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体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？ 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)机器人(rén)ChatGPT火爆以来(lái)，微(wēi)软(ruǎn)公司创始人比尔·盖茨已多次公开谈论人工智能话题。体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？在最近的一次采访中，他再次(cì)表示：“AI可(kě)能会让科技行业迎来(lái)一(yī)次剧烈的(de)洗牌”。

这个结(jié)论(lùn)是他(tā)在当地时间2月20日(rì)接受《In Good Company》节目专访(fǎng)时提出(chū)的(de)。

他(tā)预期，AI的发展(zhǎn)可能会威(wēi)胁到谷歌的市(shì)占率，因为微软在(zài)AI方面(miàn)的行动相当迅速。而最终科技巨头将把(bǎ)AI整(zhěng)合成用户的“全能(néng)助手”，包揽一切应用，与人们进行(xíng)沟通并提供建(jiàn)议，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口中(zhōng)全能(néng)助手的到来(lái)可能尚(shàng)需时日，但(dàn)由ControlNet引发的又一次(cì)AI绘画浪潮(cháo)，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题热点包围中(zhōng)杀出重(zhòng)围。

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ControlNet颠(diān)覆AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘(huì)画为(wèi)代表的AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月，在(zài)美国科(kē)罗拉多州(zhōu)举办的新兴(xīng)数字艺(yì)术家(jiā)竞赛(sài)中，一幅名为《太空歌剧院》的(de)作品获奖。

随后(hòu)各大厂商的AI绘画(huà)软件被广大网友(yǒu)熟(shú)知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是其中代(dài)表。

用户们可(kě)以在应用中输入一组(zǔ)关键词或者一张照片(piàn)，就能获得一幅(fú)AI创作的画作。

作画的关键就(jiù)是所输入的文本。同一组关(guān)键词也(yě)可以创作(zuò)出(chū)很多张风格不一样的画作，这让(ràng)创作的过程(chéng)就(jiù)像开盲盒。

很(hěn)多(duō)用户很喜欢(huān)这种不(bù)确(què)定的(de)惊喜，他(tā)们会将生成(chéng)的美图当做头像(xiàng)。而另一部(bù)分喜欢翻看AI绘画的“翻(fān)车”作品。在社交媒体上，许多(duō)用(yòng)户分享AI“翻车现(xiàn)场”，例如，一(yī)位(wèi)网友的小狗(gǒu)照片被(bèi)AI画成了“肌(jī)肉男”，还有网友的个(gè)人照片被AI识别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关键词游(yóu)戏可能要被颠覆了(le)。

ControlNet是一位正在斯坦福读博的中国人张吕敏创作的一(yī)种基(jī)于控制点的图像变形算法，主要用(yòng)于数字图像处理、计算机视觉和计算机(jī)图形学等领域。

其SD插件一经(jīng)发布，在短短的两天内(nèi)便(biàn)成为了AI绘画领域最(zuì)新(xīn)的热点(diǎn)。

在此之前，大家用了很(hěn)多(duō)方法想让AI生成的结果尽可(kě)能(néng)的符合要求，但是都不(bù)尽如人意，它的出现(xiàn)代表着(zhe)AI生成开始(shǐ)进(jìn)入真正的可控时期。

因为ControlNet可(kě)以(yǐ)直接提取(qǔ)画面的(de)构图，人物(wù)的姿势和画面的(de)深度信息等。有(yǒu)了它(tā)的帮助(zhù)，就(jiù)不用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒(hé)式的(de)创作(zuò)了。

通(tōng)俗的说ControlNet相当于给AI绘(huì)画加(jiā)了(le)“魔法(fǎ)”，不少博主的作(zuò)品已经(jīng)获得(dé)了大量的浏览量(liàng)，“viggo”就是其中之一，他用朋友的照片(piàn)直接带她们(men)走进动漫世界。

viggo先用(yòng)StableDiffusion图片转文字(zì)。

再用Text2Prompt插件拓展找到对应的(de)关键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼开始(shǐ)换关键词试效(xiào)果。

通过图片就可以看出来，效果十分惊艳。体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？

更厉(lì)害(hài)的是，除了真(zhēn)实的照片，草图也可以(yǐ)加(jiā)上“魔(mó)法”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还(hái)能实现线稿转(zhuǎn)全彩图。大神张吕敏其本(běn)尊(zūn)也亲自回应。

不得(dé)不说当(dāng)下AIGC已经变得(dé)越(yuè)来越强大，甚至(zhì)输出的作品(pǐn)都已经能以假乱真了。

难(nán)辨虚(xū)实，AIGC技术(shù)力爆发

警(jǐng)惕(tì)安全问题

近日，“苏州(zhōu)金鸡湖(hú)有游艇party”的消息火遍网(wǎng)络，而经过警方辟谣这所谓(wèi)的“party”可能是全国第(dì)一起AI绘图(tú)诈骗。

