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拉普拉斯分块矩阵公式例题，拉普拉斯分块矩阵公式副对角线 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，微软(ruǎn)公司创始(shǐ)人比尔(ěr)·盖茨已多次公开谈(tán)论人工智能(néng)话题。在最近(jìn)的一次采(cǎi)访(fǎng)中，他再次表示：“AI可能(néng)会让科技行业迎来一次(cì)剧烈的洗(xǐ)牌”。

这(zhè)个(gè)结(jié)论是他在当(dāng)地时间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提出的。

他预(yù)期，AI的(de)发(fā)展可(kě)能会威胁(xié)到谷歌的市占率，因为微软在(zài)AI方面的行动相当(dāng)迅速。而最终科技(jì)巨头将(jiāng)把AI整合成用户的“全能助手”，包揽(lǎn)一切应用，与人(rén)们进行沟通(tōn拉普拉斯分块矩阵公式例题，拉普拉斯分块矩阵公式副对角线g)并提(tí)供建议，可以取代亚马逊(xùn)、Siri或Outlook等应用。

大佬口中全能助手的到来可能(néng)尚需时(shí)日，但由ControlNet引发的又一(yī)次AI绘画浪潮，让(ràng)AIGC在ChatGPT的话题(tí)热点包围中(zhōng)杀出重围。

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ControlNet颠(diān)覆(fù)AI绘(huì)画新(xīn)玩法

AIGC向可控(kòng)靠(kào)近

以(yǐ)AI绘画为代表的(de)AIGC上一(yī)次爆火的时候，还是(shì)2022年8月，在(zài)美国科罗拉多(duō)州举办的新兴数字艺(yì)术家竞赛中，一幅(fú)名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随(suí)后各(gè)大厂商(shāng)的AI绘画软件被广大(dà)网友熟(shú)知(zhī)并体验，Stable Diffusion便是(shì)其中代表(biǎo)。

用户(hù)们可(kě)以在(zài)应用(yòng)中输入一组关键词或者一张照片，就能获得一幅AI创作(zuò)的画作。

作画的关键就(jiù)是所输入(rù)的文本(běn)。同一组关键词也可以创作出很多张风格不一(yī)样的画(huà)作，这让创作的过程就像开盲盒。

很多(duō)用户很喜欢这种不确定的惊喜，他们会将(jiāng)生成的美图(tú)当做头像。而另一(yī)部分喜(xǐ)欢翻看AI绘(huì)画的“翻(fān)车(chē)”作品。在社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场”，例(lì)如，一位网友的小狗照片被AI画成了(le)“肌肉男(nán)”，还有网友的个人照片被AI识别成(chéng)了建筑。

而如今(jīn)随着ControlNet的出现与加持(chí)，以往(wǎng)AI绘画的填(tián)写(xiě)关键词(cí)游戏可能(néng)要(yào)被颠覆了(le)。

ControlNet是(shì)一位正在斯坦福读博的(de)中国(guó)人张吕敏创(chuàng)作的(de)一种基于控制点的图(tú)像变形算法(fǎ)，主要用于数字图像处理、计算(suàn)机视(shì)觉(jué)和计(jì)算机图形学等领域。

其SD插(chā)件一经发布，在短(duǎn)短的两(liǎng)天内(nèi)便(biàn)成为了AI绘(huì)画领域最新的(de)热(rè)点(diǎn)。

在此之前，大家用(yòng)了(le)很多方法想让AI生成的(de)结果(guǒ)尽可能的(de)符合(hé)要求，但是都不尽如人意，它的出现代表着A拉普拉斯分块矩阵公式例题，拉普拉斯分块矩阵公式副对角线I生成开始(shǐ)进入(rù)真正的(de)可控(kòng)时期。

因(yīn)为ControlNet可以直接(jiē)提(tí)取画面的构图(tú)，人物的姿势(shì)和画面的深度信(xìn)息等。有了它的帮(bāng)助(zhù)，就不(bù)用频繁的用提示(shì)词来碰运气，抽盲盒式的创作了。

通俗的(de)说ControlNet相当于(yú)给(gěi)AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少(shǎo)博主的作品已经(jīng)获得了大(dà)量(liàng)的(de)浏览量，“viggo”就是其(qí)中之一，他用朋(péng)友的(de)照片直接带她们(men)走(zǒu)进动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转(zhuǎn)文字。

再用(yòng)Text2Prompt插(chā)件拓展找到对应的关键词；最后用ControlNet插件(jiàn)绑定骨骼(gé)开始换关键词试效果。

通过图片(piàn)就(jiù)可(kě)以看出来，效果十分(fēn)惊艳。

更厉(lì)害的是，除(chú)了真实的照片(piàn)，草图也(yě)可以加上(shàng)“魔法(fǎ)”，知乎大(dà)牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍到(dào)ControlNet还能实(shí)现线(xiàn)稿转全彩图。大神张吕敏(mǐn)其本尊(zūn)也(yě)亲自回应。

