仙洋为什么判7年，仙洋为什么被抓了-绿茶通用站群

仙洋为什么判7年，仙洋为什么被抓了 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(jī)器人ChatGPT火爆(bào)以来，微(wēi)软公司(sī)创始(shǐ)人比尔(ěr)·盖茨已多次(cì)公开谈论(lùn)人工智能话题(tí)。在最近的一次(cì)采访中，他(tā)再(zài)次表示：“AI可能会让(ràng)科技行业迎来一次剧烈的洗(xǐ)牌”。

这个(gè)结论是(shì)他在(zài)当地时(shí)间(jiān)2月20日接受《In Good Company》节目专(zhuān)访时提出(chū)的(de)。

他预期，AI的发展可(kě)能会威(wēi)胁到谷歌(gē)的市占率，因为微软在(zài)AI方面的行动相当迅速。而最(zuì)终科技巨头将把(bǎ)AI整合成用户(hù)的(de)“全能助手”，包(bāo)揽(lǎn)一切应(yīng)用，与人们进行(xíng)沟通并(bìng)提供建议(yì)，可(kě)以取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大(dà)佬口中全能助手的到来可能尚需时日(rì)，但由ControlNet引发的又一次AI绘画浪潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点包围中(zhōng)杀出(chū)重围(wéi)。

ChatGPT之后又一应用杀疯了(le)，AIGC或进入可(kě)控期，将洗牌科技行业？_黑料正(zhèng)能量

ControlNet颠覆AI绘画新玩法

AIGC向可控靠近

以AI绘(huì)画为代表的AIGC上一(yī)次(cì)爆火的(de)时候(hòu)，还是2022年8月，在(zài)美国科罗拉(lā)多州举办的新(xīn)兴(xīng)数字艺(yì)术家竞赛中，一幅名为《太空歌(gē)剧院》的作品获奖(jiǎng)。

随后各大(dà)厂商(shāng)的AI绘(huì)画软(ruǎn)件被广(guǎng)大网(wǎng)友(yǒu)熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其中(zhōng)代表(biǎo)。

用户们可以在应(yīng)用中输(shū)入一(yī)组关(guān)键词或者一张照片，就能获得一(yī)幅(fú)AI创作的(de)画作。

作画的关键就是所(suǒ)输入的(de)文本。同一组关(guān)键词(cí)也可以创(chuàng)作出(chū)很多(duō)张风格不(bù)一(yī)样的画作(zuò)，这(zhè)让(ràng)创作的过程(chéng)就像开(kāi)盲盒(hé)。

很(hěn)多用户很喜欢这种不确定(dìng)的(de)惊喜，他们会将生成的美图当做(zuò)头(tóu)像。而另一(yī)部分(fēn)喜欢(huān)翻看AI绘(huì)画(huà)的“翻(fān)车”作品。在社交媒体(tǐ)上，许多用户(hù)分享AI“翻(fān)车现(xiàn)场”，例如，一位网友的小狗照片被(bèi)AI画成了“肌(jī)肉男”，还有网友的个(gè)人(rén)照片被(bèi)AI识(shí)别成了建筑。

而(ér)如今随(suí)着ControlNet的出现与(yǔ)加持，以(yǐ)往(wǎng)AI绘画的(de)填写关键词(cí)游戏(xì)可能要被(bèi)颠覆了(le)。

ControlNet是一(yī)位正在斯坦(tǎn)福读博的中国人张吕敏创作(zuò)的(de)一(yī)种基于控制(zhì)点的图像变形算法，主要用(yòng)于数字图像处理、计算机视(shì)觉和计算机图(tú)形学等(děng)领域。

其SD插件一经(jīng)发布，在短短的两天内(nèi)便成为(wèi)了AI绘画领域(yù)最新的(de)热点。

在此之前，大家用(yòng)了很多方法想让AI生成的结果尽可能的符合(hé)要求，但是都(dōu)不尽如人意(yì)，它的(de)出现(xiàn)代表(biǎo)着AI生成开始(shǐ)进入真正的可控(kòng)时期。

因为ControlNet可以直接提取画面(miàn)的(de)构图(tú)，人物的姿势和画(huà)面的深度信息(xī)等。有了它的帮助，就不用频繁的用提示词来碰运气，抽盲盒式的创作了(le)。

通俗的说(shuō)ControlNet相当(dāng)于给AI绘画加(jiā)了“魔法”，不(bù)少(shǎo)博主的作(zuò)品已经获得了大量的浏览量(liàng)，“viggo”就是其中之一，他用朋友(yǒu)的照片直接带她们走(zǒu)进动漫世界。

viggo先(xiān)用(yòng)StableDiffusion图片转文字。

再(zài)用Text2Prompt插件拓展(zhǎn)找到对应的关键词；最(zuì)后用ControlNet插件绑定骨骼开始(shǐ)换关键(jiàn)词试效果。仙洋为什么判7年，仙洋为什么被抓了>

