write的过去分词怎么用，write的过去分词英语-绿茶通用站群

write的过去分词怎么用，write的过去分词英语 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(wēi)软公司创(chuàng)始人比尔·盖茨已多次(cì)公(gōng)开谈(tán)论人(rén)工智能话题。在(zài)最(zuì)近的一次(cì)采访中(zhōng)，他再(zài)次表示：“AI可能会让(ràng)科技(jì)行业迎来一次剧烈的洗牌”。

这个(gè)结论是他在(zài)当地时(shí)间2月20日接受《In Good Company》节目专访时提(tí)出的。

他预期(qī)，AI的发展可能会威胁到(dào)谷歌的市占率，因为微软在AI方面的(de)行动(dòng)相当迅速。而最终科技巨(jù)头将把AI整(zhěng)合成用户(hù)的“全能助手”，包揽(lǎn)一切应用，与人们进行沟通(tōng)并提供(gōng)建议，可以取(qǔ)代亚马(mǎ)逊、Siri或Outlook等(děng)应用。

大佬(lǎo)口中(zhōng)全(quán)能助(zhù)手(shǒu)的到来可能尚需时日(rì)，但(dàn)由ControlNet引发(fā)的又一(yī)次AI绘画浪潮，让AIGC在(zài)ChatGPT的话题热(rè)点(diǎn)包围中杀出重围。

ChatGPT之后又一应用杀疯(fēng)了，AIGC或进入可控期(qī)，将洗(xǐ)牌科(kē)技行业？_黑料(liào)正能(néng)量

ControlNet颠覆AI绘(huì)画新玩(wán)法(fǎ)

AIGC向可控靠近(jìn)

以AI绘画为代表的AIGC上(shàng)一(yī)次爆火的时候(hòu)，还是2022年8月，在(zài)美国科(kē)罗拉多州举办的(de)新兴数字艺术(shù)家竞赛中，一幅名为《太空歌剧院》的作品获奖。

随后各大(dà)厂(chǎng)商的AI绘(huì)画软件被广大(dà)网友熟(shú)知并体验，Stable Diffusion便是其(qí)中代表。

用户们可以在应用中(zhōng)输入(rù)一组关键词或者一张照片，就能获得(dé)一幅AI创作的画作。

作画的关键就是所输入的文本。同(tóng)一组关键词也可(kě)以创作出很多张(zhāng)风格不一样的画作，这让创作的过(guò)程(chéng)就(jiù)像开盲盒(hé)。

很(hěn)多用户很喜欢这(zhè)种不确定的惊喜，他们会将生成的美图当做(zuò)头(tóu)像。而另一部分喜欢翻看AI绘画的“翻车(chē)”作(zuò)品。在社交媒体上，许多用户分享AI“翻车现场(chǎng)”，例如，一(yī)位网友的小狗照片被AI画成(chéng)了(le)“肌肉男(nán)”，还有网友的个人照片(piàn)被AI识(shí)别成了建筑(zhù)。

而如今随着ControlNet的出现与加持，以往(wǎng)AI绘画的填写关键词游戏可能要被颠覆了。

ControlNet是一位正在(zài)斯坦福读博的中国人张吕敏创作的一种基于控制点(diǎn)的图(tú)像变形算(suàn)法，主要(yào)用于(yú)数(shù)字图像处理、计算(suàn)机(jī)视觉和计(jì)算(suàn)机图形学(xué)等领域。

其(qí)SD插(chā)件一经发布，在短短的(de)两天内便成为了AI绘画领域(yù)最新的热点。

在此之前(qián)，大家用了很多方法想(xiǎng)让(ràng)write的过去分词怎么用，write的过去分词英语AI生成(chéng)的结果尽可能(néng)的符合要(yào)求，但是都不尽如人意，它的出现代表着AI生成开始进入真正的可控时(shí)期。

