白头发从哪开始白，白头发从发梢开始白是什么原因-绿茶通用站群

白头发从哪开始白，白头发从发梢开始白是什么原因 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(tiān)机(jī)器人(rén)ChatGPT火(huǒ)爆以来(lái)，微(wēi)软(ruǎn)公司(sī)创始人比尔·盖茨(cí)已多次公开(kāi)谈论人工(gōng)智能(néng)话题。在(zài)最近(jìn)的一次采访中，他再次表示：“AI可能会让科技(jì)行(xíng)业迎来(lái)一次剧(jù)烈的洗牌”。

这个(gè)结论是(shì)他在当地时(shí)间2月20日接受《In Good Company》节目专访时(shí)提出的。

他预期(qī)，AI的发展可能(néng)会威胁(xié)到谷歌的市占(zhàn)率，因为微软在AI方面的(de)行动相当(dāng)迅(xùn)速。而最终科技巨头将把AI整合成用(yòng)户的(de)“全能助手”，包揽(lǎn)一(yī)切应(yīng)用，与(yǔ)人(rén)们进行沟通并提供(gōng)建议(yì)，可(kě)以取代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等(děng)应(yīng)用(yòng)。<白头发从哪开始白，白头发从发梢开始白是什么原因/p>

大佬(lǎo)口中全能(néng)助手的到来可能尚需时日，但由ControlNet引发的又(yòu)一次AI绘画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点(diǎn)包围中(zhōng)杀出重(zhòng)围。

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

ControlNet颠覆AI绘画新玩法(fǎ)

AIGC向可控(kòng)靠近

以AI绘(huì)画为(wèi)代表(biǎo)的AIGC上(shàng)一(yī)次爆火(huǒ)的时候，还是2022年8月(yuè)，在美国科(kē)罗拉多州(zhōu)举办的新兴数字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅名为《太(tài)空歌剧院》的作品获奖。

随后各(gè)大厂商的AI绘画软件被广大网友熟(shú)知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中代(dài)表(biǎo)。

用户们可以在应用中(zhōng)输(shū)入一组关键词或者一张照片，就能(néng)获(huò)得一幅(fú)AI创作的画作(zuò)。

作画的关键(jiàn)就(jiù)是所输入(rù)的文本。同一组关键词也可以创(chuàng)作出很多张风格不一样的画作，这(zhè)让创作的过(guò)程就像开盲盒。

很(hěn)多用户很喜欢(huān)这种不确定的惊(jīng)喜，他(tā)们会将生成的美图当(dāng)做头(tóu)像。而另(lìng)一部分喜欢翻看(kàn)AI绘画的(de)“翻车”作品。在社交媒白头发从哪开始白，白头发从发梢开始白是什么原因体上(shàng)，许(xǔ)多用户分享AI“翻车现场”，例如(rú)，一位网(wǎng)友(yǒu)的小(xiǎo)狗(gǒu)照片(piàn)被AI画成了“肌肉男”，还有网友的个人(rén)照片被AI识别成了建筑。

而如今随(suí)着ControlNet的出现与加持，以往AI绘(huì)画的(de)填写关键词(cí)游戏(xì)可能要(yào)被(bèi)颠覆(fù)了。

ControlNet是一位正(zhèng)在斯(sī)坦福读博的中国人张吕敏创作的一种基(jī)于控制点的图(tú)像变形算法(fǎ)，主要(yào)用(yòng)于数字图(tú)像处理、计算机(jī)视觉和计算机图(tú)形学等领域(yù)。

其SD插件一经(jīng)发布(bù)，在(zài)短短的两天(tiān)内便成为了AI绘画领(lǐng)域最新(xīn)的热点。

在此之前，大家用(yòng)了很多(duō)方法(fǎ)想(xiǎng)让AI生成的结果尽可(kě)能的符合要求，但是(shì)都不尽如人(rén)意(yì)，它的出现(xiàn)代(dài)表着(zhe)AI生成开始进入真正的可控时期。

因为ControlNet可以直接提取画面的构(gòu)图，人物的姿(zī)势(shì)和(hé)画(huà)面的(de)深(shēn)度信息等(děng)。有了它(tā)的帮助，就(jiù)不用频繁(fán)的(de)用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了(le)。

通俗的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了(le)“魔法”，不少博主的作品已(yǐ)经(jīng)获得了大量的浏览量，“viggo”就是(shì)其中之(zhī)一，他用朋友的照片直接带她们走进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件(jiàn)拓展找到(dào)对应(yīng)的(de)关键(jiàn)词；最(zuì)后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始换关键词(cí)试效果。