由于这个活动里面给出的(de)美女照(zhào)片都是(shì)AI制作的真人(rén)照片绘图(tú)，因为太逼(bī)真(zhēn)，被(bèi)大(dà)家(jiā)当成(chéng)真事传播了(le)。

不(bù)过仔细观察可以发(fā)现，活(huó)动(dòng)发起者提供(gōng)的照片(piàn)中(zhōng)有个很(hěn)大的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘图，那便是(shì)图片中女性的手指部(bù)分有(yǒu)的存在异(yì)常。

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有行业人事表示：“现在因(yīn)为手指部分的绘画算法比较复杂，AI还不太会画(huà)人的手，但最(zuì)新看到的图片已(yǐ)经(jīng)有越来(lái)越完美的AI模型出现(xiàn)，以后可能(néng)就完(wán)全没有漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国外也(yě)已(yǐ)有发生。据英国广播公司(sī)报道，土耳其地震期(qī)间，有(yǒu)Tiktok用户使用AI合成(c体校怎么考,上体校需要什么条件呢，体校需要什么条件可以考？héng)了儿童受灾的假(jiǎ)照片发布到网(wǎng)络(luò)，以(yǐ)此诱(yòu)骗善良(liáng)的人打赏“捐助”从而实施诈骗。

目前(qián)随着(zhe)技术发展，AIGC已经能做出真人照片般的绘图(tú)效果，如果这样的图片被用来诈骗(piàn)，将非(fēi)常(cháng)可怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很多(duō)担(dān)忧(yōu)，一方面，批(pī)判者认(rèn)为AI在“学(xué)习(xí)”了大(dà)量前人(rén)的(de)作品之后(hòu)，其创作没有任(rèn)何情绪(xù)和灵(líng)魂，难以和人类(lèi)的艺术创作相(xiāng)提并论。

另(lìng)一(yī)方面，AIGC背后(hòu)的版(bǎn)权、目前(qián)都并没有得到有(yǒu)效的解决，还有AIGC会不会代(dài)替(tì)人(rén)类(lèi)“至高无上(shàng)”的创意。

马斯克(kè)也强调，人工(gōng)智(zhì)能的安全(quán)问题需要得到重视，太晚就来不(bù)及了。

AIGC下(xià)一(yī)站除了视频，还有远方

技术(shù)都是有两面性的，潜在的危害(hài)并不能掩盖(gài)其光辉的贡献(xiàn)。现在(zài)看来，人工智能技术将是第四次(cì)工业革命的核心驱动(dòng)力量，将创造新的增(zēng)长奇(qí)迹。

过去(qù)一年，人工智能(néng)在技(jì)术(shù)和(hé)商业层(céng)面(miàn)都有了巨大进(jìn)展，AI绘画就是(shì)人工智能技术(shù)发生方(fāng)向(xiàng)性改(gǎi)变的一(yī)个(gè)代表。其下一站或许就是视频。

此前，Meta和(hé)谷歌先后发(fā)布了几条引(yǐn)爆科技(jì)圈的短(duǎn)视(shì)频。这些视频引发(fā)关注并非内容(róng)做得(dé)多(duō)优秀，反而都非常简(jiǎn)单(dān)，比如一匹正(zhèng)在喝水(shuǐ)的(de)马，一只画画的玩具熊，或者一段骑(qí)摩托车(chē)的第一(yī)视角(jiǎo)录像(xiàng)，随便一个有(yǒu)手机的人都可(kě)以随手录下一段。

但(dàn)这些短视频(pín)的创作方(fāng)式非常简单，创作者(zhě)仅仅需(xū)要(yào)向AI输入一(yī)段(duàn)话，甚至只是说(shuō)一下要求，AI就(jiù)可以根据(jù)需要生成一段(duàn)视频。

谷歌发布的两个AI生(shēng)成(chéng)视(shì)频分别来(lái)自于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要(yào)突出的(de)是高清(qīng)，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的差别。

在Make-A-Video公布了AI生成(chéng)的视(shì)频后，AI圈就已经(jīng)玩(wán)了一(yī)波梗，一个能够(gòu)做出更高清视频的AI还不足以在短时间内戳(chuō)中兴奋点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它可以制作出超过2分钟的连贯的也(yě)有确切(qiè)内容的(de)视频，这才是真正(zhèng)让人们(men)感到惊喜(xǐ)的地方(fāng)。因为无论AI生(shēng)成(chéng)的视频多么(me)高(gāo)清，也只能是为(wèi)内(nèi)容生产者提供一个灵感，一(yī)个(gè)素材，一个(gè)过场动画。