因(yīn)为(wèi)ControlNet可以直接提(tí)取(qǔ)画(huà)面的构图(tú)，人物(wù)的(de)姿势和画(huà)面的深度信息等。有了它(tā)的帮(bāng)助，就(jiù)不用频繁的(de)用提(tí)示词来(lái)碰运气，抽(chōu)盲盒式的创作了(le)。

通俗的说(shuō)ControlNet相当于给AI绘画加了“魔法(fǎ)”，不少博(bó)主的(de)作品已经获得了大量的(de)浏览量，“viggo”就是其中之一，他用朋(péng)友的照片直接带(dài)她们走进(jìn)动漫世界。

viggo先用StableDiffusion图片转文字。

再用Text2Prompt插件拓(tuò)展找(zhǎo)到(dào)对应的关键(jiàn)词；最(zuì)后用(yòng)ControlNet插(chā)件绑定骨骼(gé)开(kāi)始换(huàn)关键词(cí)试效果。

通过图片就可以看(kàn)出来(lái)，效(xiào)果十分惊艳。

更(gèng)厉害的是，除了真实的照片，草(cǎo)图也可以加上“魔法”，知乎大牛“DevPoint”和(hé)“逗砂”介绍到ControlNet还能实现线稿转全彩图。大神张吕敏其(qí)本尊也(yě)亲(qīn)自回(huí)应(yīng)。

不得(dé)不(bù)说当下AIGC已经变得越来(lái)越强大，甚至输出的作品都已(yǐ)经能(néng)以假乱真了。

难辨虚实，AIGC技术力爆发

警惕安(ān)全(quán)问题

近日，“苏(sū)州金鸡湖有游艇party”的消息火遍(biàn)网络，而经(jīng)过警方辟谣这(zhè)所(suǒ)谓(wèi)的(de)“party”可能(néng)是全国第一起AI绘图诈骗。

由(yóu)于这个(gè)活(huó)动里(lǐ)面给出(chū)的美女照片都是(shì)AI制作的真(zhēn)人照片(piàn)绘图，因为太(tài)逼真(zhēn)，被大家当成(chéng)真(zhēn)事传播了(le)。

不过仔细观(guān)察可以发现，活(huó)动发起(qǐ)者提(tí)供的照(zhào)片中有个(gè)很大的漏洞(dòng)可以(yǐ)发现并(bìng)非真人(rén)，而是AI绘图，那(nà)便(biàn)是(shì)图片中女性(xìng)的手指(zhǐ)部分有的存在异常。

ChatGPT之后又一(yī)应用杀疯了(le)，AIGC或进(jìn)入可控期(qī)，将(jiāng)洗牌科技(jì)行业？_黑料(liào)正能量

有行业人事表示：“现在因(yīn)为(wèi)手指部(bù)分的绘(huì)画算法比较复杂，AI还不太会画人的(de)手，但最新看到的图片已经有(yǒu)越来越完美的(de)AI模型出现，以后可能(néng)就完全没有漏洞了。”

类似(shì)的AI作图诈骗在国外也已有发生(shēng)。据英国广播公司报道，土耳(ěr)其地震期(qī)间，有Tiktok用户(hù)使用(yòng)AI合成了儿童受灾的假照片发布到网络(luò)，以此诱骗善良的人打赏(shǎng)“捐助(zhù)”从而实施诈骗。

目(mù)前随(suí)着技术发展(zhǎn)，AIGC已经(jīng)能做(zuò)出真人照片(piàn)般的绘图效(xiào)果，如(rú)果这样的图片被用来诈骗，将非常可怕。

此(cǐ)外AIGC还(hái)引发了很多担(dān)忧，一(yī)方面(miàn)，批判(pàn)者(zhě)认为AI在(zài)“学(xué)习”了大量前人的作品之(zhī)后，其创作没(méi)有任何情绪和灵魂(hún)，难以和人(rén)类的艺术创(chuàng)作相(xiāng)提并论。