不得(dé)不说当(dāng)下(xià)AIGC已经变得越来越强大，甚(shèn)至(zhì)输(shū)出的作品都已经(jīng)能(néng)以假(jiǎ)乱真了。

难辨(biàn)虚实，AIGC技(jì)术力爆发(fā)

警惕(tì)安全问题

近日，“苏(sū)州金鸡湖有游艇party”的消息火遍网络(luò)，而经过警方辟(pì)谣(yáo)这所谓的“party”可能是全国第一起(qǐ)AI绘图诈骗。

由于这个活动里面给出的美(měi)女照片都(dōu)是AI制作的真(zhēn)人(rén)照片绘图(tú)，因(yīn)为太逼真，被大家当成真(zhēn)事(shì)传播了。

不过仔细观察可以发现(xiàn)，活动发起者(zhě)提供(gōng)的照片中有个很大的漏(lòu)洞(dòng)可(kě)以发现并非真人，而是AI绘图，那便是图片中女(nǚ)性(xìng)的手(shǒu)指部分有的存在异常。

ChatGPT之后又(yòu)一应用杀(shā)疯(fēng)了，AIGC或进(jìn)入可控期(qī)，将洗牌科技行(xíng)业？_黑料正能(néng)量

有行业(yè)人事表(biǎo)示(shì)：“现在因为手指部分的(de)绘画算法比(bǐ)较(jiào)复杂(zá)，AI还不太会画人(rén)的手，但最(zuì)新看(kàn)到的图片已经(jīng)有越来越完美的(de)AI模型(xíng)出现，以后可能就完全没有(yǒu)漏洞了。”

类似的AI作图诈骗在国外也(yě)已有(yǒu)发生。据英国(guó)广播公(gōng)司(sī)报道，土(tǔ)耳其(qí)地震期间，有Tiktok用户使用AI合成(chéng)了(le)儿童受灾的(de)假照(zhào)片发布到网络，以(yǐ)此诱骗善良的(de)人(rén)打赏(shǎng)“捐助”从而实施诈骗(piàn)。

目前随着技术发展，AIGC已(yǐ)经能做出真(zhēn)人照片般的(de)绘图效(xiào)果，如果这样(yàng)的(de)图(tú)片被用来诈骗，将(jiāng)非(fēi)常可怕。

此外AIGC还引(yǐn)发了很(hěn)多担忧，一(yī)方面，批判者认为(wèi)AI在“学习”了(le)大(dà)量前(qián)人的作(zuò)品(pǐn)之后，其(qí)创作(zuò)没有(yǒu)任何情绪(xù)和灵魂(hún)，难以(yǐ)和(hé)人类的(de)艺术创作相提并论。

另一方面，AIGC背后的版权、目前都并没有得到有效(xiào)的解决，还有AIGC会不会代替人(rén)类“至(zhì)高无上”的创意。

马斯克(kè)也(yě)强调，人工智能的安全问题需要得到重(zhòng)视(shì)，太晚就来不(bù)及了。

AIGC下一(yī)站除了视频，还有远方

技(jì)术(shù)都是有两面性的(de)，潜在的(de)危害并(bìng)不能掩盖其光辉的贡献。现在看来，人工智能技术将是第四次工业革命的核心驱动力量(liàng)，将创造(zào)新(xīn)的增(zēng)长奇迹(jì)。

过去(qù)一(yī)年，人工(gōng)智能(néng)在技(jì)术和商业层面(miàn)都有了巨大进展，AI绘画就是人工智能技(jì)术发(fā)生方向性改变(biàn)的一(yī)个代表。其(qí)下(xià)一站(zhàn)或许就是(shì)视频(pín)。

此前，Meta和(hé)谷歌(gē)先(xiān)后发布了几条(tiáo)引爆科技圈的(de)短视频。这些视频引(yǐn)发关注(zhù)并非内容做得多优秀，反而都非(fēi)常简单，比(bǐ)如(rú)一(yī)匹正在喝(hē)水的马，一只画画的玩(wán)具熊，或者一(yī)段骑摩(mó)托车的第一(yī)视角录像，随便一个有(yǒu)手(shǒu)机的人都可以随手录(lù)下一段。

但(dàn)这些短视频的创作方式非常简单(dān)，创作者仅仅需要向(xiàng)AI输入(rù)一段话，甚(shèn)至只是说一下要求，AI就可以(yǐ)根据(jù)需要(yào)生成一段视频。

谷(gǔ)歌发布的两个AI生(shēng)成(chéng)视频分(fēn)别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有太多的差别。

在(zài)Make-A-Video公布了(le)AI生成的视频后(hòu)，AI圈就已经玩(wán)了一波梗，一(yī)个能够做出更高清视频的AI还不足以在短时(shí)间内戳中兴奋点。

Phenaki更(gèng)加(jiā)令人震惊的(de)地方在于，它可以制作(zuò)出超过2分钟的连贯的也有确切(qiè)内容的视频，这才是(shì)真正让人们感到(dào)惊喜的地方。因(yīn)为(wèi)无论AI生成的视频多么(me)高清，也只能是为内容生产者提供一个灵感，一(yī)个(gè)素材(cái)，一个(gè)过场动画。

