AIGC

英伟达、微软、Google、Adobe 等科技巨头在相差无几的时间里，都推出了各自的创新 AI 服务，你追我赶、振臂高呼般的向时代传达一个信号 ——AIGC 时代降临，AI 未来已来

最近的谷歌像个大漏勺，这不，又有 AIGC 核心成员联手跑路咯！ 量子位独家获悉，这回跟谷歌 say byebye 的，是文生图核心团队 ——AI 绘画模型 Imagen 论文的四位核心作者，出走目的是要搞自己的 AI 公司。虽然公司名称暂未对外公布，但新公司将一以贯之的路线是很清楚的： 以 Imagen 为基础，沿着原来的项目做下去，不仅继续做文生图，还要做视频方向。

一个月内涨粉翻倍，摄影博主却慌了，忍不住坦白： 我的照片都是 AI 生成的。 去年十月份开始，这个名叫 Jos Avery 的大哥（后面简称乔大哥）开始在社交网络上发照片，从此开始立起自己的摄影人设 —— 主攻黑白人像，偶尔发发风景。

只需 1 张普通照片，就能合成全角度动态 3D 视频。

AI 生成模型在过去这段时间里取了巨大的进展，就图像领域来说，用户可以通过输入自然语言提示来生成图像（如 DALL-E 2，Stable Diffusion），也可以在时间维度上扩展生成连续的视频（如 Phenaki），或者在空间维度上扩展直接生成 3D 模型（如 Dreamfusion）。

继绘画之后，AI 又瞄上了「表情包」。 2022 年的最后一周，一个名为 Memix-Chat with Meme 的 App 上线不久就登上了美国 iOS 免费总榜第一名，无疑为已经处在「世界中心」的 AIGC 又添一把火。借助 AI 技术，Memix 可以帮助用户自动将输入的文本合成为特定主题的表情包 GIF，并一键分享至 TikTok、WhatsApp 等常用社交软件的私信对话中。

从 AI 画画到 NLP 大模型，AIGC 的落地成本被一次性打下来了！ 话不多说，直接看结果： Stable Diffusion 2.0 训练 / 微调 / 推理，显存消耗最多可节省 5.6 倍，使硬件成本直降至 1/46，一行代码即可启用； 1750 亿参数大模型 BLOOM 单机推理，显存消耗节省 4 倍，硬件成本直降至十几分之一。

2022 年，AIGC（生成式 AI）是当之无愧的网红。 AI 作画在各大社交平台刷屏，ChatGPT 火爆国内外出尽了风头，依靠 AI 生成语音和表情、动作的数字人也频频露脸。2022 年 12 月，Science 杂志发布了 2022 年度科学十大突破，果不其然，AIGC 入选。 火爆背后，AIGC 的商业化潜力还有待形成更清晰的路径。目前来看，应用范围最广、最出圈的 AIGC 能力，就是 AI 作画（以文生图），但可以看到，大量普通 C 端用户都是抱着尝鲜的热情玩一把就走，庞大的流量很少能转化为强劲的付费意愿。

Arts Technica 团队通过从中选取了 7 张含有 John 的图片，再使用了近期大火的 Stable Diffusion 和谷歌研究院发布的 Dreambooth 两个 AIGC 工具，接着就在社交媒体上生成了不同版本、让人真假难辨的 John。 在这些照片里，John 从一位普通的、喜欢分享日常生活的英文老师，一会变成了一个喜欢在教室里、公众场合脱衣服自拍的“危险分子”，一会又变成了一个喜欢穿各种奇装异服搞怪的“小丑”…… 翻看照片，每一张似乎都不是 John，但每一张却都有着 John 的脸。 而实际上，如今通过借助各种免费开放的 AIGC 工具，John 的经历可能会轻易地发生在我们每个普通人的身上。

深燃体验 ChatGPT 后发现，ChatGPT 能够快速走红，火遍全球，是因其能够给出优质的答案、提供高效获取信息的方式，拥有强大的语言组织能力，为用户带来超出预期的交互体验。 不过，弊端很快也暴露了出来，ChatGPT 的强项在于组织出一个完整的答案，但给出的内容并不一定完全准确，甚至对于一些有准确答案的常识问题，也会出现漏洞，以至于知名程序员问答网站 Stack Overflow 紧急发公告宣布暂时封禁 ChatGPT。 但这并不影响好奇的用户们跃跃欲试。上线短短 5 天，Open AI 首席执行官 Sam Altman 就在社交媒体上披露，用户已经突破了 100 万。 AI 绘画的热度还没降下去，AI 对话模型 ChatGPT 就来了，都为 2022 年下半年以来火热的 AIGC（Artificial Inteligence Generated Content，即人工智能生产的内容）添了一把柴，让它加速走入人们视野。经过前几年技术的积累，AIGC 走到了爆发的临界点上。

何恺明团队又上新了。 这次，他们的成果围绕当下最火的 AIGC 背后的 CLIP 展开。 —— 只在该模型的极简结构上，施加了一个简单的 mask，就让新模型的速度快了 3.7 倍。 同时，性能还可以做到不降反升。