不过能够制作出(chū)有具(jù)体剧情(qíng)内容的视(shì)频(pín)就(jiù)意味着，一(yī)些视频(pín)创(chuàng)作由AI代替人(rén)工完成已经初步有了可能。

当下(xià)AI的发(fā)展速度已(yǐ)经超过大部分人的(de)想象。内容产(chǎn)业的本质(zhì)是(shì)供给创造需求，AIGC作为(wèi)全新的内(nèi)容生产方(fāng)式，可以(yǐ)为内容产业带来更新(xīn)的(de)内(nèi)容风格、更快的生产(chǎn)速度，更(gèng)低的(de)生产成本，这无疑会驱动内容产业(yè)的大(dà)爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还(hái)能应用(yòng)于音乐(lè)、代码(mǎ)、机器人动作等多种(zhǒng)内容形式(shì)的生成。不难(nán)发现该项(xiàng)技术不仅在游戏等行(xíng)业能得到(dào)有效(xiào)应用，对于下(xià)一代互(hù)联网各(gè)种元(yuán)素的构建亦有关键意义。

从商(shāng)业化的角度来看，文化(huà)娱(yú)乐、教育(yù)、传媒(méi)等(děng)诸多领域，本(běn)身就对基于AI的(de)可视化内容有强(qiáng)烈(liè)需求。

因此(cǐ)，AI绘画(huà)及视频或(huò)不是结果，而只是AI进程中的一块重要拼图，有(yǒu)望在技(jì)术更新的(de)加持下实现更大的应(yīng)用价值。

AI从理解内容(róng)，走向了可以(yǐ)生(shēng)成(chéng)内容，甚(shèn)至能够(gòu)创造出(chū)独立(lì)价值和独立视角(jiǎo)的(de)内容。AIGC的再次(cì)出圈，更代表着未来的(de)先进生(shēng)产力(lì)即将到来。

紧(jǐn)抓大(dà)模型(xíng)与算力，牢固AIGC底座

从技术的发展(zhǎn)也可以看出，在语言(yán)大模型(xíng)、图(tú)像大模型之后(hòu)，多模态大模型已(yǐ)经成为了新的趋势。

大模(mó)型被誉为当(dāng)前(qián)人工智能发展(zhǎn)的智能底座，是(shì)全球竞(jìng)争最激烈(liè)的(de)研究方向之(zhī)一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众(zhòng)多头部企业都在竞(jìng)相(xiāng)发力。

不过训练大模型的确价格不菲，以国(guó)盛(shèng)证(zhèng)券发(fā)布的(de)《ChatGPT需要多少算(suàn)力》报告估算，GPT-3训练一次的成(chéng)本约为140万美元。而对(duì)于一些(xiē)更大(dà)的LLM(大(dà)型(xíng)语言模型)，训练成(chéng)本则介于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为(wèi)3万(wàn)多(duō)片英伟(wěi)达(dá)A100 GPU，初始投(tóu)入成本(běn)约为8亿美元，每(měi)日仅电(diàn)费就在(zài)5万美元左右(yòu)。

此(cǐ)外(wài)不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不开(kāi)庞大(dà)算力支持(chí)。在关(guān)注各类大模型(xíng)的发展同(tóng)时(shí)，更应该关注算力网络的建(jiàn)设。

算(suàn)力网络正(zhèng)驱动AI产业发展进入史诗级(jí)加速(sù)进程，让AIGC及通用AI这一(yī)人工智能发展的(de)终极(jí)目标离得更近。

因(yīn)为(wèi)算(suàn)力(lì)可以(yǐ)对突破(pò)性技术创新提供大力的(de)支持(chí)。这方面，多模态(tài)大模型是典型。作为面向(xiàng)未来强人工智能、通用人工智能(néng)的重(zhòng)要技术创(chuàng)新(xīn)，多模态大(dà)模型已经在(zài)人工智能领(lǐng)域提出了很多(duō)年，业界(jiè)也有不少技术突破(pò)，但(dàn)是，多模态大模型(xíng)进一步往下走，算力(lì)需求呈几何式上升，一(yī)般的算力基础(chǔ)设施很快将难以(yǐ)胜任。

从图像、文字、语音单独一项的(de)训练(liàn)，到(dào)双模态、三(sān)模态的跃(yuè)迁，让人工智能可以灵活(huó)应对不同模(mó)态(tài)的转(zhuǎn)化、像(xiàng)人与世界交互(hù)一样自然(rán)，这方面，由(yóu)算(suàn)力(lì)网络来驱动将有(yǒu)明显优势(shì)。