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找对象硬性条件是什么意思，硬性条件是啥意思 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ChatGPT火爆以来(lái)，微(wēi)软公(gōng)司创始人比尔·盖茨已(yǐ)多次公开谈论人工智能话题。在最(zuì)近的(de)一(yī)次采访中，他再次表示：“AI可能会让科技行业迎来一次剧(jù)烈的(de)洗牌(pái)”。

这个结论(lùn)是他在当地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出(chū)的。

他预期(qī)，AI的(de)发展可(kě)能(néng)会威胁(xié)到谷歌的市(shì)占率，因(yīn)为微软在AI方面的(de)行动相当迅速。而(ér)最终科技巨头将(jiāng)把AI整合(hé)成用户的“全能助手”，包(bāo)揽一(yī)切应(yīng)用，与人们进行沟通并提供建议，可(kě)以(yǐ)取代(dài)亚(yà)马逊、Siri或Outlook等(děng)应用。

大佬口中全能助手的到来可能尚(shàng)需(xū)时日，但由ControlNet引发(fā)的又一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在ChatGPT的话题热点包(bāo)围中杀出重围。

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ControlNet颠覆(fù)AI绘画(huà)新玩法

AIGC向(xiàng)可(kě)控(kòng)靠(kào)近

以AI绘画为代表的AIGC上一次爆火的时候，还是2022年8月，在美(měi)国科罗拉(lā)多州举办的新兴数字艺术家竞赛中(zhōng)，一幅(fú)名(míng)为《太空歌(gē)剧院(yuàn)》的作品获奖。

随(suí)后各(gè)大厂商(shāng)的AI绘(huì)画软(ruǎn)件被广大网友熟知并体(tǐ)验，Stable Diffusion便是其(qí)中代表。

用(yòng)户们可以在(zài)应用(yòng)中输入一(yī)组(zǔ)关(guān)键词或者一张(zhāng)照片，就能(néng)获(huò)得一幅AI创作的(de)画作。

作(zuò)画的关键就是(shì)所(suǒ)输入(rù)的文本。同一(yī)组关(guān)键词也(yě)可以创作出(chū)很多(duō)张风格(gé)不一样的画(huà)作，这让创作的过(guò)程就像开盲盒。

很多用户很喜(xǐ)欢这种(zhǒng)不确(què)定的(de)惊喜，他们会将生(shēng)成(chéng)的美图当做头像(xiàng)。而(ér)另一部分喜(xǐ)欢翻看(kàn)AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上，许多(duō)用(yòng)户分享AI“翻车(chē)现场”，例(lì)如，一(yī)位网友的小狗照片被(bèi)AI画成了“肌肉男”，还(hái)有(yǒu)网友的个人照片被AI识别成了建(jiàn)筑。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘(huì)画(huà)的(de)填写关键词游(yóu)戏可能要被颠(diān)覆(fù)了。

ControlNet是一(yī)位正在斯坦福读博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(zì)图像(xiàng)处理(lǐ)、计算(suàn)机(jī)视觉和计算机图(tú)形(xíng)学等领域。

其(qí)SD插件一经发(fā)布(bù)，在(zài)短(duǎn)短的(de)两天(tiān)内(nèi)便(biàn)成为了AI绘(huì)画领域最新的热(rè)点(diǎn)。

在此之前(qián)，大(dà)家用(yòng)了很多方(fāng)法(fǎ)想让AI生成的结(jié)果(guǒ)尽可(kě)能的(de)符合要求，但(dàn)是(shì)都不尽如人意，它的(de)出现代表着AI生(shēng)成(chéng)开始进入真正(zhèng)的可控时期。

因为ControlNet可以直接提取(qǔ)画面(miàn)的构图，人物的姿(zī)势(shì)和画面的深度信息等。有(yǒu)了它(tā)的帮助，就不用(yòng)频繁的用提示词来碰运气(qì)，抽(chōu)盲盒式(shì)的创作了。

通俗的(de)说ControlNet相(xiāng)当于给AI绘(huì)画(huà)加了“魔法”，不少博主的作品已(yǐ)经获得(dé)了大量的浏览(lǎn)量，“viggo”就是其中(zhōng)之一，他(tā)用朋友的照(zhào)片直(zhí)接带她们(men)走进动(dòng)漫(màn)世界。

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

再用(yòng)Text2Prompt插件(jiàn)拓展(zhǎn)找到对(duì)应的关键(jiàn)词；最后(hòu)用ControlNet插(chā)件绑定骨(gǔ)骼开始换(huàn)关键词(cí)试(shì)效(xiào)果。

通过图片就(jiù)可以看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更(gèng)厉害的是，除了真(zhēn)实的照片，草(cǎo)图也可(kě)以加上(shàng)“魔(mó)法(fǎ)”，知乎(hū)大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全彩图。大(dà)神张(zhāng)吕敏其本(běn)尊也亲自回应。

