，如果这(zhè)样(yàng)的图(tú)片被用来诈(zhà)骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判者(zhě)认为AI在“学(xué)习”了(le)大量前(qián)人(rén)的作品之后，其创(chuàng)作没有任何情(qíng)绪和灵(líng)魂，难以(yǐ)和人类(lèi)的艺术创作相提并论(lùn)。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版权、目前都并没有(yǒu)得到有效的解决，还有AIGC会(huì)不会(huì)代(dài)替(tì)人类“至高(gāo)无上(shàng)”的创意。

马(mǎ)斯克也强(qiáng)调，人工智能的安全问题需要得到重视，太晚就(jiù)来不及(jí)了。

AIGC下一站除(chú)了视频，还有远方

技术都是有两面(miàn)性的，潜(qián)在的(de)危害(hài)并(bìng)不(bù)能掩盖其光辉(huī)的贡献(xiàn)。现在(zài)看来，人工智(zhì)能技术将(jiāng)是第四次工业革(gé)命的核心驱(qū)动力量，将创造新的增长奇迹。

过(guò)去一年(nián)，人工智能在技术(shù)和商业层面都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就是人工(gōng)智能技术发生方向性改变(biàn)的一个代表。其下一(yī)站(zhàn)或许(xǔ)就是视频。

此(cǐ)前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技圈的短视频。这(zhè)些视频引发关注并非(fēi)内容(róng)做得多优秀，反而都非常简单，比如一匹正(zhèng)在喝水的(de)马，一只画画的(de)玩具(jù)熊，或者一段骑摩(mó)托车的第一(yī)视角录像(xiàng)，随便一个有手机的人都可以随手录下一段(duàn)。

但这些短视频的创作方式非常简(jiǎn)单，创作者仅仅需(xū)要向AI输入一段(duàn)话，甚至只是说一下要求，AI就可以(yǐ)根据需要生成(chéng)一(yī)段(duàn)视频。

谷(gǔ)歌(gē)发布的两个(gè)AI生成视频分(fēn)别(bié)来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布了(le)AI生成的(de)视频(pín)后，AI圈就已(yǐ)经玩了一波梗，明堂人形图的作者是谁，明堂人形图的作者是谁写的一(yī)个能够(gòu)做出(chū)更(gèng)高(gāo)清视(shì)频的AI还不足以在短时间内戳中(zhōng)兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方在于，它可(kě)以制作(zuò)出超(chāo)过2分钟的(de)连贯(guàn)的也有确切内容(róng)的视频，这才是真正让人们感到惊喜的(de)地方(fāng)。因为无论(lùn)AI生(shēng)成(chéng)的视(shì)频多么高清(qīng)，也(yě)只能是为内容生产者(zhě)提供一个灵感(gǎn)，一个素(sù)材，一个(gè)过场动画。

不过(guò)能够制作出(chū)有具体剧情内容的(de)视频就意味着(zhe)，一些视频创作由AI代替人工完成已经(jīng)初步有了可能(néng)。

当(dāng)下(xià)AI的发展速度已经超过大部分人的想象。内(nèi)容产(chǎn)业的本质是供给创(chuàng)造需求，AIGC作为全(quán)新的内容生产方式，可以为内容产(chǎn)业(yè)带来更新的内容风格、更快的生(shēng)产速度，更低(dī)的生(shēng)产成本，这无(wú)疑(yí)会驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了(le)AI绘图、视(shì)频，AIGC技术还能应用于音乐、代(dài)码、机(jī)器人(rén)动作等多(duō)种内容形式的生成。不难(nán)发现该项技术不(bù)仅(jǐn)在游戏等(děng)行业能得到(dào)有效应用(yòng)，对(duì)于下一代互联网各种元素的(de)构建亦(yì)有关键意(yì)义。

从(cóng)商业化的(de)角度(dù)来看，文化娱(yú)乐、教育、传媒(méi)等诸多领域，本身就对基(jī)于(yú)AI的可视化(huà)内(nèi)容有强烈需(xū)求。

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

AI从理解内(nèi)容，走向了可(kě)以生成内容(róng)，甚至(zhì)能够(gòu)创造出独(dú)立价值和(hé)独(dú)立视角的(de)内容。AIGC的(de)再次出圈，更(gèng)代表(biǎo)着(zhe)未来的先进生产力即将到(dào)来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢固(gù)AIGC底座

从技(jì)术的发(fā)展也(yě)可以看出(chū)，在语言大模型、图像大模型之后，多模态(tài)大(dà)模型已经成(chéng)为了新的趋势(shì)。

大模型被誉(yù)为当前人工智(zhì)能发展(zhǎn)的智(zhì)能(néng)底座，是(shì)全球竞(jìng)争最激(jī)烈的研究方向(xiàng)之一，包括谷(gǔ)歌、亚马逊(xùn)、百度(dù)、阿里、腾讯等众多头部企业都在竞相(xiāng)发力。

不过训(xùn)练大模(mó)型的(de)确价格不菲，以国盛(shèng)证券发布(bù)的《ChatGPT需要多少算(suàn)力(lì)》报告估算，GPT-3训练(liàn)一次的(de)成(chéng)本约为140万美(měi)元。而对于一些更大(dà)的LLM(大型语言模型)，训练(liàn)成本则介于200万美元至1200万美元(yuán)高(gāo)价之间。

以ChatGPT在2023年1月(yuè)的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对应芯片需(xū)求为(wèi)3万多片(piàn)英伟达(dá)A100 GPU，初(chū)始投入成本约为8亿美(měi)元，每日(rì)仅电费就在5万美元(yuán)左右(yòu)。

此外不论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞(páng)大算力(lì)支持(chí)。在关(guān)注(zhù)各类大(dà)模(mó)型的发展同(tóng)时，更应该关注算(suàn)力(lì)网(wǎng)络的建设。

算力网络正驱动AI产(chǎn)业(yè)发展进入史诗级(jí)加(jiā)速(sù)进程，让AIGC及通(tōng)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(pò)性技术创新提(tí)供大(dà)力的支持。这方面，多模态(tài)大模型(xíng)是典(diǎn)型。作为(wèi)面向未来强人(rén)工智能(néng)、通用(yòng)人工(gōng)智能的重要技术创新，多模态大模型已经(jīng)在人工智能(néng)领域提出了(le)很(hěn)多(duō)年，业(yè)界也有不少技(jì)术突破，但是，多模态大模型进一步往下走，算力需求呈几(jǐ)何式上升，一(yī)般的算力(lì)基(jī)础设施(shī)很快将难以胜任(rèn)。

从(cóng)图像、文字、语音(yīn)单独(dú)一项的(de)训练，到双模(mó)态、三模态(tài)的跃迁(qiān)，让人(rén)工智能可(kě)以灵(líng)活(huó)应(yīng)对不同模态的转化(huà)、像人与世(shì)界(jiè)交(jiāo)互(hù)一(yī)样(yàng)自然，这方面，由算力(lì)网络来驱动将有明显优势。