通过图片(piàn)就可(kě)以看(kàn)出(chū)来(lái)，效果十(shí)分(fēn)惊艳。

更厉害的是，除(chú)了真实(shí)的照片，草图也可以加(jiā)上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂(shā)”介绍到ControlNet还能(néng)实现线稿转全彩(cǎi)图。大神张吕敏(mǐn)其本尊也(yě)亲自(zì)回应。

不得不(bù)说当下AIGC已经变得越来越强大，甚至输出的作品都已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术(shù)力爆发

警惕安全(quán)问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火遍网(wǎng)络，而经过(guò)警方辟(pì)谣(yáo)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(huó)动(dòng)里面给出的(de)美(měi)女(nǚ)照片都(dōu)是AI制作的真人照片(piàn)绘图(tú)，因为太逼真，被大家当成真事(shì)传播了(le)。

不过仔细(xì)观察可以发现，活动发起者(zhě)提供的照片中有个很大的(de)漏洞可(kě)以发现并非真人，而是AI绘(huì)图，那便是(shì)图片中(zhōng)女性的手指部分有的(de)存在异常。

ChatGPT之后(hòu)又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控期，将洗牌(pái)科技行业？_黑(hēi)料正能(néng)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(fù)杂，AI还不太(tài)会画人(rén)的(de)手，但(dàn)最新看到(dào)的(de)图片已经有越(yuè)来越完美的AI模型出现，以后可能(néng)就完全(quán)没有(yǒu)漏洞(dòng)了。”

类似的AI作图(tú)诈骗在国外(wài)也已有发生(shēng)。据英国广播公(gōng)司(sī)报道，土耳其地震期(qī)间，有Tiktok用户使(shǐ)用AI合成了儿童(tóng)受灾的假照片发布到网络(luò)，以此诱骗善良的(de)人打(dǎ)赏(shǎng)“捐助(zhù)”从而实施诈(zhà)骗。

目前随着技术发(fā)展，AIGC已经能做出真(zhēn)人照片般的绘(huì)图效果，如果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此外(wài)AIGC还引发了很多(duō)担(dān)忧，一方面，批判者(zhě)认为AI在“学习”了大量前(qián)人的作品之后(hòu)，其(qí)创(chuàng)作没有(yǒu)任何情绪和灵(líng)魂，难(nán)以和人类的艺(yì)术创(chuàng)作相(xiāng)提并论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的版(bǎn)权、目前(qián)都并没有得到有效的解决，还有(yǒu)AIGC会(huì)不会代替人类(lèi)“至高(gāo)无上(shàng)”的(de)创意。

马(mǎ)斯克(kè)也强调，人工智能的安全问题需要得到重视，太(tài)晚就来不(bù)及了。

AIGC下(xià)一站(zhàn)除了(le)视(shì)频(pín)，还有远方

技(jì)术都(dōu)是有(yǒu)两面性的，潜在的危害并不能掩(yǎn)盖其光(guāng)辉的(de)贡献。现在(zài)看来，人工智能技术将是第四次工业革命的(de)核心驱动力(lì)量，将创造新(xīn)的增长奇(qí)迹。

过去一年，人工智能在技术和(hé)商业层(céng)面都有了(le)巨(jù)大进展，AI绘画就是人工智(zhì)能技术发(fā)生(shēng)方向性(xìng)改变的一个代表。其下(xià)一站或许就是(shì)视(shì)频。

此前(qián)，Meta和谷歌(gē)先(xiān)后发布了几条引爆科技圈(quān)的短视频。这些视频引发关(guān)注并非内容(róng)做得(dé)多优秀，反而都非常(cháng)简单(dān)，比如一(yī)匹正(zhèng)在喝水的马，一只画画的(de)玩具熊，或者一段骑(qí)摩托(tuō)车的第一视(shì)角录像，随便一个有手机的人都(dōu)可(kě)以随手(shǒu)录下一段。

但这(zhè)些短视频的创作方式非常简单，创作(zuò)者(zhě)仅(jǐn)仅需要向AI输入一段(duàn)话，甚至只是说一下要求，AI就可以根据需要生成(chéng)一段视(shì)频。

谷(gǔ)歌发布(bù)的两个(gè)AI生(shēng)成视频(pín)分别来自(zì)于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者(zhě)主要突出的是(shì)高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太多(duō)的差别。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生成(chéng)的视频(pín)后，AI圈就(jiù)已经(jīng)玩(wán)了一波梗，一个(gè)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更加令人震惊的地方在(zài)于，它可以(yǐ)制作(zuò)出超过2分钟的连贯的也有确(què)切(qiè)内容的(de)视频(pín)，这才是真正让人们感(gǎn)到惊喜的地方。因为无论AI生成的视频多么(me)高清，也只能(néng)是为内容生产者提供一个灵感，一个素(sù)材，一个过(guò)场动画。