不(bù)过能够(gòu)制作(zuò)出有具体剧情内容(róng)的视频就意味着，一些(xiē)视频创(chuàng)作由AI代替人(rén)工(gōng)完成已经初(chū)步有了可能。

当下AI的(de)发展(zhǎn)速度(dù)已(yǐ)经超过大部分(fēn)人的想象(xiàng)。内(nèi)容产业的(de)本质是(shì)供给创(chuàng)造需(xū)求，AIGC作为全新(xīn)的(de)内容生产方(fāng)式，可(kě)以(yǐ)为内容产业带来(lái)更(gèng)新的内容风格、更快的生产(chǎn)速度，更(gèng)低的生产成(chéng)本(běn)，这(zhè)无(wú)疑会驱动内容产业的大爆发。

除(chú)了AI绘图、视频，AIGC技术还能应用于(yú)音乐、代码、机器(qì)人动作等多(duō)种内(nèi)容形式的生成(chéng)。不(bù)难发现该项技(jì)术不仅在游戏等(děng)行(xíng)业能得到有效(xiào)应用，对于下一代互联网(wǎng)各种元素(sù)的(de)构建(jiàn)亦有关键意义。

从商(shāng)业化的角度来看，文(wén)化(huà)娱乐、教育、传媒等诸多领域，本身就对(duì)基于AI的(de)可视化(huà)内容有强烈(liè)需(xū)求。

因此(cǐ)，AI绘(huì)画及视(shì)频或不是(shì)结果，而(ér)只是AI进程中的一块(kuài)重要(yào)拼图(tú)，有望在技术(shù)更新(xīn)的(de)加持下实现更大的应用价值。

AI从理解(jiě)内容，走(zǒu)向了可以生成内容，甚至(zhì)能够创(chuàng)造出(chū)独立价值和独(dú)立视角(jiǎo)的内(nèi)容。AIGC的(de)再次(cì)出圈，更代表着未来的先进生产力即将到来(lái)。

紧(jǐn)抓大(dà)模型与算力(lì)，牢固AIGC底座

从技术(shù)的发(fā)展也可以看(kàn)出，在语言大模型、图像大模型(xíng)之后，多(duō)模态(tài)大模型已经成为了(le)新的趋势(shì)。

大模(mó)型被誉为当前人工智能(néng)发展(zhǎn)的智能底座，是全球竞争最激烈的研(yán)究方(fāng)向之一，包括谷歌、亚马逊、百度、阿里、腾(téng)讯等(děng)众多(duō)头部企(qǐ)业都在(zài)竞相发力。

不过训练大模型的确价格(gé)不菲，以国盛证(zhèng)券(quàn)发布的《ChatGPT需要多少算力》报(bào)告估(gū)算，GPT-3训练(liàn)一次(cì)的成本(běn)约(yuē)为140万美元(yuán)。而对于(yú)一些更(gèng)大的LLM(大型语言模型)，训练成本则介(jiè)于200万美元至1200万美元高价之间。

以ChatGPT在2023年1月的独立(lì)访客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯片需求(qiú)为3万多片(piàn)英伟达A100 GPU，初(chū)始投入成本(běn)约为(wèi)8亿美(měi)元(yuán)，每(měi)日仅电费就在5万(wàn)美元左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还是(shì)AIGC，都离不(bù)开庞大(dà)算力(lì)支持(chí)。在关(guān)注各类大(dà)模型(xíng)的发(fā)展同时，更应该关注(zhù)算力网络的建设。

算(suàn)力网络正驱动AI产业(yè)发展(zhǎn)进入史诗(shī)级加速进程(chéng)，让AIGC及通(tōng)用(yòng)AI这一人工智(zhì)能发(fā)展的(de)终极目标(biāo)离得更近(jìn)。

因为算力(lì)可以对突破性技(jì)术创(chuàng)新提供大力的支(zhī)持。这方(fāng)面(miàn)，多模态大模(mó)型是(shì)典型。作为面向未(wèi)来(lái)强(qiáng)人工智能(néng)、通用人工智能(néng)的重要技术创新，多模态大模型(xíng)已(yǐ)经在人工智(zhì)能(néng)领域提(tí)出了很多年，业(yè)界(jiè)也有不少技术(shù)突破，但是，多模态(tài)大(dà)模型进一步(bù)往下走，算力(lì)需求呈几何(hé)式上升，一般的算力(lì)基础设施很快(kuài)将难以胜任。

从图像、文字、语(yǔ)音单独(dú)一项的训练，到双(shuāng)模态(tài)、三模(mó)态的跃(yuè)迁，让(ràng)人工智(zhì)能可以灵活应对(duì)不同(tóng)模(mó)态的转化、像人与世界(jiè)交互一样(yàng)自然(rán)，这方(fāng)面，由算力网络来驱动将有明显(xiǎn)优势。