另一方(fāng)面(miàn)，AIGC背后的版权、目前都(dōu)并没(méi)有得到(dào)有效的解决(jué)，还(hái)有AIGC会不会代替人类“至(zhì)高无上”的创意。

马斯克也(yě)强调，人(rén)工(gōng)智(zhì)能的安(ān)全问题需要得到重视，太晚就来不及(jí)了。

AIGC下(xià)一站(zhàn)除(chú)了(le)视频(pín)，还(hái)有远方

技术都(dōu)是(shì)有(yǒu)两面性的，潜在的危害(hài)并(bìng)不能掩盖其光辉(huī)的贡献。现在看(kàn)来，人(rén)工智能技术(shù)将是第(dì)四次工业革命的核心驱(qū)动力量，将创造新的(de)增长(zhǎng)奇迹。

过去一年，人工智能在(zài)技术和商业层面都有了巨大进展，AI绘画就是人工(gōng)智(zhì)能技(jì)术发生方向性改(gǎi)变的一个代表。其(qí)下一站或(huò)许就(jiù)是视频。

此前，Meta和谷(gǔ)歌先(xiān)后发布了几条引(yǐn)爆科(kē)技圈的(de)短视频。这(zhè)些(xiē)视(shì)频引(yǐn)发关注(zhù)并非(fēi)内容做得多优秀(xiù)，反而都非(fēi)常简单，比如一匹正在喝水的(de)马(mǎ)，一只画(huà)画的玩具熊，或者一(yī)段(duàn)骑(qí)摩(mó)托车的第(dì)一视角录像，随(suí)便(biàn)一个有手机的人都可以随手录(lù)下(xià)一段(duàn)。

但这(zhè)些短视(shì)频的创作方式(shì)非常简单，创作者(zhě)仅(jǐn)仅需要(yào)向AI输入一段(duàn)话，甚(shèn)至只是说(shuō)一下要求，AI就(jiù)可(kě)以(yǐ)根据(jù)需要生(shēng)成一段(duàn)视频。

谷(gǔ)歌发布(bù)的两个AI生(shēng)成视频分别来自于Imagen Video和Phenaki，前者主要突出的是高清(qīng)，与Meta的Make-A-Video没有(yǒu)太多的(de)差别(bié)。

在(zài)Make-A-Video公布了AI生成的(de)视频后，AI圈就(jiù)已经玩了(le)一波梗(gěng)，一个能够做出(chū)更高清视(shì)频的AI还不足以(yǐ)在短时间内戳(chuō)中兴奋(fèn)点。

Phenaki更加令人震惊的地方在于，它(tā)可以(yǐ)制作出超过2分钟的连贯(guàn)的也有(yǒu)确切(qiè)内(nèi)容的(de)视频(pín)，这才是真正(zhèng)让人(rén)们感到惊喜的地方。因(yīn)为无论AI生成(chéng)的(de)视(shì)频多么高清(qīng)，也(yě)只能是(shì)为内容生(shēng)产者提(tí)供一(yī)个灵感，一个素材，一个过场动画。

不过(guò)能够制作出有(yǒu)具体剧情内容(róng)的视(shì)频就意味着，一些(xiē)视频创作由AI代(dài)替(tì)人(rén)工(gōng)完成已(yǐ)经初步有了(le)可能。

当下AI的发展(zhǎn)速度已经超过大部分人(rén)的想象(xiàng)。内容产业的本质是供给创造需求，AIGC作为(wèi)全新的内容(róng)生产方式(shì)，可以(yǐ)为内容产(chǎn)业带来更新的内(nèi)容风(fēng)格、更快的生产速度，更低(dī)的生产成本，这无疑会驱动内容(róng)产业的大(dà)爆(bào)发。