不得不(bù)说当下AIGC已经(jīng)变得越来越(yuè)强(qiáng)大，甚(shèn)至输出的(de)作品(pǐn)都(dōu)已经能以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力(lì)爆(bào)发

警惕安全问(wèn)题

近(jìn)日(rì)，“苏州金鸡湖有游艇party”的消(xiāo)息火遍(biàn)网络，而经(jīng)过警方辟(pì)谣这所谓的(de)“party”可(kě)能是全国第(dì)一(yī)起AI绘(huì)图诈(zhà)骗。

由于(yú)这(zhè)个活动里面(miàn)给出(chū)的美女照片都(dōu)是AI制作的真(zhēn)人照片绘(huì)图，因为太逼真，被大家当成(chéng)真(zhēn)事传(chuán)播了。

不过仔细观察可(kě)以发现(xiàn)，活动发起者(zhě)提供的照片中有个很大的漏洞可以发现并非真人，而是(shì)AI绘图(tú)，那便(biàn)是图片(piàn)中女(nǚ)性找对象硬性条件是什么意思，硬性条件是啥意思(xìng)的手指(zhǐ)部分(fēn)有(yǒu)的(de)存在异常。

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有行业人事表示：“现在因为(wèi)手(shǒu)指部分的绘画算法比较复杂(zá)，AI还不太会画人的手，但(dàn)最新看到的图片已经有越(yuè)来(lái)越(yuè)完美的(de)AI模型出(chū)现，以后可能(néng)就完全没(méi)有漏洞了。”

类似的(de)AI作图诈骗在(zài)国(guó)外也(yě)已有(yǒu)发生。据英国广播公司报(bào)道，土耳(ěr)其(qí)地(dì)震期间，有Tiktok用(yòng)户使用AI合成了儿童受灾的假(jiǎ)照片发布到(dào)网络(luò)，以此诱(yòu)骗(piàn)善良的人打赏(shǎng)“捐(juān)助”从而实施诈(zhà)骗。

目前随(suí)着技术发(fā)展，AIGC已经能做出真人照片般的绘图效(xiào)果，如果这样的图片被用(yòng)来诈骗，将非常可怕。

此外AIGC还引发了很多担忧，一方面，批判者认为(wèi)AI在(zài)“学习”了大(dà)量(liàng)前人的作(zuò)品之(zhī)后，其创(chuàng)作没(méi)有任何情绪(xù)和灵魂，难以和人类的艺术(shù)创作(zuò)相(xiāng)提并论。

另一方面(miàn)，AIGC背后的(de)版权(quán)、目前都(dōu)并没有得到有效的解(jiě)决，还(hái)有AIGC会不(bù)会(huì)代替人类“至高无(wú)上”的创意。

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

AIGC下(xià)一(yī)站(zhàn)除了视(shì)频，还(hái)有远方

技术都是有(yǒu)两(liǎng)面性的，潜在的危(wēi)害并不(bù)能掩盖其光辉的贡献(xiàn)。现在(zài)看来，人工(gōng)智能技术将(jiāng)是第四(sì)次(cì)工业革(gé)命的核心驱动力量，将(jiāng)创造新(xīn)的增长奇(qí)迹。

过去(qù)一年，人(rén)工智能在技术和商业层面都有(yǒu)了巨大进(jìn)展，AI绘画就是人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)技(jì)术发生方向性改变的一个代(dài)表(biǎo)。其下一(yī)站或许就是(shì)视频(pín)。

此前，Meta和谷歌先后发布了几条引爆科技(jì)圈的短视频。这些视频引发关注并非内容做得多(duō)优秀，反而都非(fēi)常简单，比如一匹正在喝水的马，一只画(huà)画的(de)玩具熊(xióng)，或者一段(duàn)骑摩托车的第(dì)一视(shì)角录(lù)像，随便一个(gè)有(yǒu)手机的人都可(kě)以(yǐ)随手录下一(yī)段。

但这些短视(shì)频的创作方式非常简单，创(chuàng)作(zuò)者仅仅需要向AI输入(rù)一(yī)段话，甚至只是说一下要(yào)求(qiú)，AI就可以根据需(xū)要生成一段视(shì)频。

谷歌发布的两个AI生成视频分别来(lái)自(zì)于Imagen Video和(hé)Phenaki，前者主要突出的是高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在Make-A-Video公布(bù)了(le)AI生成的视(shì)频后，AI圈就已经玩了一波梗，一个能够做(zuò)出更高清视频的AI还(hái)不(bù)足以在(zài)短(duǎn)时间(jiān)内戳中兴(xīng)奋点(diǎn)。

