当兵的人会不会那方面不行，当兵男是不是都精力旺盛-橘子百科-橘子都知道

当兵的人会不会那方面不行，当兵男是不是都精力旺盛 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(yǐ)来(lái)，微(wēi)软(ruǎn)公司创始(shǐ)人比尔·盖茨已多次公开谈论人(rén)工(gōng)智能话题。在最近的一次(cì)采(cǎi)访中，他再次表(biǎo)示(shì)：“AI可能会让科技行业迎来一次剧(jù)烈(liè)的洗牌”。

这个结论(lùn)是他在当地时(shí)间2月20日接(jiē)受《In Good Company》节目专访时提出的。

他(tā)预(yù)期(qī)，AI的(de)发展(zhǎn)可(kě)能(néng)会威(wēi)胁(xié)到谷(gǔ)歌的(de)市(shì)占率，因为微软在(zài)AI方(fāng)面(miàn)的行(xíng)动(dòng)相当迅速。而最终科技(jì)巨(jù)头将把AI整合(hé)成用(yòng)户(hù)的“全能助手”，包揽一切应(yīng)用，与(yǔ)人们(men)进行沟通并提供建(jiàn)议，可以取代亚马(mǎ)逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬(lǎo)口中全能助手的到来可(kě)能尚(shàng)需时(shí)日(rì)，但由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话(huà)题(tí)热点包围中杀(shā)出重围。

ChatGPT之(zhī)后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科技行业？_黑料(liào)正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向(xiàng)可控靠近

以AI绘(huì)画为代表的AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还是2022年8月，在美(měi)国科罗拉多(duō)州举办(bàn)的新兴(xīng)数字(zì)艺术家竞赛(sài)中(zhōng)，一幅名为《太空歌剧院(yuàn)》的(de)作品获奖(jiǎng)。

随(suí)后各(gè)大厂商的(de)AI绘画软件被广大网友熟知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其中代(dài)表。

用户们(men)可以在应用中(zhōng)输入一组关键(jiàn)词或者一张照片，就能(néng)获得一幅AI创(chuàng)作的画作(zuò)。

作画(huà)的关键就(jiù)是(shì)所输入(rù)的(de)文本(běn)。同一(yī)组(zǔ)关(guān)键词也可(kě)以创作出很多张风格不一样的(de)画作(zuò)，这让创作(zuò)的(de)过程就像开盲(máng)盒。

很多(duō)用户很喜(xǐ)欢这种(zhǒng)不确(què)定(dìng)的惊喜，他(tā)们会将生成(chéng)的美图当做头(tóu)像。而另一部分喜欢翻(fān)看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上，许多用户分享(xiǎng)AI“翻车(chē)现场”，例如(rú)，一位网友的(de)小狗照(zhào)片被AI画成了“肌肉男”，还有网友(yǒu)的个(gè)人照片被AI识别(bié)成(chéng)了建筑。

而(ér)如今随(suí)着ControlNet的出(chū)现与加持，以(yǐ)往AI绘(huì)画的(de)填(tián)写关键词游戏可能要(yào)被颠覆(fù)了(le)。

ControlNet是一(yī)位正在斯坦福(fú)读博的中国(guó)人张吕敏创作的(de)一种基于(yú)控(kòng)制(zhì)点的图像变形算(suàn)法(fǎ)，主要(yào)用于(yú)数字图像(xiàng)处理、计算机视觉和计算机图(tú)形学等(děng)领域。

其(qí)SD插件一经发布(bù)，在(zài)短短的两天(tiān)内(nèi)便成为了(le)AI绘画领(lǐng)域最(zuì)新的热(rè)点(diǎn)。

在此之前，大家用了很多(duō)方法想让AI生成的结果尽可能的符(fú)合要(yào)求，但(dàn)是都不尽如人意，它的(de)出现代(dài)表着AI生成开始进(jìn)入(rù)真(zhēn)正的可(kě)控时期。

因为(wèi)ControlNet可以(yǐ)直接提取画面的构(gòu)图，人(rén)物的姿势和画面的深度(dù)信息等(děng)。有了它的(de)帮(bāng)助(zhù)，就不用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒式的创作了。

通俗的说(shuō)ControlNet相当(dāng)于给AI绘画(huà)加了“魔(mó)法(fǎ)”，不少博主的作品已经获(huò)得了大量的浏览(lǎn)量，“viggo”就(jiù)是其中之一，他用朋友的(de)照片直(zhí)接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应的关键词；最后(hòu)用(yòng)ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始(shǐ)换关键词试(shì)效果(guǒ)。

通过图片(piàn)就可以(yǐ)看出来，效(xiào)果十分惊艳。

更厉害的(de)是，除了真实(shí)的照片(piàn)，草(cǎo)图也可以加上“魔法”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿(gǎo)转全彩(cǎi)图。大神张(zhāng)吕敏(mǐn)其本尊也亲自回应(yīng)。

