什么是狗啃式刘海，什么是狗啃式刘海发型-绿茶通用站群

什么是狗啃式刘海，什么是狗啃式刘海发型 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)天机器人ChatGPT火爆以来，微软公司创(chuàng)始(shǐ)人比尔·盖(gài)茨(cí)已多次公开谈论人工智能话题。在(zài)最(zuì)近的(de)一次采访中(zhōng)，他再(zài)次表示：“AI可能(néng)会让(ràng)科技行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这(zhè)个(gè)结论是(shì)他在当(dāng)地(dì)时间2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出的(de)。

他预期，AI的(de)发展可(kě)能会威胁到(dào)谷(gǔ)歌的市占率，因为(wèi)微软在AI方面的行(xíng)动相当(dāng)迅速。而最终科技巨头将把AI整合成用户的“全(quán)能助手(shǒu)”，包揽一切应用，与人们进行沟(gōu)通(tōng)并提供建议，可以取代(dài)亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口(kǒu)中全能助手的到(dào)来可能尚需时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次(cì)AI绘(huì)画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话(huà)题(tí)热点(diǎn)包(bāo)围中杀出重围。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯了，AIGC或(huò)进入可控期(qī)，将(jiāng)洗(xǐ)牌科技行业？_黑料正能量(liàng)

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新(xīn)玩法

AIGC向(xiàng)可(kě)控靠近

以AI绘画为代(dài)表的AIGC上(shàng)一(yī)次爆火的时候，还是2022年8月，在美国科罗拉多州(zhōu)举办的(de)新兴数字艺术家竞(jìng)赛中，一幅名为《太(tài)空歌剧院》的作品获奖。

随后各(gè)大(dà)厂商的AI绘(huì)画软(ruǎn)件被广大网友熟知并体验，Stable Diffusion便(biàn)是其中代表。

用户们可以在应用中输(shū)入一组关(guān)键词或者一张(zhāng)照片，就能获得一幅(fú)AI创作的画作。

作画的关键(jiàn)就是所(suǒ)输入(rù)的文本。同一(yī)组关键词也可以创作出(chū)很多(duō)张风格不一样(yàng)的画作(zuò)，这让创(chuàng)作的过程(chéng)就像(xiàng)开盲盒。

很(hěn)多用户很喜(xǐ)欢这种(zhǒng)不确定的惊(jīng)喜，他们会将(jiāng)生(shēng)成的(de)美(měi)图当做头像(xiàng)。而另一部分喜欢翻看AI绘画的(de)“翻车”作(zuò)品。在社(shè)交媒体上，许多用户(hù)分享AI“翻(fān)车现场”，例如，一位网友的小狗照片被(bèi)AI画成了“肌肉男”，还有网(wǎng)友的(de)个人照片被AI识别成了建筑。

而如今(jīn)随着ControlNet的(de)出现与(yǔ)加(jiā)持，以往AI绘画的填写关键词游戏(xì)可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福读博的中(zhōng)国人张吕敏创(chuàng)作的一种基于控制点的图像变形算(suàn)法，主要(yào)用(yòng)于数字图像(xiàng)处(chù)理、计算机(jī)视觉(jué)和(hé)计算(suàn)机图形学等(děng)领域(yù)。

其SD插件一经发布(bù)，在短短的(de)两天内(nèi)便(biàn)成(chéng)为(wèi)了AI绘画(huà)领域最(zuì)新的(de)热点。

在此之前，大(dà)家用了很多方法想让AI生成的结果尽(jǐn)可能的符合要求，但是都不尽如人(rén)意(yì)，它的出现代表着AI生成开始进(jìn)入(rù)真正的可控时期(qī)。

因为ControlNet可(kě)以直接提取画面的构(gòu)图，人物的姿势和(hé)画(huà)面的深度信(xìn)息等(děng)。有了它的帮助，就不用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式的创作了。

通俗(sú)的说ControlNet相当于给AI绘画(huà)加了“魔法”，不少博(bó)主(zhǔ)的作品已经获得了大量(liàng)的浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中之一，他(tā)用(yòng)朋友的照片直(zhí)接带她们走进(jìn)动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片(piàn)转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应的关(guān)键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始换(huàn)关(guān)键(jiàn)词试效果(guǒ)。

通过图片就可以看出来(lái)，效果十分(fēn)惊艳(yàn)。

更厉害的(de)是，除了真实的照片，草图(tú)也可以加上“魔法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和“逗(dòu)砂”介(jiè)绍(shào)到ControlNet还能实现线稿转全彩(cǎi)图。大神张吕敏其本(běn)尊也亲(qīn)自回应。