通过图片(piàn)就可以看出来，效(xiào)果十(shí)分惊艳。

更(gèng)厉害的(de)是，除了真实的(de)照片，草(cǎo)图(tú)也(yě)可以加(jiā)上“魔(mó)法(fǎ)”，知(zhī)乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍(shào)到ControlNet还能实(shí)现线稿转全彩图。大神张吕敏其本尊也亲自回应。

不(bù)得不说当下(xià)AIGC已经变得越来越强大，甚(shèn)至输出的作品(pǐn)都已(yǐ)经能以假乱真了。

难辨虚实(shí)，AIGC技术力爆发

警(jǐng)惕安(ān)全问(wèn)题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的(de)消息(xī)火遍网络(luò)，而经过(guò)警方辟谣这所谓的“party”可能(néng)是全(quán)国第(dì)一起AI绘(huì)图诈骗(piàn)。

由于这个活动里面(miàn)给(gěi)出的美(měi)女照片都是AI制作的真人(rén)照片绘图，因(yīn)为太(tài)逼(bī)真，被大家(jiā)当(dāng)成真事传(chuán)播了。

不过仔细观察(chá)可以发(fā)现，活动发起(qǐ)者提供的照片中有(yǒu)个很大的漏洞可以发现并非真人，而是AI绘图，那便(biàn)是图(tú)片(piàn)中(zhōng)女性的手指(zhǐ)部分有的(de)存在异常。

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有行业人事表示(shì)：“现在因为手指部分的(de)绘画算法比较复杂(zá)，AI还不太会(huì)画人的(de)手，但最(zuì)新看到(dào)的图(tú)片已经有越(yuè)来越完美的AI模型出现，以后可(kě)能就完全没有漏(lòu)洞了(le)。”

类似的AI作图诈骗在国外(wài)也已(yǐ)有发生。据英国广(guǎng)播公司报(bào)道，土耳其地震期间(jiān)，有Tiktok用户使用AI合成了(le)儿(ér)童受灾的假照片发(fā)布到网络，以此诱骗善良的人(rén)打(dǎ)赏“捐助(zhù)”从而实施(shī)诈(zhà)骗。

目(mù)前随(suí)着技(jì)术发(fā)展，AIGC已(yǐ)经(jīng)能做出真人(rén)照片般的绘(huì)图效果，如果这(zhè)样的图片(piàn)被用来诈骗，将(jiāng)非(fēi)常(cháng)可怕。

此外AIGC还引发了(le)很多担忧，一(yī)方(fāng)面(miàn)，批判者认为AI在“学习”了大量前人(rén)的作(zuò)品之(zhī)后(hòu)，其(qí)创作没有任何情绪(xù)和灵(líng)魂，难以和人类的艺术(shù)创(chuàng)作相(xiāng)提并论。

另一方面，AIGC背(bèi)后的版权、目(mù)前都(dōu)并没有得到有效的解决，还有(yǒu)AIGC会不会代替(tì)人类“至高无上”的创(chuàng)意。

马斯克也强调，人(rén)工智能的安全(quán)问题(tí)需要得(dé)到重视，太晚就来不及了。

AIGC下一站除了(le)视频，还有远(yuǎn)方

技术都是有两面性的(de)，潜在的危害(hài)并不能(néng)掩盖其光辉的(de)贡献。现在看来，人工智能技术将(jiāng)是第四次(cì)工(gōng)业革(gé)命的核心驱动(dòng)力(lì)量，将创造新的增长(zhǎng)奇迹(jì)。

过去(qù)一(yī)年，人工智能在(zài)技术和(hé)商业层面(miàn)都(dōu)有了巨(jù)大进展(zhǎn)，AI绘画就是人工智能技术发生方向性改变的一(yī)个代表。其下一站或许就(jiù)是视(shì)频。

此前，Meta和谷歌先后发布(bù)了几条引爆科技圈的(de)短视频。这些视频引发关注并(bìng)非内容(róng)做得(dé)多优秀，反而都(dōu)非常简单，比(bǐ)如一匹正在喝(hē)水的马，一只画(huà)画的玩具熊，或(huò)者(zhě)一段骑摩托车的第(dì)一视角录像(xiàng)，随便(biàn)一个有(yǒu)手机的人都可以(yǐ)随手录下(xià)一(yī)段。

但这些短视(shì)频的(de)创作方式非常简(jiǎn)单(dān)，创作者仅(jǐn)仅(jǐn)需(xū)要向(xiàng)AI输入(rù)一段话，甚至只是(shì)说(shuō)一下要(yào)求(qiú)，AI就可以根据需(xū)要生(shēng)成(chéng)一段视频。

谷歌(gē)发布(bù)的两个(gè)AI生成视频(pín)分别来自于(yú)Imagen Video和Phenaki，前者主要突出(chū)的是高清，与(yǔ)Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的差(chà)别。

在Make-A-Video公(gōng)布了AI生(shēng)成的视频后，AI圈就(jiù)已经玩了一波梗，一个(gè)能够(gòu)做出更高清(qīng)视频的AI还不足(zú)以在短时间内戳(chuō)中兴(xīng)奋点。

