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怎么测信息素，免费测abo性别和信息素气味 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(rén)ChatGPT火爆以来，微软公(gōng)司创(chuàng)始人比尔·盖茨已(yǐ)多次公开谈(tán)论人工智能(néng)话题。在最(zuì)近的一(yī)次采访中，他再次表示：“AI可能会让科(kē)技行业迎(yíng)来一次(cì)剧(jù)烈的洗牌”。

这个结论(lùn)是他在(zài)当地(dì)时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他(tā)预期，AI的发展可能会威胁到(dào)谷歌(gē)的市占率(lǜ)，因(yīn)为微(wēi)软在AI方(fāng)面(miàn)的行(xíng)动相当(dāng)迅速。而最终(zhōng)科技(jì)巨(jù)头将把AI整合成用户的“全能助手”，包(bāo)揽一切应用(yòng)，与人们进行沟通(tōng)并(bìng)提供(gōng)建(jiàn)议，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或(huò)Outlook等应(yīng)用(yòng)。

大佬口中全能助(zhù)手的(de)到(dào)来(lái)可能尚需时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮(cháo)，让AIGC在ChatGPT的话题热(rè)点包围中杀(shā)出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了(le)，AIGC或进入(rù)可控期，将洗牌(pái)科技行业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画(huà)新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火(huǒ)的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州举(jǔ)办的新兴数(shù)字艺术家(jiā)竞赛中，一幅名为《太空歌剧院》的作品获(huò)奖。

随后各(gè)大厂商的AI绘画软件被广大网(wǎng)友熟知(zhī)并体(tǐ)验，Stable Diffusion便(biàn)是(shì)其(qí)中代表。

用(yòng)户们可以在应用中输(shū)入一组关键(jiàn)词或者一张照片(piàn)，就能获(huò)得一幅AI创作的画(huà)作(zuò)。

作画的关键就(jiù)是所输(shū)入的文本。同一(yī)组(zǔ)关(guān)键词(cí)也可(kě)以创作出很(hěn)多张(zhāng)风格不一样(yàng)的(de)画(huà)作，这(zhè)让创作的过程(chéng)就像开盲盒。

很多用户很喜欢(huān)这(zhè)种不确定的惊喜，他们(men)会将生成的美图(tú)当(dāng)做(zuò)头像。而(ér)另一(yī)部分喜欢翻看AI绘(huì)画的“翻车”作品。在社交媒体上，许多用(yòng)户分享(xiǎng)AI“翻车(chē)现场”，例如，一位网友的(de)小狗照片被AI画成了(le)“肌肉男”，还有网友的个(gè)人照片(piàn)被AI识别成(chéng)了建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出(chū)现与加持，以往AI绘画的(de)填写(xiě)关键词游戏可能要被颠覆(fù)了。

ControlNet是一位正在斯坦福读(dú)博(bó)的中国(guó)人(rén)张(zhāng)吕(lǚ)敏创作(zuò)的一(yī)种基于控制点(diǎn)的图(tú)像变形算法，主要用(yòng)于数字图(tú)像(xiàng)处理、计算(suàn)机(jī)视觉(jué)和计算机图形学等(děng)领域。

其SD插件一(yī)经发布，在(zài)短(duǎn)短的(de)两天内(nèi)便成(chéng)为(wèi)了AI绘画(huà)领域最新(xīn)的热点。

在此之(zhī)前，大家用(yòng)了很多方法(fǎ)想让AI生成的(de)结果尽(jǐn)可能的(de)符(fú)合要求(qiú)，但是都不尽(jǐn)如人(rén)意，它(tā)的出现(xiàn)代表着AI生成(chéng)开始进入(rù)真(zhēn)正的可控时期。

因为ControlNet可以直接提取画面的(de)构图，人物的(de)姿势和画(huà)面的(de)深(shēn)度信息等。有了(le)它的帮助，就不(bù)用频繁的用提示词(cí)来碰运气，抽(chōu)盲盒(hé)式(shì)的创作了。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于(yú)给AI绘画(huà)加(jiā)了“魔法(fǎ)”，不少博主的作品已经获得了大量的浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用朋友(yǒu)的照(zhào)片直接带她们走进(jìn)动漫世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片(piàn)转(zhuǎn)文字(zì)。

再用Text2Prompt插件(jiàn)拓展找到(dào)对(duì)应的关键词(cí)；最后用ControlNet插件绑定(dìng)骨骼(gé)开始换关(guān)键词试(shì)效(xiào)果(guǒ)。

