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数学集合符号大全图解，数学集合符号大全及意义 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(bào)以来(lái)，微软公司(sī)创始人比尔·盖茨已多次公开(kāi)谈(tán)论人工智能(néng)话题(tí)。在最近的一次采访(fǎng)中，他(tā)再(zài)次表示：“AI可能会让科(kē)技行业(yè)迎来(lái)一次剧烈的洗牌(pái)”。

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

他(tā)预期，AI的发(fā)展可能(néng)会威胁到谷歌的市(shì)占率，因(yīn)为微软(ruǎn)在AI方面(miàn)的行(xíng)动相(xiāng)当迅速(sù)。而最终科技巨头(tóu)将把(bǎ)AI整合成用户的“全能助手”，包(bāo)揽一(yī)切应(yīng)用，与人们进行(xíng)沟通并提供(gōng)建议(yì)，可(kě)以取代(dài)亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用(yòng)。

大佬(lǎo)口(kǒu)中全能助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘画(huà)浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的(de)话(huà)题热点包(bāo)围(wéi)中杀出重围。

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ControlNet颠覆AI绘画新玩(wán)法(fǎ)

AIGC向(xiàng)可控靠近(jìn)

以AI绘画(huà)为代表的(de)AIGC上一次(cì)爆火的时候，还(hái)是2022年(nián)8月，在美国科罗拉多州举办的新(xīn)兴数字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅名(míng)为《太(tài)空歌剧院》的作品获(huò)奖。

随后各大厂(chǎng)商的AI绘(huì)画软件被广大网(wǎng)友熟知并体验，Stable Diffusion便(biàn)是(shì)其中代(dài)表(biǎo)。

用(yòng)户们可(kě)以(yǐ)在应用中输入一组(zǔ)关键词或者一张照片(piàn)，就(jiù)能获得一(yī)幅AI创作的画(huà)作(zuò)。

作画的关键就(jiù)是(shì)所输入的文本。同一组关键词也(yě)可(kě)以创(chuàng)作出很多张风格不一(yī)样的画(huà)作，这(zhè)让创(chuàng)作(zuò)的(de)过程就像(xiàng)开盲盒。

很(hěn)多用户(hù)很喜(xǐ)欢(huān)这(zhè)种不(bù)确定的(de)惊喜，他们会将(jiāng)生成的美图当做头像。而另(lìng)一部(bù)分喜欢翻看AI绘画(huà)的“翻车”作品(pǐn)。在社交媒体上(shàng)，许(xǔ)多用户分享(xiǎng)AI“翻(fān)车现场”，例如，一位网友的(de)小狗(gǒu)照(zhào)片被AI画成了“肌肉男”，还有网友的(de)个人照片被AI识别成了建筑。

而如(rú)今随着ControlNet的(de)出现与加持(chí)，以往AI绘画的填写关键词游戏可(kě)能要(yào)被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦(tǎn)福读(dú)博的(de)中国人张吕敏创作的一种基于控制点的图像(xiàng)变形算法，主要(yào)用于数字图(tú)像处理(lǐ)、计算机视觉和计算机图形学等领域。

其SD插件一经发(fā)布，在短短的(de)两天内便成为了AI绘画领域最新的(de)热点。

在此(cǐ)之前，大(dà)家用了很(hěn)多方法想让AI生成(chéng)的结(jié)果尽可能的符合要求(qiú)，但是都不尽如人意，它的(de)出现代表着AI生成开始进入真正(zhèng)的可控时(shí)期。

因为ControlNet可以直(zhí)接提取画面的构图，人物的姿势和画面的(de)深度信息(xī)等。有了它的帮助，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(de)说Contr数学集合符号大全图解，数学集合符号大全及意义olNet相(xiāng)当于给AI绘画加了“魔(mó)法”，不少博主的作(zuò)品已经(jīng)获得了大量的浏(liú)览量，“viggo”就是其中之一，他用朋(péng)友的照片直接带她们走进动漫世界。

viggo先(xiān)用StableDiffusion图(tú)片(piàn)转(zhuǎn)文(wén)字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应(yīng)的(de)关键词；最后用(yòng)ControlNet插件绑定(dìng)骨骼开始(shǐ)换关键(jiàn)词试(shì)效果(guǒ)。

通过图(tú)片就可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳。

更厉害的是，除了真(zhēn)实的照片，草图也可以(yǐ)加(jiā)上“魔法”，知(zhī)乎大牛(niú)“DevPoint”和(hé)“逗(dòu)砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实现线(xiàn)稿转全彩图。大(dà)神张(zhāng)吕敏其本(běn)尊(zūn)也亲自回应(yīng)。

