韬光养晦避其锋芒什么意思，避其锋芒下一句怎么说-绿茶通用站群

韬光养晦避其锋芒什么意思，避其锋芒下一句怎么说 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(zì)聊天(tiān)机器人(rén)ChatGPT火爆以来(lái)，微软公司创始人比尔·盖茨已多次公开谈(tán)论人工智能话题。在最(zuì)近的(de)一次采(cǎi)访(fǎng)中(zhōng)，他再次表(biǎo)示：“AI可(kě)能(néng)会让科技行业迎来一次剧烈的(de)洗牌”。

这个结论(lùn)是他在当地(dì)时间2月20日接受(shòu)《In Good Company》节目专访时提出的。

他预期，AI的发展(zhǎn)可(kě)能会威(wēi)胁到谷歌的市占率，因为微软(ruǎn)在AI方面(miàn)的行(xíng)动相当迅速。而最(zuì)终科(kē)技巨头将把AI整(zhěng)合成用户(hù)的“全能助手(shǒu)”，包揽一切应用，与人们进行沟通并(bìng)提(tí)供(gōng)建议，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或(huò)Outlook等(děng)应(yīng)用。

大佬口中(zhōng)全能助手的(de)到(dào)来可能尚需时日(rì)，但(dàn)由ControlNet引发的又一次AI绘画浪(làng)潮，让AIGC在ChatGPT的(de)话题热点包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应(yīng)用杀疯了，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌科(kē)技行业？_黑料(liào)正能量(liàng)

ControlNet颠覆(fù)AI绘(huì)画新玩法

AIGC向可控靠(kào)近(jìn)

以AI绘画为代(dài)表的AIGC上一次爆(bào)火的时候，还是(shì)2022年8月，在(zài)美(měi)国科罗拉(lā)多州(zhōu)举办(bàn)的新兴数字艺术家竞赛中，一幅名为《太空歌剧(jù)院》的作品获奖。

随后(hòu)各(gè)大(dà)厂商的AI绘画(huà)软件被(bèi)广大网友熟知并(bìng)体验，Stable Diffusion便是(shì)其中代表。

用户们可以在应(yīng)用中输(shū)入一(yī)组关键词或者一张照片，就(jiù)能获得一幅AI创作的画作。

作(zuò)画的(de)关键就是(shì)所输入的(de)文本。同一(yī)组关键词也可(kě)以创(chuàng)作出很多张风(fēng)格不一样的画作，这让(ràng)创作的过(guò)程就像开盲(máng)盒。

很(hěn)多用户很(hěn)喜欢(huān)这种不(bù)确定(dìng)的惊喜，他(tā)们会将生成的美图当做头像。而另一部(bù)分喜(xǐ)欢(huān)翻看AI绘(huì)画的(de)“翻车”作品。在社交媒体上(shàng)，许(xǔ)多用户(hù)分(fēn)享AI“翻车现场”，例(lì)如(rú)，一(yī)位网友(yǒu)的小(xiǎo)狗照片被(bèi)AI画(huà)成(chéng)了“肌肉男”，还(hái)有网友的个人照片(piàn)被AI识别成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与(yǔ)加(jiā)持(chí)，以往AI绘画的(de)填写(xiě)关键词游戏可能要(yào)被颠覆了。

ControlNet是一位正在斯(sī)坦(tǎn)福读博(bó)的中国人张吕(lǚ)敏创(chuàng)作的一种基于控制点的图像变形(xíng)算法，主(zhǔ)要用(yòng)于(yú)数(shù)字图像(xiàng)处理、计(jì)算机视觉和计算机(jī)图形学等领域。

其SD插件一经(jīng)发(fā)布(bù)，在短短的两天内便成为了AI绘画领(lǐng)域最新的(de)热点。

在(zài)此之前，大家(jiā)用了(le)很多(duō)方法想让AI生成的结(jié)果尽可(kě)能的符合要求，但是都(dōu)不尽如人意(yì)，它的出(chū)现(xiàn)代表(biǎo)着AI生成开始进入真正的可(kě)控时(shí)期。

因为ControlNet可以直(zhí)接提取画面的构图，人物的姿(zī)势和画面的深度信息(xī)等。有了它(tā)的(de)帮助，就不用频繁的用提示词来碰运气，抽盲(máng)盒式的创作了。

通俗(sú)的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘(huì)画加(jiā)了“魔法”，不少博主(zhǔ)的作品已经获(huò)得了大量(liàng)的(de)浏览量，“viggo”就是其中之一，他(tā)用朋友的(de)照(zhào)片直接带(dài)她们走进动漫(màn)世界(jiè)。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓展找到(dào)对应的关(guān)键词；最后(hòu)用ControlNet插件绑定骨(gǔ)骼开始(shǐ)换关(guān)键(jiàn)词试效(xiào)果。