通过(guò)图片就可以看出来，效果十分(fēn)惊(jīng)艳。

更厉害的(de)是，除了(le)真(zhēn)实的照片，草图也可以加(jiā)上“魔(mó)法(fǎ)”，知乎大(dà)牛(niú)“DevPoint”和“逗砂(shā)”介绍到ControlNet还能实(shí)现(xiàn)线稿转(zhuǎn)全彩图。大神张吕敏其(qí)本尊也(yě)亲(qīn)自(zì)回应。

不得不说(shuō)当(dāng)下(xià)AIGC已经(jīng)变(biàn)得越来越强大，甚至输出的作品都已经(jīng)能(néng)以假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发

警惕安全问(wèn)题(tí)

近日(rì)，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火遍网络，而经过警方辟谣这所谓的“party”可能是(shì)全国第一(yī)起AI绘图诈(zhà)骗。

由于这(zhè)个活(huó)动(dòng)里面给(gěi)出的(de)美(měi)女照片都是(shì)AI制作的真人(rén)照片绘(huì)图，因为太逼真，被大家(jiā)当成真事(shì)传播(bō)了。

不过(guò)仔细观察可(kě)以发现，活(huó)动发起者提供的照(zhào)片中有个很大的漏洞可以发(fā)现并非真(zhēn)人，而是(shì)AI绘(huì)图，那便是图片中女(nǚ)性(xìng)的手(shǒu)指部分有的存在异常(cháng)。

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有行业人事(shì)表示：“现(xiàn)在因为手指部分的绘画算法(fǎ)比较复(fù)杂，AI还不太会画人的手，但最新看到的图片已经有越来越完美的AI模型出现，以后可(kě)能就(jiù)完全没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国外也已有发生。据(jù)英(yīng)国广播公司报道，土耳其(qí)地震期间，有Tiktok用户使用AI合成了(le)儿童受灾的假(jiǎ)照片发(fā)布到网络，以此(cǐ)诱骗善良(liáng)的人打赏“捐助”从而实施诈(zhà)骗。

目前随着技术发展，AIGC已经能做出真人照片(piàn)般的(de)绘(huì)图效果(guǒ)，如果这样的图(tú)片被(bèi)用来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了(le)很(hěn)多担(dān)忧，一方面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了(le)大量前人的(de)作品之(zhī)后，其创作没(méi)有(yǒu)任何情(qíng)绪和(hé)灵(líng)魂，难以和(hé)人(rén)类的(de)艺术创作相(xiāng)提并论。

另一(yī)方面，AIGC背后的(de)版权、目前都并没(méi)有得(dé)到(dào)有效的(de)解决，还(hái)有AIGC会不(bù)会代替人类“至(zhì)高无(wú)上”的创意(yì)。

马斯克也强调，人工智能的安全问题需要得(dé)到(dào)重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有(yǒu)远方

技(jì)术都(dōu)是(shì)有(yǒu)两(liǎng)面性的，潜在的危害并(bìng)不能掩盖其光辉(huī)的贡献(xiàn)。现在看来(lái)，人(rén)工智能(néng)技术将是第四次工业(yè)革命的核心驱动力(lì)量，将(jiāng)创造新的(de)增(zēng)长奇迹(jì)。

过去一年，人工智能在技术和商业(yè)层面都有了巨大进展，AI绘(huì)画(huà)就是人工智能技术发生(shēng)方向性(xìng)改(gǎi)变的一个(gè)代(dài)表。其下一(yī)站(zhàn)或许就是(shì)视频。

此(cǐ)前(qián)，Meta和谷歌先(xiān)后发布了几(jǐ)条引(yǐn)爆科技(jì)圈的短视频。这些视频引发关注并非(fēi)内容做得多优秀，反而都(dōu)非(fēi)常简单，比如一匹正在(zài)喝怎么测信息素，免费测abo性别和信息素气味(hē)水的马(mǎ)，一只画画的玩具熊，或者一段骑(qí)摩托车的第一视(shì)角录像，随便一个有手机(jī)的人都(dōu)可以(yǐ)随手录(lù)下一段。

但(dàn)这些短视频的创(chuàng)作方式非常简单，创(chuàng)作者仅(jǐn)仅需要向AI输(shū)入一段话，甚至只是说一(yī)下要求，AI就可以根据(jù)需要生成一段视频。

谷歌发布的两(liǎng)个AI生(shēng)成视(shì)频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主(zhǔ)要突(tū)出的是高清，与Meta的(de)Make-A-Video没有(yǒu)太多(duō)的(de)差别。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频(pín)后，AI圈就(jiù)已经玩了一波(bō)梗(gěng)，一个能够做出更高清视频的AI还不足以在短时间内戳中兴奋点。