不得不说(shuō)当下AIGC已经变(biàn)得越来越强大，甚至输出(chū)的(de)作品都已(yǐ)经能(néng)以(yǐ)假乱真了。

难辨(biàn)虚实，AIGC技术力(lì)爆发

警惕安(ān)全问题

近日，“苏(sū)州(zhōu)金鸡湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络(luò)，而经过(guò)警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是全国第一起AI绘图诈骗。

由于这个活动(dòng)里(lǐ)面给(gěi)出(chū)的美女照片(piàn)都是AI制作的真人照片(piàn)绘(huì)图，因为太逼真，被(bèi)大家当成真事(shì)传播了。

不过仔细观察可以发现(xiàn)，活动发(fā)起者提供(gōng)的(de)照(zhào)片中有个很大的(de)漏(lòu)洞可以(yǐ)发(fā)现(xiàn)并非(fēi)真人，而是AI绘图(tú)，那便是(shì)图片中(zhōng)女(nǚ)性的手(shǒu)指部分有的存(cún)在异常。

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有(yǒu)行(xíng)业人事表示(shì)：“现(xiàn)在因(yīn)为手指(zhǐ)部(bù)分(fēn)的绘画算法比较复杂，AI还不太(tài)会画人(rén)的(de)手，但最新看(kàn)到的图片(piàn)已经有越来(lái)越完美的AI模型出现，以(yǐ)后可能就完全没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国(guó)外也已(yǐ)有发(fā)生。据英国(guó)广播公司报道，土耳(ěr)其地(dì)震期(qī)间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合(hé)成了儿童受(shòu)灾(zāi)的假照片(piàn)发布到网络，以此诱骗善良的人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前随(suí)着技术发(fā)展，AIGC已(yǐ)经能(néng)做出(chū)真人(rén)照(zhào)片般的绘图效(xiào)果，如果这样(yàng)的图片(piàn)被(bèi)用来诈骗(piàn)，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很多担(dān)忧，一方面(miàn)，批(pī)判者认为AI在“学习”了大量前人的作品(pǐn)之后(hòu)，其(qí)创作没有任何(hé)情绪和灵魂，难以和人类的艺术(shù)创作相提并(bìng)论。

另一(yī)方面，AIGC背后的(de)版(bǎn)权、目前都并(bìng)没有得到有效(xiào)的解决，还有AIGC会不会代替(tì)人类“至高无上”的(de)创(chuàng)意。

马斯克也强(qiáng)调，人工(gōng)智能的(de)安全问(wèn)题需(xū)要得(dé)到重视，太晚就来不(bù)及了。

AIGC下一(yī)站(zhàn)除了(le)视(shì)频(pín)，还有远方

技术(shù)都是有两面(miàn)性的，潜(qián)在的危害并不能掩盖其光辉(huī)的(de)贡献(xiàn)。现(xiàn)在看(kàn)来，人工智能(néng)技术将是第(dì)四次工业革命的核(hé)心驱(qū)动力量，将创造新的(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(le)巨大进展，AI绘画就是人工智能技(jì)术发生(shēng)方向性改(gǎi)变(biàn)的一个代表。其下(xià)一站或许就是视频。

此前，Meta和谷歌(gē)先(xiān)后发(fā)布(bù)了几条引爆(bào)科技圈的短视频。这些视频引发关注并非内容做得(dé)多优秀，反而都非常简单(dān)，比如(rú)一(yī)匹正在喝(hē)水(shuǐ)的马，一(yī)只(zhǐ)画画的玩(wán)具熊(xióng)，或者(zhě)一段骑(qí)摩托(tuō)车的第(dì)一视角录像(xiàng)，随便一个(gè)有手机的人都可(kě)以随手录下一(yī)段。

但这(zhè)些短视(shì)频的(de)创(chuàng)作方式非常简单，创作者仅仅需要向AI输入一(yī)段话，甚至只是说一(yī)下要求，AI就可(kě)以根据需要生成一段视频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成视频分别来(lái)自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太(tài)多的(de)差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后，AI圈就已经玩(wán)了一波梗数学集合符号大全图解，数学集合符号大全及意义，一(yī)个(gè)能(néng)够做出更高清视频的AI还(hái)不足以在短(duǎn)时(shí)间内(nèi)戳中兴奋点(diǎn)。

Phenaki更加(jiā)令人(rén)震(zhèn)惊的(de)地方在于，它可以制作出超(chāo)过2分(fēn)钟(zhōng)的连(lián)贯的也有确切内容的(de)视频，这(zhè)才是真(zhēn)正让人们感(gǎn)到惊喜的(de)地方。因为无论AI生成的视(shì)频多么高清，也(yě)只能是(shì)为内容生产者提(tí)供(gōng)一个灵感，一(yī)个素(sù)材，一个过场动画。