通过(guò)图片(piàn)就可以看出来，效果(guǒ)十分惊艳。

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更厉(lì)害的是，除(chú)了真实的照片，草图也可以(yǐ)加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂(shā)”介绍(shào)到(dào)ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神张吕(lǚ)敏(mǐn)其(qí)本尊也亲自(zì)回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越来(lái)越强大，甚至(zhì)输出(chū)的作品都(dōu)已经能以假乱真了(le)。

难辨虚实，AIGC技术力爆发(fā)

警惕(tì)安全问题

近日，“苏州金鸡湖有游艇party”的消息火遍(biàn)网络，而(ér)经(jīng)过警方(fāng)辟谣这所(suǒ)谓(wèi)的“party”可能是全国第一(yī)起AI绘图(tú)诈骗。

由于这(zhè)个活(huó)动里面(miàn)给出的美女照片都是AI制作(zuò)的真人照片绘(huì)图，因为太逼真，被大家当成真事传播了。

不过仔(zǎi)细观察可以发现，活动发起者(zhě)提供的照片(piàn)中有(yǒu)个很大的(de)漏洞可以发现并非真人(rén)，而是AI绘图(tú)，那便是(shì)图(tú)片(piàn)中女(nǚ)性的手指部分有的存在异常(cháng)。

ChatGPT之后又一应用杀(shā)疯了，AIGC或进入可控(kòng)期，将(jiāng)洗(xǐ)牌科技行业？_黑料正能量(liàng)

有(yǒu)行(xíng)业人事表示：“现在因为手(shǒu)指部分的绘画算法(fǎ)比较复杂，AI还不太会画人(rén)的手，但最新看到的图(tú)片已经有越来(lái)越完美的(de)AI模(mó)型出现(xiàn)，以后可能就完全没有(yǒu)漏洞了(le)。”

类(lèi)似(shì)的AI作图(tú)诈(zhà)骗在国外(wài)也已有(yǒu)发生。据(jù)英国(guó)广播公司报(bào)道，土耳其地震期间，有Tiktok用户(hù)使用AI合成(chéng)了儿童受灾(zāi)的假照片发(fā)布(bù)到网络，以此诱骗善(shàn)良的人打赏(shǎng)“捐(juān)助”从而实施诈(zhà)骗。

目前随着(zhe)技(jì)术发展，AIGC已经能(néng)做出(chū)真人照(zhào)片般(bān)的绘图效(xiào)果，如果这(zhè)样(yàng)的图片被用来诈骗，将(jiāng)非常可(kě)怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很多(duō)担忧，一方面(miàn)，批判者认为AI在“学习(xí)”了大量前(qián)人的(de)作品之后，其(qí)创作没有(yǒu)任(rèn)何(hé)情(qíng)绪(xù)和(hé)灵(líng)魂，难以和人类(lèi)的艺术创作(zuò)相提(tí)并论。

另(lìng)一方面(miàn)，AIGC背后的版权(quán)、目(mù)前都并没有得到有(yǒu)效的解决，还有AIGC会不会(huì)代替人(rén)类“至高(gāo)无上”的创(chuàng)意。

马(mǎ)斯克也强调，人工智(zhì)能的(de)安(ān)全问(wèn)题(tí)需要得到重视，太(tài)晚就来不及了。

AIGC下一站除了视频，还有远方

技术都(dōu)是有两(liǎng)面性的，潜(qián)在的危害并不能(néng)掩盖其光辉的贡献。现在看(kàn)来(lái)，人工智能技(jì)术将是第四次工业(yè)革命的核(hé)心驱动(dòng)力量，将创造新(xīn)的增长奇迹。

过去一年，人工(gōng)智能在技术和(hé)商业层面都有(yǒu)了(le)巨大进(jìn)展，AI绘画(huà)就是(shì)人工智能技(jì)术发生(shēng)方向性改变(biàn)的(de)一个代表。其下一站(zhàn)或(huò)许就是视频。

此前，Meta和谷歌先(xiān)后发布了几条(tiáo)引爆科技圈(quān)的短视频。这(zhè)些视频引发关注并非内(nèi)容做得多优秀(xiù)，反而都非常简单，比(bǐ)如一(yī)匹正(zhèng)在喝水的马，一只(zhǐ)画画的玩具熊(xióng)，或(huò)者一段骑摩托车的第一视角录像，随便一个(gè)有(yǒu)手机的(de)人都可以随手录下一段(duàn)。

但这些短(duǎn)视频的(de)创作方式(shì)非(fēi)常简单(dān)，创作者仅仅需要(yào)向AI输入一段(duàn)话，甚至只是说(shuō)一(yī)下要求，AI就可以根据需(xū)要生(shēng)成一段视频(pín)。

谷歌发(fā)布的两个AI生(shēng)成视(shì)频(pín)分别来(lái)自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是(shì)高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太多的差(chà)别。

在Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后，AI圈(quān)就已(yǐ)经玩了一波梗，一个能够做出更高(gāo)清视频的AI还不(bù)足以(yǐ)在短(duǎn)时间内戳中兴奋点。