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(guàn)的也(yě)有确切内容的视(shì)频，这(zhè)才是真正让人们感到(dào)惊喜的地(dì)方。因(yīn)为(wèi)无(wú)论AI生成的(de)视频多么高清，也只能是为(wèi)内(nèi)容(róng)生产者(zhě)提供一个灵(líng)感，一个素材，一(yī)个过场动画。

不过(guò)能够制作出(chū)有具(jù)体剧情(qíng)内容的视(shì)频就意味着，一些视频创作(zuò)由AI代替人工完成已(yǐ)经(jīng)初步有(yǒu)了可能。

当(dāng)下AI的发展速度已经超过大部分人的想象。内容产业(yè)的本质(zhì)是供给(gěi)创造需求(qiú)，AIGC作为全新的内(nèi)容(róng)生产方式，可以为内容产(chǎn)业(yè)带来更新的内(nèi)容风格(gé)、更快的(de)生产速度，更低的生产成本，这无疑会驱动内容产(chǎn)业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视(shì)频，AIGC技(jì)术还(hái)能应(yīng)用于音(yīn)乐、代码、机器(qì)人动作等多(duō)种(zhǒng)内(nèi)容形式的生成。不难发现(xiàn)该(gāi)项技术(shù)不仅在游戏等行业能得到有效应用(yòng)，对于下一代互联网各种(zhǒng)元(yuán)素(sù)的构(gòu)建亦(yì)有关键意(yì)义。

从商业化的(de)角度(dù)来看，文化娱乐、教育、传媒等诸多领域，本身就对基(jī)于AI的可(kě)视化(huà)内容有强烈需(xū)求。

因此，AI绘画及视频(pín)或不是结果，而只是AI进(jìn)程中的一块重要拼图，有望在技术更新的(de)加持(chí)下实现更大(dà)的(de)应用价值。

AI从理(lǐ)解(jiě)内容，走向(xiàng)了(le)可(kě)以生成内(nèi)容(róng)，甚至能够创造(zào)出独立价值(zhí)和独立(lì)视(shì)角的内容(róng)。AIGC的再(zài)次出圈，更代表着未来的(de)先进生产力即将到(dào)来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢固AIGC底(dǐ)座(zuò)

从技术的发展也可(kě)以看出，在语言大模型、图像大模型(xíng)之后，多模(mó)态大模(mó)型已经成为(wèi)了新的趋势。

大模型被誉为(wèi)当前人(rén)工智(zhì)能发(fā)展的智(zhì)能底(dǐ)座，是全球竞争最激(jī)烈的研究方向之一，包括谷歌、亚马逊(xùn)、百度、阿里、腾讯(xùn)等众多头部(bù)企业(yè)都在竞相发力。

不过训练大(dà)模型的(de)确价格不(bù)菲，以国(guó)盛证券发布的《ChatGPT需要多少算力(lì)》报告(gào)估(gū)算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元。而对(duì)于一(yī)些(xiē)更(gèng)大的LLM(大型语言模型)，训练成本则介(jiè)于200万美元至(zhì)1200万美元高价之间。

以(yǐ)ChatGPT在2023年1月(yuè)的独(dú)立(lì)访客平均数1300万(wàn)计算(suàn)，其对应芯片需求为3万多(duō)片(piàn)英伟(wěi)达(dá)A100 GPU，初始投(tóu)入成本(běn)约为8亿美(měi)元，每日仅(jǐn)电费就在5万美元左右。

此(cǐ)外不(bù)论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持。在关(guān)注各类大模型的发(fā)展同时，更应该关(guān)注(zhù)算(suàn)力(lì)网络(luò)的建(jiàn)设(shè)。

算力(lì)网络正(zhèng)驱(qū)动AI产业发展进入史诗级(jí)加速进程(chéng)，让AIGC及通用AI这一(yī)人(rén)工智能发展(zhǎn)的(de)终极目标离得更近。

因为算力可以对突破性技术创新提(tí)供(gōng)大力的(de)支持(chí)。这方面，多模态(tài)大模型是典型。作为面向未(wèi)来强人(rén)工智能、通用人工智能的重要技术(shù)创新(xīn)，多(duō)模(mó)态大模型已经(jīng)在人工智(zhì)能领域提出了很多年(nián)，业界也有不少(shǎo)技术突破，但(dàn)是，多模态大(dà)模型进一步往下(xià)走，算力需求呈几何式上升，一般的(de)算力基础设(shè)施很快将难(nán)以胜任(rèn)。

从图(tú)像、文字(zì)、语(yǔ)音单独一项的(de)训(xùn)练，到双(shuāng)模态、三模态的跃迁，让人工(gōng)智能(néng)可以灵活应对(duì)不(bù)同(tóng)模(mó)态(tài)的转化、像人与(yǔ)世界交互一样自然，这方面，由算(suàn)力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。