不(bù)过能够制作出有具(jù)体剧情内容的(de)视频(pín)就意味(wèi)着，一些视频(pín)创作(zuò)由AI代替人工(gōng)完成已(yǐ)经初(chū)步有了可能。

当下AI的发展速度(dù)已经超(chāo)过大部(bù)分人的想象。内容产(chǎn)业的本质是(shì)供给创造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可(kě)以为内容产业带来更新的内(nèi)容风格、更快(kuài)的(de)生产速度，更低的生产(chǎn)成本，这无疑会驱动内容产业的(de)大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用(yòng)于音乐(lè)、代码、机器人(rén)动作等多种内容形(xíng)式的生成(chéng)。不难发现该(gāi)项(xiàng)技术不仅在游戏等(děng)行业能(néng)得(dé)到有效应用，对于下一代互联网各种(zhǒng)元素的(de)构建(jiàn)亦有关键意义(yì)。

从(cóng)商(shāng)业化的角(jiǎo)度(dù)来(lái)看，文化娱乐、教育(yù)、传媒等(děng)诸多领域，本身就对基于AI的可视(shì)化内容有强烈(liè)需求。

因此，AI绘画及视频或不是结果(guǒ)，而只(zhǐ)是AI进程中的一块重要(yào)拼图，有望在技术更新的加持下实现(xiàn)更大的应(yīng)用价值。

AI从理解(jiě)内容，走向了可(kě)以生成内容，甚至能够创造(zào)出独立价(jià)值和独立(lì)视角的(de)内容。AIGC的再次出圈，更代表着未来的先进生产力(lì)即(jí)将到来。

紧抓大(dà)模(mó)型与算力(lì)，牢固AIGC底座

从技术(shù)的发展也可(kě)以看出(chū)，在语言大模型、图像(xiàng)大模型之后，多模(mó)态大模型(xíng)已经成(chéng)为了新的趋势。

大(dà)模型被誉为(wèi)当前人工智(zhì)能发展的智(zhì)能底座，是全(quán)球竞争(zhēng)最激(jī)烈的研究方(fāng)向之一，包括谷歌、亚马逊(xùn)、百(bǎi)度、阿(ā)里、腾(téng)讯等众多头(tóu)部企业都在(zài)竞相(xiāng)发力。

不过训练大模型的确价格不菲(fēi)，以国(guó)盛证(zhèng)券发布的《ChatGPT需要多少(shǎo)算力(lì)》报告估算(suàn)，GPT-3训练一次的成本约为140万美元。而(ér)对于一些更(gèng)大的LLM(大型语(yǔ)言(yán)模型(xíng))，训(xùn)练成(chéng)本(běn)则介于200万(wàn)美元(yuán)至1200万美(měi)元(yuán)高价之(zhī)间(jiān)。

以ChatGPT在(zài)2023年(nián)1月的(de)独立访客平均(jūn)数1300万(wàn)计算，其对(duì)应芯片需求为3万多(duō)片英(yīng)伟达A100 GPU，初始(shǐ)投入(rù)成本约为(wèi)8亿美(měi)元，每(měi)日(rì)仅(jǐn)电费就在5万美元左右(yòu)。

此外不论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开庞大算力(lì)支(zhī)持。在(zài)关注各类大模型的发展同时(shí)，更应该关注算力(lì)网络的建设(shè)。

算力网络(luò)正(zhèng)驱动AI产业发展进入(rù)史诗级加(jiā)速(sù)进程，让AIGC及通用AI这一人工(gōng)智能发展的终(zhōng)极目标离(lí)得更近。

因为(wèi)算力可以对突破性技术(shù)创新提供(gōng)大力的支持(chí)。这方面，多(duō)模态大模型是(shì)典型。作(zuò)为面(miàn)向(xiàng)未来强人工(gōng)智能、通用人工智能的重要技术创新，多(duō)模态大(dà)模型已(yǐ)经在人工(gōng)智能领域提出了(le)很多年(nián)，业界也有不少技(jì)术(shù)突破(pò)，但是，多模态大(dà)模型进一步往下走，算力(lì)需求呈几何式上升，一般的算力(lì)基础(chǔ)设施很快将难以胜任。

从图像、文(wén)字、语音单(dān)独一项的训练，到双模态、三模态的跃(yuè)迁，让人工(gōng)智能可以灵活应对不同模态的转化、像人与世界交互一样自然(rán)，这(zhè)方面，由(yóu)算(suàn)力网络来驱动将有明显优(yōu)势。