除了AI绘图、视频(pín)，AIGC技术还能(néng)应用(yòng)于音乐、代码、机(jī)器人动(dòng)作等多种内(nèi)容形式的生成。不(bù)难发(fā)现该项技术(shù)不仅在游(yóu)戏等行(xíng)业(yè)能得(dé)到(dào)有效应(yīng)用，对于下(xià)一代(dài)互联(lián)网各(gè)种元素的(de)构建亦有关(guān)键意义。

从商业化的角(jiǎo)度来看(kàn)，文化娱乐(lè)、教(jiào)育、传(chuán)媒等诸多(duō)领域(yù)，本身(shēn)就(jiù)对基于(yú)AI的可(kě)视化内容有强烈需(xū)求。

因此，AI绘画及视频或(huò)不是(shì)结果(guǒ)，而只(zhǐ)是AI进程中的一块重要拼图，有望在技术更新(xīn)的加持下实现更(gèng)大的应(yīng)用(yòng)价值(zhí)。

AI从理解内容，走向了可以生成内容，甚(shèn)至能够创造出独(dú)立(lì)价值和独立视角的内容(róng)。AIGC的再次出(chū)圈，更(gèng)代表着未来(lái)的先(xiān)进(jìn)生(shēng)产力即将到来(lái)。

紧抓大模型与算力，牢固AIGC底座

从技术(shù)的发展也可以看出，在语(yǔ)言大(dà)模型、图像大(dà)模型之后，多模态大模型已(yǐ)经成为了新的趋势。

大模型被誉为当前人工智能发展的(de)智(zhì)能(néng)底座(zuò)，是(shì)全球竞争最激烈(liè)的研究方向(xiàng)之一，包括谷歌、亚马逊、百(bǎi)度、阿里、腾讯等(děng)众(zhòng)多头部(bù)企(qǐ)业都在(zài)竞相发力。

不过训练(liàn)大模型的确价格不(bù)菲，以国盛(shèng)证券发布的《ChatGPT需要多少(shǎo)算力》报告估(gū)算，GPT-3训(xùn)练一(yī)次(cì)的成本约为(wèi)140万美元。而对于一些(xiē)更大的LLM(大型语言模(mó)型)，训(xùn)练成(chéng)本则介于200万美元至1200万美(měi)元(yuán)高价之间(jiān)。

以ChatGPT在(zài)2023年1月的独立访客平均数1300万计算，其对应(yīng)芯片(piàn)需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投(tóu)入成本约为(wèi)8亿(yì)美元，每日仅电费就在(zài)5万美元左右。

此外(wài)不论是ChatGPT还(hái)是AIGC，都离不(bù)开庞大算力支持。在(zài)关注各类大(dà)模型的发展同时，更应该关注(zhù)算力网络的(de)建设。

算力网(wǎng)络正驱动(dòng)AI产(chǎn)业发展进入(rù)史诗级加速进程，让AIGC及通用AI这一人工智能发展的(de)终(zhōng)极目(mù)标离得(dé)更近。

因为算力(lì)可(kě)以对突破性技术(shù)创新提(tí)供大力的支(zhī)持。这方面，多(duō)模态大模型是典型。作(zuò)为(wèi)面向未来强人工智能、通用(yòng)人工智能的重要(yào)技术创新，多模态大模(mó)型(xíng)已经在人工智能领(lǐng)域提出(chū)了(le)很多(duō)年，业界(jiè)也有不(bù)少技术突破，但是(shì)，多模态(tài)大模型进一(yī)步往(wǎng)下(xià)走，算力需求呈几何(hé)式上升，一(yī)般的(de)算力基础设施很快将难以胜任。

从图像、文字、语音单独一(yī)项的训练，到双模态(tài)、三模态的(de)跃(yuè)迁，让(ràng)人(rén)工智能可以灵活应对不同模态的(de)转化(huà)、像人(rén)与世界交互一(yī)样(yàng)自然，这方面，由算力网络来驱动将有明(míng)显(xiǎn)优势。