不(bù)得不说(shuō)当(dāng)下AIGC已经变得越(yuè)来越强大(dà)，甚至(zhì)输(shū)出的作品都(dōu)已经能以假(jiǎ)乱真了(le)。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发

警(jǐng)惕安全问(wèn)题

近日，“苏州金鸡湖(hú)有游艇party”的消息火遍(biàn)网(wǎng)络，而经过警方辟(pì)谣这所谓的“party”可(kě)能是(shì)全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于(yú)这个活动里面给出的美女(nǚ)照片都是(shì)AI制(zhì)作(zuò)的真人照片绘图，因为(wèi)太逼真，被(bèi)大(dà)家当成(chéng)真事传播了(le)。

不过仔细观察可以发(fā)现，活动(dòng)发(fā)起者(zhě)提供的照片中(zhōng)有个很大的(de)漏(lòu)洞可以发现并非真人，而(ér)是AI绘图，那便是(shì)图片中女性(xìng)的手(shǒu)指部分有(yǒu)的存在异(yì)常。

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有行业人事表示：“现在因为手(shǒu)指部分的绘画算法比较(jiào)复(fù)杂，AI还不(bù)太会画人(rén)的(de)手(shǒu)，但(dàn)最新(xīn)看到的图(tú)片已经有越(yuè)来越(yuè)完美的AI模型出现，以后可(kě)能就完全没(méi)有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在国(guó)外也已有发生。据英(yīng)国广播公司报道(dào)，土耳其地震期间，有Tiktok用户(hù)使用(yòng)AI合成(chéng)了儿(ér)童受灾的假照片发(fā)布到网络，以此(cǐ)诱骗善(shàn)良的(de)人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目(mù)前(qián)随着技术发展，AIGC已(yǐ)经(jīng)能做出(chū)真人照片般(bān)的绘图(tú)效果，如果(guǒ)这样的图片被用来诈骗，将非(fēi)常(cháng)可(kě)怕。

此(cǐ)外AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判者认为AI在“学习”了大量前人(rén)的作品之后，其创作没有任何情绪和(hé)灵魂，难以和人类的(de)艺术(shù)创作相(xiāng)提(tí)并论。

另一方面(miàn)，AIGC背后(hòu)的版权、目前都(dōu)并(bìng)没有(yǒu)得到有效的解决(jué)，还有AIGC会(huì)不会代替(tì)人(rén)类“至(zhì)高(gāo)无上”的创(chuàng)意(yì)。

马斯克也强(qiáng)调，人(rén)工智(zhì)能的(de)安(ān)全(quán)问题需要得到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一(yī)站除了(le)视(shì)频，还有远方

技(jì)术都是有(yǒu)两面性的(de)，潜在的(de)危害(hài)并不能掩(yǎn)盖(gài)其光辉的(de)贡献。现在看来，人工智能技术将(jiāng)是第四次工(gōng)业革命的核心驱动力量，将创造新的增长奇迹。

过去一年，人工智能在技术(shù)和(hé)商业(yè)层面都有了巨大进展，AI绘画就是人工智能技术发生方(fāng)向(xiàng)性改变的一个代表。其下一站或许就是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先后发布了(le)几(jǐ)条(tiáo)引爆科技圈的短视(shì)频。这(zhè)些视频引发关注并(bìng)非内容做(zuò)得多优秀，反而都非常简单，比如一匹正在(zài)喝水的马(mǎ)，一只(zhǐ)画画(huà)的玩具熊，或者一段骑摩托车的第一视角录(lù)像，随便一(yī)个有手机的人都可以(yǐ)随(suí)手录下一段。

但(dàn)这些短视频的创作方式非常(cháng)简(jiǎn)单，创作者仅仅(jǐn)需要向AI输入一段话，甚至(zhì)只(zhǐ)是说一下要求(qiú)，AI就(jiù)可以(yǐ)根据需要生成一(yī)段视频(pín)。

谷歌发布(bù)的两个AI生(shēng)成视频分(fēn)别(bié)来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清，与Meta的(de)Make-A-Video没有太多的(de)差别。

在Make-A-Video公布了AI生成的视频后，AI圈就已经玩(wán)了(le)一波梗，一个能(néng)够做出更高清视(shì)频(pín)的AI还不(bù)足(zú)以在短(duǎn)时(shí)间内(nèi)戳中兴奋(fèn)点。

Phenaki更(gèng)加令人(rén)震惊(jīng)的地方在于，它可以制(zhì)作出超过2分(fēn)钟的(de)连(lián)贯的也有确切内容的视频，这才(cái)是真正让人们感(gǎn)到惊喜的地方。因为无论AI生成的(de)视频(pín)多么高(gāo)清(qīng)，也(yě)只能是(shì)为内容(róng)生产(chǎn)者(zhě)提供一个灵(líng)感，一个素材，一(y什么是狗啃式刘海，什么是狗啃式刘海发型ī)个过场动画(huà)。