Phenaki更加令(lìng)人震惊的地(dì)方在于，它可以制作出超(chāo)过2分钟的连(lián)贯的也有确切内容的视频(pín)，这才是真正让人们感到(dào)惊喜的地方。因为无论(lùn)AI生成的视频多么高清，也(yě)只能是(shì)为(wèi)内容生产者提供一个灵感，一个素材，一(yī)个过场动画(huà)。

不过能够制作出有具体(tǐ)剧情内容的视频就(jiù)意味着，一(yī)些视频(pín)创作由AI代替(tì)人工完成已经初步(bù)有(yǒu)了(le)可(kě)能(néng)。

当下AI的发展速度已经超过大部分人的(de)想象(xiàng)。内容产业(yè)的本(běn)质是供(gōng)给创(chuàng)造需求，AIGC作为全新的内(nèi)容生(shēng)产方(fāng)式(shì)，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(wú)疑会驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术(shù)还(hái)能应用(yòng)于(yú)音乐(lè)、代码、机器人动作等多种内(nèi)容(róng)形式的(de)生成。不难发现该项技术不(bù)仅在游戏等行业能得到(dào)有效应用，对于(yú)下(xià)一代互联(lián)网各种元素(sù)的构建亦(yì)有关(guān)键意义。

从商业化的角度(dù)来看，文化(huà)娱乐、教育(yù)、传媒等(děng)诸(zhū)多领域，本身就对基于AI的可视化内容(róng)有(yǒu)强烈(liè)需求。

因此，AI绘画(huà)及视频或不(bù)是结(jié)果，而只是AI进程中的(de)一块重要(yào)拼图，有望(wàng)在技(jì)术更新的加持下实现更大的应用价值。

AI从(cóng)理解内容，走(zǒu)向了(le)可(kě)以(yǐ)生成内容，甚(shèn)至能够(gòu)创(chuàng)造出独立价值和独立视角的(de)内容(róng)。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着未来(lái)的先进生(shēng)产(chǎn)力即将(jiāng)到来。

紧(jǐn)抓大模型(xíng)与(yǔ)算力，牢固AIGC底座

从技术的发展(zhǎn)也可以看出(chū)，在语(yǔ)言大模型、图像大(dà)模(mó)型之后，多模态大模型已经成(chéng)为了新(xīn)的趋势。

大模型被誉为当前人(rén)工智能发展的(de)智能底座(zuò)，是全球竞争最激烈的研究方向之一(yī)，包括谷歌、亚(yà)马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等众多头(tóu)部企业都在竞相发力(lì)。

不过(guò)训练大模型的确价格不(bù)菲，以国盛证券(quàn)发布(bù)的《ChatGPT需要多少算力》报告估(gū)算，GPT-3训(xùn)练一次的成本约(yuē)为140万美元。而对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本怎么测信息素，免费测abo性别和信息素气味则介于200万美元至(zhì)1200万美元(yuán)高(gāo)价之间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月(yuè)的独(dú)立访客(kè)平均数1300万计算，其(qí)对应(yīng)芯片需(xū)求为3万多片英伟达A100 GPU，初始(shǐ)投(tóu)入成(chéng)本约为8亿美元，每日仅(jǐn)电费就(jiù)在5万(wàn)美(měi)元左(zuǒ)右。

此外不(bù)论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞(páng)大算力支持。在关注各类大模型的(de)发展同(tóng)时，更(gèng)应该关注算力网络的建设。

算力(lì)网(wǎng)络正驱(qū)动AI产业发(fā)展进入史诗(shī)级加(jiā)速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展(zhǎn)的终(zhōng)极目标离得更(gèng)近。

因为算力可以对(duì)突(tū)破性(xìng)技术(shù)创新提供大力(lì)的(de)支持(chí)。这方面，多模(mó)态大模型是典型。作为面向未来强人工智能、通用(yòng)人工智能的(de)重要技术创新，多模态(tài)大模型已经在人工(gōng)智能领域提出了很多年，业界也有不少技术突破(pò)，但是，多模态大模型进一步(bù)往下走，算力(lì)需求呈几何式(shì)上升，一般的算力(lì)基础设施很快将难(nán)以(yǐ)胜任。

从图(tú)像、文字、语音单(dān)独一项(xiàng)的训练，到双模(mó)态、三模态的跃迁，让(ràng)人工智能可(kě)以灵活应对(duì)不同模态的转化、像人与世界交互一样自然，这方面(miàn)，由算力网络来驱动(dòng)将有明显优势。