学年是什么意思？应该怎样填，2022至2023学年是什么意思-绿茶通用站群

学年是什么意思？应该怎样填，2022至2023学年是什么意思 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(tiān)机(jī)器人ChatGPT火爆(bào)以来，微软公(gōng)司(sī)创始人比尔·盖(gài)茨已多次公开谈论人工智能话题(tí)。在最近的(de)一次采访中(zhōng)，他(tā)再次表示(shì)：“AI可能会让科技行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这个结论是(shì)他在当(dāng)地时间(jiān)2月20日(rì)接受(shòu)《In Good Company》节(jié)目专(zhuān)访时提出的。

他预期，AI的发(fā)展(zhǎn)可能(néng)会威胁到谷歌的市占率(lǜ)，因为微软(ruǎn)在AI方面(miàn)的行动相当迅速。而最(zuì)终科技(jì)巨(jù)头将把AI整合成用(yòng)户的“全能助手(shǒu)”，包揽一(yī)切(qiè)应用，与(yǔ)人们进(jìn)行沟通并提(tí)供(gōng)建议(yì)，可以(yǐ)取代亚马逊、Siri或Outlook等应用。

大佬口(kǒu)中(zhōng)全能助手的(de)到来(lái)可能尚需时日，但由ControlNet引(yǐn)发的又一次AI绘画(huà)浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热点(diǎn)包围中杀出重围。

ChatGPT之(zhī)后又一应(yīng)用杀疯了(le)，AIGC或进入可控期，将洗(xǐ)牌科(kē)技行业？_黑料正能(néng)量

ControlNet颠(diān)覆AI绘画(huà)新玩法(fǎ)

AIGC向可控靠近

以AI绘画为代表的AIGC上一(yī)次爆火的(de)时候，还是(shì)2022年(nián)8月，在美国科罗拉(lā)多州举办的新兴数字(zì)艺术家竞赛中，一(yī)幅名为《太(tài)空歌剧(jù)院》的(de)作品获奖。

随(suí)后各大厂商的(de)AI绘画软件(jiàn)被广大网友熟知并(bìng)体验，Stable Diffusion便是(shì)其中(zhōng)代表。

用(yòng)户们(men)可以在应用中(zhōng)输入一组关键词或者(zhě)一张照(zhào)片，就能获得一幅AI创(chuàng)作的画作。

作(zuò)画的关键(jiàn)就是所输入的文本。同一组(zǔ)关(guān)键词也可(kě)以创作(zuò)出很多(duō)张(zhāng)风格不一样的画作，这(zhè)让创(chuàng)作的过程就像(xiàng)开(kāi)盲盒。

很多用户很喜欢这种不确定的惊喜，他们会(huì)将生成的美图(tú)当做头像(xiàng)。而(ér)另一部分喜欢(huān)翻看AI绘画的“翻车”作品。在社交媒体上，许多(duō)用户(hù)分享AI“翻(fān)车现场”，例如，一位网友的小狗照片(piàn)被(bèi)AI画成了“肌肉(ròu)男”，还有网(wǎng)友的(de)个人(rén)照片被AI识别(bié)成了建筑。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以往AI绘(huì)画的填写关键词游戏可能(néng)要(yào)被颠覆了。

ControlNet是(shì)一位正在斯坦福读(dú)博的中国(guó)人张吕敏创作的(de)一种基于控制点的图像变形算法，主要用于(yú)数字图(tú)像处理、计(jì)算机视觉和计算(suàn)机(jī)图形学等(děng)领(lǐng)域。

其(qí)SD插件一经发(fā)布，在短短的(de)两(liǎng)天(tiān)内便成为了AI绘画领域(yù)最新的热点。

在此(cǐ)之前(qián)，大家用了很多(duō)方法(fǎ)想让AI生成的结果(guǒ)尽可能的符合(hé)要(yào)求，但是都不尽如人意，它的出现(xiàn)代表(biǎo)着AI生成(chéng)开始进入真正的可控时期。

因为ControlNet可以直(zhí)接(jiē)提取画面的构(gòu)图(tú)，人物的姿势和画(huà)面的深度(dù)信(xìn)息等。有(yǒu)了它的帮助，就不用频繁的用(yòng)提(tí)示词来碰运(yùn)气，抽盲盒式的创(chuàng)作(zuò)了。

通(tōng)俗(sú)的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少(shǎo学年是什么意思？应该怎样填，2022至2023学年是什么意思)博主的作品已(yǐ)经获(huò)得了大量的浏览量，“viggo”就是其中之(zhī)一(yī)，他用朋友的(de)照片(piàn)直接带她们(men)走进(jìn)动漫(màn)世界。

viggo先用StableDiffusion图(tú)片(piàn)转文(wén)字(zì)。

再用Text2Prompt插件(jiàn)拓(tuò)展找到对应的关(guān)键(jiàn)词；最后(hòu)用(yòng)ControlNet插件绑定骨骼开始换关键词(cí)试效果。