不过能(néng)够制作(zuò)出有(yǒu)具体剧(jù)情内容的(de)视(shì)频就意味(wèi)着，一些视频创作(zuò)由(yóu)AI代替人工完(wán)成已经初步有了可(kě)能。

当下(xià)AI的发展速(sù)度已经超过大部分人的想象。内(nèi)容(róng)产业的本质是供(gōng)给创造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可以(yǐ)为(wèi)内容产业带(dài)来更(gèng)新(xīn)的内容风(fēng)格、更快的生产速度，更低的(de)生产成本，这无疑会(huì)驱动内容产业的大爆发。

除了AI绘图什么是狗啃式刘海，什么是狗啃式刘海发型、视频，AIGC技术(shù)还(hái)能应用于音乐、代码、机器人动(dòng)作等(děng)多种内容形式的生成。不难发现该项(xiàng)技术不仅(jǐn)在(zài)游(yóu)戏等行业能得到有效应(yīng)用，对于下一(yī)代互联网各种元素(sù)的构建亦有(yǒu)关(guān)键意义。

从商业化的角(jiǎo)度(dù)来看，文(wén)化(huà)娱乐、教育、传(chuán)媒(méi)等诸多领域，本身就对基于(yú)AI的可视化内容有强烈(liè)需(xū)求。

因此，AI绘(huì)画(huà)及视频(pín)或不是结果，而(ér)只(zhǐ)是AI进程中的一块重要拼图(tú)，有望在技术更新的加持下实现更大的(de)应用价(jià)值(zhí)。

AI从理解内(nèi)容，走向了可以生(shēng)成内(nèi)容(róng)，甚至(zhì)能够创造出独(dú)立价值和独立视角(jiǎo)的内容。AIGC的再(zài)次(cì)出圈，更代表着未来的先进生产(chǎn)力(lì)即(jí)将到来。

紧抓(zhuā)大模型与算力，牢(láo)固AIGC底座(zuò)

从技术(shù)的(de)发展也可以(yǐ)看(kàn)出，在语言(yán)大模型(xíng)、图像大模型(xíng)之后，多模态大模(mó)型(xíng)已经(jīng)成为了新(xīn)的(de)趋势。

大模型(xíng)被(bèi)誉为(wèi)当(dāng)前人(rén)工智(zhì)能发展的智能底(dǐ)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)、腾讯等众多头部(bù)企业都在竞相(xiāng)发力。

不过训练大模型的确价格(gé)不菲，以(yǐ)国盛证券发布的(de)《ChatGPT需要多少算力》报告估(gū)算，GPT-3训练一次的成本约(yuē)为140万(wàn)美元(yuán)。而对于(yú)一些(xiē)更大的LLM(大(dà)型语(yǔ)言模(mó)型(xíng))，训练成本则介于200万美(měi)元至1200万美(měi)元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访(fǎng)客平(píng)均数1300万计(jì)算，其对应芯片需求为3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投入成本(běn)约为(wèi)8亿(yì)美元，每日仅电(diàn)费就在5万(wàn)美元左右。

此外不(bù)论是(shì)ChatGPT还是AIGC，都离不开庞(páng)大算(suàn)力支持。在关注各类大模型的发展同时，更(gèng)应该(gāi)关注算力(lì)网络的建设。

算力网络正驱动AI产(chǎn)业(yè)发展进入史诗(shī)级加速进程，让AIGC及(jí)通用AI这(zhè)一人工智能发展的终极(jí)目(mù)标离得更近。

因为算(suàn)力可以对突破(pò)性技术创(chuàng)新提(tí)供大力的(de)支持。这方面(miàn)，多(duō)模态大模型是典型。作为面(miàn)向未来强人工智能、通用人(rén)工智能(néng)的重(zhòng)要技术创新，多模态大(dà)模型已经在人工智能领(lǐng)域提出了很多(duō)年，业界(jiè)也有不少(shǎo)技术突(tū)破，但是(shì)，多模(mó)态大模(mó)型进(jìn)一步往(wǎng)下走，算(suàn)力需求呈几何式上(shàng)升，一般的(de)算力(lì)基础设施很(hěn)快(kuài)将难(nán)以(yǐ)胜任。

从图像(xiàng)、文字、语(yǔ)音单独(dú)一(yī)项的训练(liàn)，到双模态、三(sān)模态的跃迁，让(ràng)人工(gōng)智能可以灵活(huó)应对不同模态(tài)的转化、像人与世界交互一样自然，这方(fāng)面，由(yóu)算力网络来驱动将有明(míng)显优势(shì)。