Phenaki更加令人震惊的(de)地(dì)方在于(yú)，它可以(yǐ)制作出超过(guò)2分钟的连贯的也有确切(qiè)内容的视频，这才是真(zhēn)正让人们感(gǎn)到(dào)惊(jīng)喜的地方(fāng)。因为无论AI生成的视频多么高(gāo)清，也(yě)只能是为(wèi)内容(róng)生产者提供一个灵感，一个素材，一个(gè)过场动画。

不过(guò)能够制作出有(yǒu)具体剧(jù)情内(nèi)容的(de)视频就(jiù)意味着，一些视(shì)频创作(zuò)由AI代替(tì)人工(gōng)完成已经(jīng)初步有(yǒu)了可能。

当(dāng)下(xià)AI的(de)发展速度(dù)已经超过大(dà)部分人的想象(xiàng)。内容产业的(de)本(běn)质(zhì)是供给创造(zào)需求，AIGC作(zuò)为全新的内(nèi)容(róng)生产方式，可以为内(nèi)容产业带来更新的内容风格(gé)、更快的(de)生产速度，更(gèng)低的生(shēng)产成本，这无疑会驱动内容产业的大(dà)爆发。

除了AI绘图(tú)、视频，AIGC技术还能应(yīng)用于音乐、代码(mǎ)、机器人动作等多种(zhǒng)内容形式的(de)生成(chéng)。不(bù)难(nán)发现该项技术不仅在游戏等行(xíng)业能得(dé)到有效(xiào)应用(yòng)，对于下一(yī)代互联网各种元素的(de)构(gòu)建亦有关(guān)键意义(yì)。

从商业化(huà)的角(jiǎo)度来看，文化娱乐、教育、传(chuán)媒(méi)等诸(zhū)多领域，本(běn)身就对基(jī)于AI的可视化内容有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或不是结果，而(ér)只是AI进程中的一块重要拼图(tú)，有(yǒu)望在技术更新的(de)加持下实现更大的应用价值。

AI从理解(jiě)内容，走向了可以生成内容，甚(shèn)至能够创造(zào)出(chū)独立价值(zhí)和独立视角的(de)内容(róng)。AIGC的再次出圈(quān)，更代表着(zhe)未来的(de)先进生产力(lì)即将到来(lái)。

紧抓大(dà)模型与算力(lì)，牢固AIGC底座

从技(jì)术的发展也(yě)可(kě)以看(kàn)出(chū)，在语言(yán)大模型、图像大(dà)模型之后，多模态大模型已经成为(wèi)了新的趋势。

大模型(xíng)被誉(yù)为(wèi)当(dāng)前人工智(zhì)能发展(zhǎn)的(de)智能底座，是全(quán)球竞争最激烈的研(yán)究方(fāng)向之一，包括(kuò)谷歌(gē)、亚马逊(xùn)、百度、阿(ā)里、腾讯等(děng)众多头部企(qǐ)业都(dōu)在竞(jìng)相发力。

不过(guò)训练大(dà)模型的确价格不(bù)菲，以国盛证券发(fā)布的《ChatGPT需(xū)要(yào)多少(shǎo)算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练(liàn)一次(cì)的成本约(yuē)为140万美元。而对(duì)于一些更大的LLM(大(dà)型语言(yán)模型)，训练(liàn)成本则介(jiè)于(yú)200万(wàn)美元至1200万美元高价之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客平(píng)均(jūn)数1300万计算，其对应芯(xīn)片需(xū)求为3万多片英伟达(dá)A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日仅电费就在5万美元左右。

此外不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离(lí)不(bù)开(kāi)庞大算(suàn)力支持。在关注各类大模型的发展同时，更(gèng)应该(gāi)关注算力网络的建设。

算力网络正驱动(dòng)AI产业(yè)发(fā)展进入史(shǐ)诗级加速(sù)进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发(fā)展的(de)终极目标离得更近。

因(yīn)为算(suàn)力可以对突破性技术创新(xīn)提供大力(lì)的支持。这(zhè)方面，多模(mó)态大模(mó)型是典(diǎn)型(xíng)。作(zuò)为面向未来强人(rén)工智能、通用人工智能的重要(yào)技术创新，多模态大模型已经在人工智能领(lǐng)域(yù)提(tí)出了很多(duō)年，业界也有(yǒu)不(bù)少技术突破(pò)，但是，多模态大(dà)模型进(jìn)一(yī)步(bù)往下走，算(suàn)力需求呈几何式上升，一(yī)般的(de)算力(lì)基础设施(shī)很快将(jiāng)难以胜任。

从图像(xiàng)、文(wén)字、语音单(dān)独一项的训练，到双(shuāng)模(mó)态、三模态的跃迁，让(ràng)人工智能可(kě)以(yǐ)灵活应对不同模态的转化、像人与(yǔ)世界(jiè)交(jiāo)互一样(yàng)自然，这方面，由算力网络来驱动将(jiāng)有明显(xiǎn)优势。