经常对视会产生好感吗，异性经常对视会增加好感-绿茶通用站群

经常对视会产生好感吗，异性经常对视会增加好感 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)天机器(qì)人ChatGPT火爆以(yǐ)来，微(wēi)软公司创始人(rén)比(bǐ)尔·盖(gài)茨已(yǐ)多次公开谈论人(rén)工智能(néng)话题。在最(zuì)近的(de)一(yī)次采访(fǎng)中(zhōng)，他再次(cì)表(biǎo)示(shì)：“AI可能(néng)会让科技(jì)行业迎来(lái)一次(cì)剧烈的(de)洗(xǐ)牌”。

这个结论是他在当地(dì)时(shí)间2月(yuè)20日接受(shòu)《In Good Company》节(jié)目专访时提出的。

他(tā)预期(qī)，AI的发展可能会威胁到谷歌的(de)市占率，因(yīn)为微软在AI方面的行动(dòng)相(xiāng)当迅速。而最终科技巨(jù)头将把AI整合成用户的“全能助手”，包揽一切应用(yòng)，与(yǔ)人(rén)们进行沟通并(bìng)提(tí)供建议，可以取代亚(yà)马(mǎ)逊、Siri或Outlook等应(yīng)用。

大佬口(kǒu)中全能(néng)助手(shǒu)的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发的(de)又一次AI绘画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点包围中(zhōng)杀出(chū)重围。

ChatGPT之后(hòu)又一应(yīng)用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行(xíng)业？_黑料正能量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画(huà)新玩法

AIGC向可控(kòng)靠近

以AI绘画为代表(biǎo)的AIGC上一次爆火的(de)时候，还是2022年8月(yuè)，在美国(guó)科罗(luó)拉多州(zhōu)举办的新兴数字(zì)艺术(shù)家竞赛中，一(yī)幅名为《太(tài)空歌剧院》的作品获奖。

随后各大厂商的AI绘(huì)画软件被广大网友熟知并体验(yàn)，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表。

用户(hù)们可以在应(yīng)用中(zhōng)输入一组关(guān)键词或者一张照片，就能获得一(yī)幅AI创作(zuò)的画(huà)作。

作画的(de)关键就是所输入的文本。同一组关(guān)键(jiàn)词也可以创作出很多张风格不一样的画作，这让(ràng)创作的过(guò)程就(jiù)像开盲(máng)盒。

很(hěn)多(duō)用户很喜(xǐ)欢(huān)这种(zhǒng)不确(què)定的惊(jīng)喜，他们会将生成(chéng)的美(měi)图(tú)当做头像。而(ér)另(lìng)一部分喜欢翻看AI绘画的(de)“翻车(chē)”作品。在社交媒(méi)体(tǐ)上(shàng)，许(xǔ)多用户(hù)分享AI“翻(fān)车现场”，例如(rú)，一(yī)位网友的小狗照片(piàn)被AI画成(chéng)了“肌肉男(nán)”，还有网友的个人照片被AI识别成(chéng)了建筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘画的填(tián)写关键词游戏可能要被(bèi)颠(diān)覆了。

ControlNet是一位(wèi)正在斯(sī)坦福读博(bó)的中国人张吕敏创作的一种基于控制点的图像变形算法，主要用于数字图像处(chù)理(lǐ)、计算机视觉和计(jì)算机图形学等领域。

其(qí)SD插件一经(jīng)发(fā)布，在短(duǎn)短的两天内便成(chéng)为(wèi)了(le)AI绘画领域最新的热点。

在此(cǐ)之前(qián)，大家用了很多方法(fǎ)想(xiǎng)让AI生(shēng)成(chéng)的结果尽(jǐn)可能的符合要求，但是(shì)都(dōu)不(bù)尽如(rú)人意(yì)，它的出现代表(biǎo)着AI生成开始(shǐ)进入真(zhēn)正的可(kě)控(kòng)时(shí)期。

因为ControlNet可以直接提取画面的构图，人物的姿势和画面的深度信(xìn)息(xī)等。有了(le)它(tā)的帮助，就不用频繁(fán)的(de)用(yòng)提示词(cí)来碰(pèng)运气，抽(chōu)盲盒式的创作了。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博主的作品已经获(huò)得了大(dà)量的浏览量，“viggo”就是其中之一，他用朋友的照(zhào)片直接(jiē)带她们走进(jìn)动(dòng)漫(màn)世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用(yòng)Text2Prompt插(chā)件(jiàn)拓展找(zhǎo)到对应(yīng)的关键词；最后用ControlNet插件绑定骨骼(gé)开始换关键词(cí)试效果。

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通过图片就(jiù)可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳(yàn)。