不过能够制(zhì)作出有具体剧情内容(róng)的视频(pín)就意味着，一些视(shì)频创(chuàng)作由AI代替人(rén)工完成已经初(chū)步有了(le)可能(néng)。

当(dāng)下AI的发展速(sù)度已经超过大部分(fēn)人的想象(xiàng)。内容产业的(de)本质是(shì)供给创造需求，AIGC作为(wèi)全新的内容生产方(fāng)式，可以(yǐ)为内容产(chǎn)业(yè)带来(lái)更新的内容风格、更快的生产(chǎn)速度，更低的生(shēng)产成本，这无疑(yí)会驱动内容(róng)产业的大爆发(fā)。

除了(le)AI绘图、视频(pín)，AIGC技术还能应用于音(yīn)乐(lè)、代(dài)码、机器人动(dòng)作等多种内容(róng)形(xíng)式的(de)生成(chéng)。不难发现(xiàn)该项技(jì)术不(bù)仅(jǐn)在游戏等行业能得(dé)到有效应用(yòng)，对于下一(yī)代互联网(wǎng)各种元(yuán)素的构建(jiàn)亦有关键(jiàn)意义。

从商业(yè)化的角度来看(kàn)，文化(huà)娱(yú)乐、教育、传媒等诸(zhū)多领域，本身就对基于AI的可(kě)视(shì)化内容有强烈需求。

因(yīn)此(cǐ)，AI绘画及视频或不(bù)是结果，而只是(shì)AI进(jìn)程中(zhōng)的一块重要(yào)拼图，有(yǒu)望在技(jì)术更新的加持下实现(xiàn)更(gèng)大(dà)的(de)应用价(jià)值。

AI从理解内容，走向了可(kě)以生成内(nèi)容，甚至能够创造出独(dú)立价值和独立视(shì)角的(de)内容(róng)。AIGC的再次出圈，更(gèng)代表着未来的先进生产力即将到来(lái)。

紧抓大(dà)模型与算力，牢固AIGC底(dǐ)座

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

大模型被(bèi)誉为当(dāng)前人工(gōng)智能发展(zhǎn)的智能底座，是全(quán)球竞争最激烈的研究方向之一，包括谷歌、亚马逊、百(bǎi)度、阿里(lǐ)、腾讯(xùn)等众多头(tóu)部企(qǐ)业都在竞相发力(lì)。

不过训练大模型的(de)确价(jià)格不菲(fēi)，以国(guó)盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力》报(bào)告估算，GPT-3训练一次的成本(běn)约为140万美元(yuán)。而对于一些更大(dà)的LLM(大型语言模型)，训练成本则介于200万美元至(zhì)1200万美元高价(jià)之间(jiān)。

以ChatGPT在(zài)2023年1月(yuè)的独立访客平均数1300万计算，其对(duì)应芯(xīn)片(piàn)需求为3万(wàn)多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本约为(wèi)8亿美元，每日(rì)仅电费就在5万美(měi)元左(zuǒ)右。

此(cǐ)外不论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都离(lí)不开庞大算力支(zhī)持。在关注(zhù)各类(lèi)大模型的发展同时，更应该关注(zhù)算力网络的建设。

算力网络正驱动AI产业发(fā)展进入史(shǐ)诗(shī)级加速进程，让(ràng)AIGC及(jí)通(tōng)用AI这一人工(gōng)智能发展(zhǎn)的终极目标离(lí)得(dé)更近(jìn)。

因为算力可以(yǐ)对突破性技术创新(xīn)提(tí)供大力的支持。这方面，多模态大模型是典型。作为面向未来强(qiáng)人工智能、通用人(rén)工(gōng)智能的(de)重要技术创新，多(duō)模态(tài)大(dà)模型已经在人工(gōng)智能领域提出了很(hěn)多(duō)年，业界也有不(bù)少技术突破，但是，多模(mó)态大(dà)模型进一步往(wǎng)下走，算力需求呈(chéng)几何式上升，一般的算力基础设(shè)施很快将(jiāng)难以胜任(rèn)。

从图像、文字、语音(yīn)单独一项的(de)训练，到双(shuāng)模态、三模态的跃(yuè)迁，让人工(gōng)智能可以灵活应(yīng)对(duì)不同模态的转化(huà)、像(xiàng)人与世界交互(hù)一(yī)样(yàng)自然(rán)，这方面，由算力(lì)网络来驱动将(jiāng)有明显优势。