不(bù)得不说(shuō)当(dāng)下AIGC已经变得越来(lái)越强(qiáng)大，甚(shèn)至输出的作品都已经能以假乱真了。

难(nán)辨虚实，AIGC技术力爆(bào)发(fā)

警(jǐng)惕安全问题

近日，“苏(sū)州金(jīn)鸡湖有游艇party”的(de)消息火(huǒ)遍网络，而经过(guò)警方(fāng)辟(pì)谣(yáo)这所谓(wèi)的“party”可能是全(quán)国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个(gè)活动里面给出的美女照片都(dōu)是AI制作的真人照片绘图，因为太逼真，被大家当成真事传播了(le)。

不过仔细观察可以发现，活动(dòng)发起者提供的照片中(zhōng)有个很大的(de)漏洞可以(yǐ)发现并非真(zhēn)人，而(ér)是AI绘图，那便是图(t当兵的人会不会那方面不行，当兵男是不是都精力旺盛ú)片中女(nǚ)性(xìng)的手指部分有的存(cún)在异(yì)常。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀疯了，AIGC或进入可控(kòng)期，将洗(xǐ)牌科技行业？_黑(hēi)料正能量

有行业(yè)人事(shì)表示：“现在因为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太(tài)会(huì)画人的手，但最新看到的图片已经有(yǒu)越来越(yuè)完美的(de)AI模型出现，以后(hòu)可能就(jiù)完全没有(yǒu)漏洞了。”

类似的(de)AI作(zuò)图诈骗在国外也已有发生。据(jù)英国(guó)广播公司(sī)报道，土耳其地震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合(hé)成了儿童受灾(zāi)的假照(zhào)片发布(bù)到(dào)网络，以此诱(yòu)骗(piàn)善(shàn)良(liáng)的人(rén)打赏“捐助(zhù)”从而实施诈骗。

目前随(suí)着技术发展，AIGC已经能做出真人照片(piàn)般的绘图效果(guǒ)，如(rú)果(guǒ)这样的图片被用来诈骗，将非常可(kě)怕。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了很多担忧，一方面，批判(pàn)者认为AI在“学(xué)习(xí)”了(le)大(dà)量前人的(de)作品(pǐn)之后，其创作没有(yǒu)任何(hé)情绪和灵魂，难以和(hé)人类的(de)艺(yì)术创作相提(tí)并论(lùn)。

另一方面(miàn)，AIGC背(bèi)后的版权、目前都并(bìng)没有得到(dào)有(yǒu)效的解决，还有AIGC会(huì)不会代替人类“至高无上”的创意(yì)。

马斯克也强调，人工智能(néng)的安全问题需要得到重视(shì)，太晚就来(lái)不及了。

AIGC下(xià)一站除了视(shì)频，还有远方

技术(shù)都是有两面性(xìng)的，潜在的危害(hài)并不能掩(yǎn)盖其光辉(huī)的贡献。现在(zài)看来，人(rén)工智(zhì)能技术将是第(dì)四次工(gōng)业革命的核心驱动力(lì)量，将创(chuàng)造新的增长奇(qí)迹。

过去一年(nián)，人工智能(néng)在技术和商业层面(miàn)都有了(le)巨大(dà)进展，AI绘画就是人(rén)工智能技术发生(shēng)方(fāng)向性(xìng)改变(biàn)的一个代表。其下一站或许就是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后(hòu)发布了几(jǐ)条引爆科技(jì)圈(quān)的短视频(pín)。这些视频引发关注并非内容做得(dé)多优秀，反(fǎn)而(ér)都非常简单，比如一(yī)匹(pǐ)正在喝水的马，一只画(huà)画的玩具熊，或者(zhě)一段骑摩(mó)托车的第一视角录像，随便一(yī)个有手机的人都可以随手录下一(yī)段(duàn)。

但这些短视频的创(chuàng)作方式非常简(jiǎn)单，创作者仅仅需(xū)要(yào)向(xiàng)AI输入一(yī)段话，甚(shèn)至只是说一(yī)下要求，AI就(jiù)可以根(gēn)据需要(yào)生成一段视频。

谷歌发布的两个AI生成视频分(fēn)别来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要突出的是高(gāo)清，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太多(duō)的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生成的视频后，AI圈就已经玩了一波(bō)梗，一个能够做出更高清视频的AI还不足以(yǐ)在(zài)短时间内戳(chuō)中兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地方(fāng)在(zài)于，它可以制作出超过2分钟的(de)连贯的(de)也有确切内容的视频，这(zhè)才是真正让(ràng)人们感到惊喜的(de)地(dì)方。因为无论AI生(shēng)成的视频(pín)多么高清，也只能是为内容生产者(zhě)提供一(yī)个灵感，一个素材，一(yī)个过场动画。