更厉害的是，除了真实的照片，草(cǎo)图也(yě)可以加上(shàng)“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介(jiè)绍到ControlNet还能实(shí)现线(xiàn)稿转全彩(cǎi)图(tú)。大神(shén)张吕(lǚ)敏其本尊也亲自回应(yīng)。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越来越(yuè)强大，甚至输(shū)出(chū)的作(zuò)品都已经(jīng)能(néng)以假乱真了(le)。

难辨虚(xū)实，AIGC技术力爆发

警惕安全问题

近日，“苏州金鸡湖有游(yóu)艇(tǐng)party”的(de)消息火遍网(wǎng)络(luò)，而经过警方辟谣这所(suǒ)谓的“party”可能(néng)是(shì)全(quán)国(guó)第一起AI绘图诈骗。

由于这个活动里面(miàn)给(gěi)出的美女照(zhào)片(piàn)都是AI制作的真(zhēn)人照片绘图，因(yīn)为太逼真，被(bèi)大(dà)家(jiā)当(dāng)成真事(shì)传播了。

不(bù)过仔细(xì)观察可以发现，活动发起者提供的照片中有个很(hěn)大的漏洞可以(yǐ)发现(xiàn)并非真(zhēn)人，而是AI绘图，那便是图(tú)片中女性(xìng)的(de)手(shǒu)指(zhǐ)部分(fēn)有的(de)存在异常。

ChatGPT之后又一应用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌科(kē)技行业？_黑料正能量(liàng)

有行业人事表示：“现(xiàn)在因(yīn)为手指部分的(de)绘画算法比较复杂，AI还不太会画(huà)人的手，但最新看到的(de)图片已经有越(yuè)来越完美的AI模型(xíng)出现(xiàn)，以后可能就(jiù)完全(quán)没有漏(lòu)洞了。”

类(lèi)似的AI作图(tú)诈骗在国外也已有发(fā)生(shēng)。据英国广(guǎng)播公司(sī)报道，土耳其地震期(qī)间，有(yǒu)Tiktok用户使(shǐ)用(yòng)AI合成了儿童(tóng)受灾(zāi)的假照片发(fā)布到(dào)网络(luò)，以(yǐ)此诱骗善良的人打赏“捐(juān)助”从而实施诈骗。

目前随着(zhe)技术发展，AIGC已经能做出真人(rén)照片般的绘图(tú)效果(guǒ)，如果这样的图片被用来诈骗(piàn)，将(jiāng)非常可怕。

此外AIGC还引发了很多担(dān)忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了大量前人(rén)的作品之(zhī)后，其创作没(méi)有任何情(qíng)绪和灵魂，难以和人类(lèi)的艺(yì)术(shù)创作相提并(bìng)论。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版权、目前(qián)都并没有得到有效的解决(jué)，还有(yǒu)AIGC会不会代替(tì)人类“至(zhì)高无上(shàng)”的创意。

马斯克也强调(diào)，人工智能的安全问题需要(yào)得(dé)到(dào)重(zhòng)视(shì)，太晚就来(lái)不(bù)及了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术(shù)都是有(yǒu)两面性的，潜在的危害并(bìng)不(bù)能(néng)掩盖其光(guāng)辉的贡献。现在看来，人工智能技术将是第四次工业革命的核心驱动力(lì)量，将创(chuàng)造新的增(zēng)长奇迹。

过去一年(nián)，人(rén)工智能在技术和(hé)商业层(céng)面都(dōu)有了巨大进展，AI绘画就是(shì)人工智能技术发生方向(xiàng)性改变(biàn)的(de)一个代表。其(qí)下(xià)一(yī)站或许就(jiù)是视频。

此前，Meta和谷歌(gē)先后发布了几条引爆(bào)科技圈的(de)短(duǎn)视频。这些(xiē)视频引发(fā)关注并非内容做得多优秀，反而都非常简(jiǎn)单(dān)，比如一(yī)匹正在喝水的马，一只画画的玩具熊，或者(zhě)一段骑摩托车的第一(yī)视角录(lù)像，随(suí)便一个有手机(jī)的人都可以随(suí)手录下一段(duàn)。

但这些(xiē)短视频的创作方式(shì)非常简单(dān)，创作者(zhě)仅仅需要向AI输入(rù)一段话，甚至只是说一下要求，AI就可(kě)以根据需要生成一段视(shì)频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成(chéng)视(shì)频分别来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要(yào)突出(chū)的是高清，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太多的差别。