通过(guò)图片就可(kě)以看(kàn)出来，效果十分(fēn)惊(jīng)艳。

更厉害的是，除(chú)了真(zhēn)实的(de)照片(piàn)，草(cǎo)图也(yě)可以加上“魔法(fǎ)”，知乎大牛“DevPoint”和“逗砂”介绍到ControlNet还(hái)能实现(xiàn)线稿转全彩(cǎi)图。大神(shén)张吕敏其本尊也(yě)亲自回应。

不得不说当下AIGC已(yǐ)经变得越来(lái)越强(qiáng)大(dà)，甚至输(shū)出(chū)的作品都已经能(néng)以假乱真了。

难辨(biàn)虚实(shí)，AIGC技术力爆发(fā)

警(jǐng)惕安(ān)全(quán)问(wèn)题

近日，“苏州金鸡(jī)湖有(yǒu)游艇party”的消息火遍网络，而经(jīng)过(guò)警方(fāng)辟谣这所谓的“party”可能是(shì)全国第(dì)一(yī)起AI绘图诈骗。

由于(yú)这个活动里面给出的美女照片都(dōu)是AI制作(zuò)的真人照片(piàn)绘图，因为太逼(bī)真(zhēn)，被大(dà)家(jiā)当(dāng)成真(zhēn)事传播了(le)。

不过仔(zǎi)细(xì)观察(chá)可以(yǐ)发现(xiàn)，活动(dòng)发起者(zhě)提供的照片中(zhōng)有个很大(dà)的漏(lòu)洞可(kě)以(yǐ)发现并非真人(rén)，而是AI绘图，那便是图片(piàn)中女性的(de)手指部分有的存在异(yì)常(cháng)。

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有(yǒu)行业人事表示：“现在因为手指部分的(de)绘画算法比较复杂，AI还不太(tài)会画(huà)人(rén)的手，但(dàn)最新看到的图片已经(jīng)有越来越(yuè)完(wán)美的AI模型(xíng)出现，以后可能就完(wán)全没有漏洞(dòng)了。”

类似的AI作图诈骗(piàn)在(zài)国外也(yě)已有发生。据(jù)英国广播公司报(bào)道(dào)，土耳其地震期间，有Tiktok用户使用(yòng)AI合(hé)成了儿(ér)童(tóng)受灾的假照片发(fā)布到网络，以此诱骗善良的人打赏“捐助”从而(ér)实(shí)施诈骗。

目(mù)前随着技(jì)术(shù)发展，AIGC已经能做(zuò)出真人(rén)照(zhào)片般的绘图效果，如果这(zhè)样的图片(piàn)被用来诈骗，将非常可怕。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了很(hěn)多担(dān)忧，一(yī)方面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了大量前(qián)人的(de)作品之后，其创作没有(yǒu)任何情绪和(hé)灵魂，难以和人类(lèi)的艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的(de)版权、目前都并没(méi)有得到(dào)有(yǒu)效(xiào)的解决，还有AIGC会不会代替人类“至高无上”的(de)创意。

马斯克也强调，人工(gōng)智能的安全问题需要(yào)得到重视，太晚(wǎn)就来不及了(le)。

AIGC下一站除了视频，还有远(yuǎn)方

技术(shù)都是(shì)有(yǒu)两面性的，潜(qián)在的危(wēi)害并不能掩盖其光辉的贡(gòng)献。现在看来(lái)，人工智能技术将是第四次工业革(gé)命的核心驱动力量，将创(chuàng)造新的增长奇(qí)迹。

过去一年，人工智能(néng)在技术和商业层面都有了(le)巨大进展，AI绘画就是人工(gōng)智(zhì)能技术发生方向(xiàng)性改(gǎi)变(biàn)的(de)一(yī)个(gè)代表。其下一站或许就是视频。

此(cǐ)前，Meta和谷歌先后发布了几条引(yǐn)爆科技圈(quān)的短视频。这些视频引发关注并非内容(róng)做得多优秀，反而都非常(cháng)简单，比如一匹正在喝水的(de)马，一只画画(huà)的玩(wán)具熊，或者一段(duàn)骑摩托(tuō)车的第一(yī)视角录像(xiàng)，随便一个有手机的人都可以随手录下(xià)一(yī)段。

但这(zhè)些短(duǎn)视(shì)频的(de)创作方式非常简(jiǎn)单，创作(zuò)者(zhě)仅仅需要向(xiàng)AI输入一(yī)段话，甚至只是说一下要求，AI就可(kě)以根(gēn)据需要生成(chéng)一段(duàn)视频。

谷歌发布的(de)两个AI生成视频(pín)分别来自于Imagen Video和(hé)Phenaki，前(qián)者主要突(tū)出(chū)的是高清，与Meta的Make-A-Video没(méi)有太多的差别(bié)。

在Make-A-Video公布(bù)了AI生(shēng)成的视频(pín)后，AI圈(quān)就已经玩了一(yī)波(bō)梗，一个能够做(zuò)出更高(gāo)清(qīng)视频的(de)AI还不(bù)足以在短(duǎn)时(shí)间内戳中兴奋点。