不过能够制作出有(yǒu)具(jù)体剧(jù)情内容的(de)视频就(jiù)意味着，一(yī)些(xiē)视频创作由AI代替人工(gōng)完成已经初步有了(le)可能(néng)。

当下AI的发展速度已经超(chāo)过大部分(fēn)人(rén)的想象。内容产(chǎn)业的本质是供(gōng)给创造(zào)需(xū)求，AIGC作为全新(xīn)的内(nèi)容生产方式，可以为内容产业带来更新的(de)内容风格(gé)、更(gèng)快(kuài)的生产速(sù)度(dù)，更低的生产成本(běn)，这无疑(yí)会驱动内(nèi)容产(chǎn)业的大(dà)爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技(jì)术还能应用(yòng)于音(yīn)乐、代码、机器人动作等多种内(nèi)容形式的生成。不难发(fā)现该项(xiàng)技术(shù)不仅在游戏(xì)等(děng)行业能(néng)得到有效应(yīng)用(yòng)，对于(yú)下一代(dài)互联网各(gè)种元(yuán)素的构(gòu)建亦有关(guān)键(jiàn)意义(yì)。

从商(shāng)业化的角度(dù)来(lái)看，文化娱(yú)乐、教育、传媒(méi)等诸多领域，本身就对(duì)基(jī)于AI的可(kě)视(shì)化内容有强烈需求。

因此(cǐ)，AI绘画及视频(pín)或不(bù)是(shì)结果，而只是AI进程中(zhōng)的一块重要拼图(tú)，有(yǒu)望在技术更新的加(jiā)持下实现更大的(de)应(yīng)用价值(zhí)。

AI从理解内(nèi)容(róng)，走向了可当兵的人会不会那方面不行，当兵男是不是都精力旺盛(kě)以生(shēng)成内容，甚至能够创造出独立价值(zhí)和独立视角的(de)内容。AIGC的再次出圈，更代表着未来的先(xiān)进生产力即将到来(lái)。

紧(jǐn)抓大模型(xíng)与算力，牢固AIGC底座

从技术的发(fā)展(zhǎn)也可以看出(chū)，在语言大模(mó)型、图像大模型(xíng)之后，多模态(tài)大模型已经成为了新的趋势。

大模型被(bèi)誉为(wèi)当(dāng)前(qián)人工智(zhì)能发展(zhǎn)的智(zhì)能底座，是全(quán)球(qiú)竞争(zhēng)最激(jī)烈的研究方向之一(yī)，包括谷歌、亚马逊、百度、阿(ā)里、腾讯等众(zhòng)多头部企业(yè)都在竞相发力。

不过训练大(dà)模(mó)型的确价格不菲，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需要(yào)多少算(suàn)力》报告(gào)估算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约(yuē)为140万(wàn)美元。而对于一些更大的LLM(大(dà)型(xíng)语言模型(xíng))，训练成本则介于200万美元至1200万美(měi)元高价之(zhī)间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客(kè)平(píng)均数(shù)1300万计算，其(qí)对应芯片(piàn)需求(qiú)为3万多(duō)片(piàn)英伟达(dá)A100 GPU，初始投(tóu)入成本约(yuē)为8亿美元，每日仅(jǐn)电费(fèi)就在5万美元左右。

此外不(bù)论是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不(bù)开(kāi)庞大算力支(zhī)持。在关注各类大模型的发展同时，更应该关(guān)注(zhù)算力网络的建设(shè)。

算力(lì)网(wǎng)络正驱动AI产业发展进入史诗级加(jiā)速(sù)进程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人工(gōng)智能(néng)发展的终极目标离得(dé)更(gèng)近。

因(yīn)为算力(lì)可以对突破性技术创新提供大力的支持。这方(fāng)面(miàn)，多(duō)模态大(dà)模型是典型。作(zuò)为面(miàn)向未(wèi)来(lái)强人工智能、通用(yòng)人工智能的重要技(jì)术创新，多模(mó)态大模型已(yǐ)经在人(rén)工智能领(lǐng)域提(tí)出了很多年，业界也有不(bù)少技术突(tū)破，但是，多(duō)模(mó)态大(dà)模型进一步往下走，算力需求呈几何式上升，一(yī)般的算(suàn)力基础设施很快将难以胜任(rèn)。

从图像、文字、语音单独一项的训(xùn)练，到双模(mó)态、三模(mó)态(tài)的跃(yuè)迁，让人工智能可以灵活应对不同模态的(de)转(zhuǎn)化、像人与世界(jiè)交互一样(yàng)自然，这(zhè)方(fāng)面，由算(suàn)力网络来(lái)驱动将有明显优(yōu)势(shì)。