Phenaki更(gèng)加令人震惊的(de)地(dì)方在(zài)于，它可(kě)以制作出超过2分(fēn)钟的连贯的(de)也有确切内容的(de)视频，这(zhè)才(cái)是真正让人们感到惊喜的(de)地(dì)方(fāng)。因为无论(lùn)AI生成的视(shì)频多么高清，也只能(néng)是为内(nèi)容生产者(zhě)提供(gōng)一(yī)个(gè)灵感(gǎn)，一个(gè)素材(cái)，一个过场动(dòng)画。

不过能够制(zhì)作出有(yǒu)具体剧情内容的视频就(jiù)意味着，一(yī)些(xiē)视频创作由AI代替人工完成已经初(chū)步有了可(kě)能(néng)。

当(dāng)下AI的发展(zhǎn)速(sù)度已(yǐ)经(jīng)超过大部分人的想象。内(nèi)容产业的(de)本质是供给创造需求(qiú)，AIGC作为全新的内容生产方式，可以为(wèi)内(nèi)容产业带来更(gèng)新的内容风(fēng)格、更(gèng)快的生产速度，更低的(de)生产(chǎn)成本(běn)，这无疑会(huì)驱动内(nèi)容产业(yè)的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频(pín)，AIGC技术还能应用于音乐、代(dài)码、机器人(rén)动作等多种内容形式(shì)的生(shēng)成。不难发现该项(xiàng)技术不(bù)仅在游戏(xì)等行业能得到有效应用，对于(yú)下一代互联(lián)网各种元素(sù)的构建亦有关键意义。

从商业化的(de)角度来看，文化(huà)娱(yú)乐、教育、传(chuán)媒(méi)等诸多(duō)领域，本身就对基于AI的可视化内容(róng)有强烈需求。

因此，AI绘画(huà)及视频或不(bù)是结果，而(ér)只是AI进程中的(de)一块重要拼图，有望在技术更(gèng)新的加(jiā)持下(xià)实现更大的应用价值。

AI从理解内容，走向了可以生成内(nèi)容，甚至能(néng)够创(chuàng)造出独(dú)立价值和独立视角的内容。AIGC的(de)再次(cì)出(chū)圈，更代表着未来的先进生产力即将(jiāng)到来。

紧抓大模型与算(suàn)力，牢(láo)固AIGC底座(zuò)

从技(jì)术的发展也可以看出，在语(yǔ)言大(dà)模型(xíng)、图像大(dà)模型之后，多模态(tài)大模型已经成为了(le)新的趋势。

大模(mó)型(xíng)被誉为当前人工智能发(fā)展的智能(néng)底座(zuò)，是全球竞争最激(jī)烈的(de)研(yán)究方(fāng)向之一，包(bāo)括谷歌、亚马(mǎ)逊、百度、阿里、腾(téng)讯等(děng)众多(duō)头部企业都在(zài)竞相发(fā)力(lì)。

不过训练大模型的确价格不菲，以国盛(shèng)证券发布(bù)的《ChatGPT需要多少算力》报告估算，GPT-3训(xùn)练(liàn)一次的(de)成本约为140万美元。而对(duì)于一(yī)些更大的LLM(大型(xíng)语言模型)，训练成本则介于200万美元至1200万美元高(gāo)价之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年1月的独(dú)立(lì)访客平(píng)均数(shù)1300万计算(suàn)，其对应芯(xīn)片需求为3万多(duō)片(piàn)英伟达A100 GPU，初始投(tóu)入成本约为8亿美元，每(měi)日仅电费就在5万美元(yuán)左(zuǒ)右(yòu)。

此外不论(lùn)是ChatGPT还是AIGC，都(dōu)离不开(kāi)庞大算力支持(chí)。在关注各(gè)类大模型的发展同时，更应该关注(zhù)算力网络(luò)的建(jiàn)设。

算力网络正驱动AI产业发展进入史诗级加(jiā)速进(jìn)程，让(ràng)AIGC及通用(yòng)AI这(zhè)一人工智能发(fā)展的(de)终(zhōng)极目标离(lí)得更(gèng)近(jìn)。

因为算力可以(yǐ)对突破性技(jì)术创新提供大(dà)力的支持。这方面，多模态大(dà)模型是典型(xíng)。作为(wèi)面(miàn)向未(wèi)来强人工智能、通用人(rén)工智(zhì)能的(de)重要(yào)技术创新，多(duō)模态(tài)大(dà)模型已经在人工(gōng)智能领域提出了很多年(nián)，业(yè)界也有(yǒu)不(bù)少技(jì)术(shù)突破，但是(shì)，多模态(tài)大模(mó)型进一步往(wǎng)下走，算力(lì)需求呈几何式上升，一般的算力基础设施(shī)很快将难以胜任。

从(cóng)图像、文(wén)字、语(yǔ)音单独一(yī)项的训练，到双模态、三模态的跃(yuè)迁(qiān)，让(ràng)人(rén)工智能可以灵活应对不同模(mó)态的(de)转化、像人与世(shì)界交(jiāo)互一样自(zì)然，这方面，由算(suàn)力网络来驱动将有明显优(yōu)势。