Phenaki更加(jiā)令(lìng)人(rén)震惊的地(dì)方在于，它可以(yǐ)制作出(chū)超过2分钟的连(lián)贯的也有确切(qiè)内容的视频，这才是真正让(ràng)人们感到惊(jīng)喜的地方(fāng)。因为无(wú)论AI生(shēng)成的视频多么(me)高清，也只能是为内容生产者提供(gōng)一个灵感，一(yī)个素材，一个过场(chǎng)动画。

不过能够制(zhì)作出有具体剧情内容(róng)的视(shì)频(pín)就意味着，一(yī)些视频(pín)创作由AI代替人工完成已(yǐ)经初步有(yǒu)了(le)可(kě)能。

当下AI的(de)发(fā)展速度(dù)已经超过大部分(fēn)人的想象。内容产业的本(běn)质是(shì)供给创造需求，AIGC作为全新的内容生产方式，可以为内容产业(yè)带(dài)来更(gèng)新(xīn)的(de)内容风(fēng)格(gé)、更快(kuài)的(de)生(shēng)产(chǎn)速度，更低的生产成本，这无疑会驱动内容产业的大爆(bào)发。

除了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于音乐、代(dài)码、机(jī)器人动作(zuò)等(děng)多种(zhǒng)内(nèi)容形式(shì)的生成。不难发(fā)现该(gāi)项(xiàng)技术不仅在游(yóu)戏等行(xíng)业能得(dé)到有效(xiào)应用，对于下一代互联网(wǎng)各种(zhǒng)元素的构建亦(yì)有(yǒu)关(guān)键(jiàn)意义(yì)。

从(cóng)商业化的角度来看，文化(huà)娱乐(lè)、教育、传媒等诸多领域(yù)，本(běn)身(shēn)就对(duì)基于(yú)AI的(de)可(kě)视化内(nèi)容(róng)有强烈需求。

因此，AI绘画及视频或(huò)不是(shì)结果，而只是AI进程中(zhōng)的一块重(zhòng)要拼图，有望在技术更新的(de)加持(chí)下实现更大的应用价(jià)值(zhí)。

AI从理解(jiě)内容(róng)，走向了可(kě)以生成内容，甚(shèn)至能够创造出(chū)独立(lì)价值和独立(lì)视角的(de)内容。AIGC的(de)再次出圈，更代表着(zhe)未来的先进生产力即(jí)将到来。

紧抓大模(mó)型与算力，牢固AIGC底座

从技术(shù)的(de)发展也可以看出，在语言大模型、图像大(dà)模型之后，多(duō)模态大(dà)模(mó)型已经成为了新的趋势。

大模型被誉为当前(qián)人工智能发展的智能底座，是全球竞争最激烈的研究方向之一，包括谷歌(gē)、亚马逊、百度、阿里、腾讯等众多头部企(qǐ)业都在竞相发力。

不(bù)过训练大模型(xíng)的(de)确价格不菲，以国(guó)盛证券发(fā)布的《ChatGPT需要(yào)多(duō)少算力》报告估算，GPT-3训练一次的成本(běn)约(yuē)为(wèi)140万美元。而对(duì)于一些(xiē)更(gèng)大的LLM(大型语言模型)，训练成(chéng)本(běn)则介于200万美元至1200万美元高价(jià)之间(jiān)。

以ChatGPT在2023年(nián)1月的独立访客平均数1300万计算(suàn)，其对(duì)应芯片需求为3万(wàn)多片英(yīng)伟达A100 GPU，初始投入成本约(yuē)为8亿美元，每日仅(jǐn)电费就在5万美元左右。

此外不(bù)论是ChatGPT还是AIGC，都离不开庞大算力支持。在(zài)关注各(gè)类大模型的发展(zhǎn)同(tóng)时，更应该关注算力网(wǎng)络的建设(shè)。

算力网络正驱动AI产业发展(zhǎn)进入史诗级加速进(jìn)程，让AIGC及通用(yòng)AI这一人(rén)工智能发(fā)展的终极目标离得更近。

因为算力可以(yǐ)对(duì)突破性技术创新(xīn)提供大力的支持。这方面，多模态大模型(xíng)是典(diǎn)型。作为面向未来强(qiáng)人工(gōng)智能、通用人(rén)工智能的重要(yào)技术创新，多模态大模型已经(jīng)在人工智(zhì)能(néng)领(lǐng)域(yù)提出了很多年(nián)，业界也有不(bù)少(shǎo)技(jì)术突(tū)破(pò)，但是，多模态大模型进一步往下走，算(suàn)力需求呈(chéng)几何(hé)式上升，一般的(de)算力基础(chǔ)设施很(hěn)快将难以(yǐ)胜任。

从图像(xiàng)、文字、语(yǔ)音(yīn)单独一项(xiàng)的训练，到双模态、三(sān)模(mó)态的(de)跃迁，让人(rén)工智能可(kě)以灵活应对不同模态的转化、像人与世(shì)界交(jiāo)互一(yī)样自然，这方面(miàn)，由算(suàn)力网络来驱动将有明显优(yōu)势。