在(zài)Make-A-Video公(gōng)布了AI生成的(de)视(shì)频后，AI圈就已经玩了(le)一波梗，一个能够做出更高(gāo)清视(shì)频(pín)的AI还不足以在短时间内(nèi)戳中兴(xīng)奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震惊的地(dì)方在于(yú)，它可以制作出超过(guò)2分钟的连贯的也有确切(qiè)内(nèi)容的视频，这才(cái)是(shì)真(zhēn)正让人们感到惊喜(xǐ)的地(dì)方。因(yīn)为无论AI生成的视频多(duō)么高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一个素(sù)材，一个过场动画。

不(bù)过能够制作(zuò)出有(yǒu)具体剧情内容(róng)的视频就意味着，一些视频创作由AI代替人工完成已经初步有了(le)可(kě)能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过(guò)大(dà)部(bù)分人(rén)的想象(xiàng)。内容产业的(de)本质(zhì)是(shì)供给(gěi)创造需(xū)求(qiú)，AIGC作为全新的内容生(shēng)产方式，可(kě)以为内(nèi)容产业(yè)带(dài)来更(gèng)新的内容风(fēng)格、更快的生产速(sù)度，更(gèng)低的生产成本，这无疑会驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视(shì)频，AIGC技术还能应用于音(yīn)乐、代码、机(jī)器人动作(zuò)等多种内容形式的生(shēng)成。不难发现该项技术不仅在游戏(xì)等(děng)行业能得到有效应用，对(duì)于下一代互联网各种(zhǒng)元素(sù)的构(gòu)建亦有(yǒu)关键意义。

从商(shāng)业化的角度来看，文(wén)化娱乐、教育、传媒(méi)等(děng)诸多领域(yù)，本(běn)身(shēn)就对基于AI的(de)可视化内(nèi)容有强烈需求。

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

AI从理解内容，走(zǒu)向了可(kě)以生成内容，甚至能(néng)够创(chuàng)造(zào)出独立(lì)价(jià)值(zhí)和独立视角的内容。AIGC的再(zài)次出圈，更(gèng)代表着未来的(de)先进生(shēng)产力即将到来。

紧抓大模型(xíng)与(yǔ)算力，牢固AIGC底座(zuò)

从技(jì)术的发展(zhǎn)也可以看出，在语言大模型、图(tú)像大模型之(zhī)后，多模态大模型已经成为了新的趋势。

大模型被誉为当前人工智能发展的智能底座，是全球竞(jìng)争最(zuì)激(jī)烈的研究(jiū)方向(xiàng)之一，包(bāo)括(kuò)谷歌、亚(yà)马(mǎ)逊(xùn)、百度(dù)、阿里、腾讯等众多头部(bù)企业都在竞(jìng)相发(fā)力。

不过训练大(dà)模(mó)型(xíng)的确价格不菲，以国(guó)盛证券(quàn)发布的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练一(yī)次的成本约为(wèi)140万美元。而对于(yú)一(yī)些(xiē)更大的LLM(大(dà)型(xíng)语言模型)，训练(liàn)成本(běn)则介(jiè)于200万美(měi)元(yuán)至1200万美元(yuán)高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立(lì)访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多(duō)片英伟达A100 GPU，初(chū)始投入成(chéng)本约(yuē)为8亿美元，每日仅电(diàn)费就在5万美元(yuán)左右。

此外不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都(dōu)离(lí)不开庞大算力(lì)支持(chí)。在关注各类大模(mó)型的发展同时，更应该关注算力网络的(de)建设。

算力网络正驱动AI产(chǎn)业发展(zhǎn)进(jìn)入史诗级加(jiā)速(sù)进程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人(rén)工智能发(fā)展的终极(jí)目标(biāo)离得更近。

因为算力可以对(duì)突(tū)破性技(jì)术创新提供(gōng)大力的支持(chí)。这方面，多模态大模(mó)型(xíng)是典型。作为面向未来强人工(gōng)智(zhì)能、通用人工(gōng)智(zhì)能的(de)重要技(jì)术创新，多模态大(dà)模(mó)型已经在人工智(zhì)能(néng)领域提出了很多年，业界(jiè)也有(yǒu)不少(shǎo)技(jì)术突破，但是，多模态大模型进一步往(wǎng)下走，算力需(xū)求呈几(jǐ)何式上(shàng)升，一(yī)般的算力基(jī)础设(shè)施很(hěn)快将难以胜任。

从图像、文字、语音单独一项的(de)训练，到双模态、三模态的跃(yuè)迁(qiān)，让人工智能可以灵活(huó)应对不同(tóng)模(mó)态的(de)转化(huà)、像人(rén)与(yǔ)世界交互一样自然，这方面，由(yóu)算力网络来(lái)驱(qū)动将有明显优(yōu)势。