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3月6日午盘两市净流入前20股(名单)

截止11:29:00,沪市累计净流入-69.59亿元,深市累计净流入-121.89亿元,两市累计净流入-191.49亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比 TCL中环 002129 9.33% 107563.35 221079.07 113515.72 69.48 30.77% 盛路通信 002446 9.96% 39136.10 46245.46 7109.36 416.15 71.24% 晶澳科技 002459 5.50% 37868.45 81852.47 43984.02 26.42 28.45% 益生股份 002458 8.61% 36293.10 56675.79 20382.69 324.77 41.14% 天下秀 600556 10.00% 35170.72 74902.55 39731.

金融界2023-03-06

3月6日午盘主力巨资出逃四大板块(附股)

3月6日午盘主力巨资出逃四大板块(附股)|||| 两市个股资金流入前20股截止11:29:00,沪市累计净流入-69.59亿元,深市累计净流入-121.89亿元,两市累计净流入-191.49亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比 TCL中环 002129 9.33% 107563.35 221079.07 113515.72 69.48 30.77% 盛路通信 002446 9.96% 39136.10 46245.46 7109.36 416.15 71.24% 晶澳科技 002459 5.50% 37868.45 81852.47 43984.02 26.42 28.45% 益生股份 002458 8.61% 36293.10 56675.79 20382.69 324.77 41.14% 天下秀 600556

金融界2023-03-06

3月6日早盘主力巨资出逃四大板块(附股)

3月6日早盘主力巨资出逃四大板块(附股)|||| 两市个股资金流入前20股截止10:29:00,沪市累计净流入-91.10亿元,深市累计净流入-148.77亿元,两市累计净流入-239.87亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比 TCL中环 002129 3.31% 38282.96 108043.97 69761.01 26.17 20.35% 盛路通信 002446 9.96% 36106.04 43215.40 7109.36 383.93 70.03% 中国卫通 601698 9.99% 34801.15 87749.18 52948.02 46.48 21.25% 中船科技 600072 10.03% 30189.58 42010.52 11820.94 252.49 55.61% 中科曙光 603019

金融界2023-03-06

3月6日早盘两市净流入前20股(名单)

截止10:29:00,沪市累计净流入-91.10亿元,深市累计净流入-148.77亿元,两市累计净流入-239.87亿元股票名称股票代码涨幅净流入(万元)↓ 累计流入(万元) 累计流出(万元) 净流入指标成交占比 TCL中环 002129 3.31% 38282.96 108043.97 69761.01 26.17 20.35% 盛路通信 002446 9.96% 36106.04 43215.40 7109.36 383.93 70.03% 中国卫通 601698 9.99% 34801.15 87749.18 52948.02 46.48 21.25% 中船科技 600072 10.03% 30189.58 42010.52 11820.94 252.49 55.61% 中科曙光 603019 3.18% 20864.45 134125.01 113260

金融界2023-03-06

币圈院士：3.6本周多头能否崛起？比特币以太坊最新行情分析及操作建议解析

力点，MACD也开始放量上行，DEA和DIF形成金叉，KDJ依旧处于平衡阶段，整体思路上还是横盘，布林带上方1580压力位看能否突破，提早做好低多思路的准备外加防范总是没错的，建议：下方1520-1530不破，多，目标1550-1570-1590，破位看1610，止损20点稳健者暂时不空做好防范行情瞬息万变，勿贪，具体操作以实时策略为主，分析主做参考,风险自担来源：金色财经

金色财经2023-03-06

炒币养家：3.5比特币行情分析横久必跌还是诱空

支撑21800附近，MACD缩量下行,DIF和DEA开始向着下行区域整体偏移，RSI已经开在底部慢慢的向上抬头，综上所诉行情整体偏多一点，但是进场点位可能不是那么好等，周末波动太小，耐心等待吧！操作建议 21800附近多止损21500目标23200-24000 以上操作建议仅供参考，具体以实盘为准，分析具有一定时效性，发文具有一定延迟性，加入搜MACD5633实仓可提前布局！愿我的分析，像一座灯塔，在浩如烟海的数字货币市场，为您指引航程！来源：金色财经

金色财经2023-03-05

谷歌AI绘画4大牛携手创业天使估值7个亿

ore contribution，还是Diffusion Model奠基之作《Denoising Diffusion Probabilistic Models》的一作。博士毕业于UC伯克利计算机科学专业的Jonathan，之前在OpenAI当过1年的研究科学家，后来在2019年加入谷歌，共工作了2年零8个月，去年11月以研究科学家的身份从谷歌离职。新公司的最后一位联创叫Mohammad Norouzi，也是Imagen论文的共同一作。 △ 他在多伦多大学计算机科学博士就读期间，拿到了谷歌ML博士奖学金。毕业后他加入谷歌大脑，在那儿工作了7年，在谷歌的最后title是高级研究科学家，工作重点是生成模型。同时，Mohammad也是谷歌神经机器翻译团队的原始成员，SimCLR的联合发明人。他在GitHub主页上小小地透露了自己的最近动态：目前，我在一家初创公司工作，公司使命是推进人工智能的发展水平，帮助人类提高创造力。我们正在招聘！这句话以外，关于新公司的更多信息，四人在任何社交平台都没有更详细的透露。这已经是谷歌最近漏出去的第n波人了。就拿刚刚过去的2个月来说，先是包括顾世翔（Shane Gu，‘让我们一步一步地思考’研究者）在内的至少4名谷歌大脑成员加入OpenAI；情人节时，Hyung Won Chung和CoT最早的一作Jason Wei携手组团叛逃OpenAI。本周三，您猜怎么着？嘿，又跑了一个： OpenAI狂喜，只有谷歌大漏勺本勺受伤的世界诞生了。 Imagen是什么？了解完谷歌漏走的这四个人，回头来说说为他们职业生涯赢得掌声的Imagen项目。 Imagen是谷歌发布的文生图模型，发布时间在DALL-E 2新鲜出炉一个月以后。本文开头放的熊猫震惊表情包，就是朝Imagen输入“一只非常快乐的毛茸熊猫打扮成了在厨房里做面团的厨师的高对比度画像，他身后的墙上还有一幅画了鲜花的画”后，得出的一张要素完备的AI生成画作。（不好意思，请自行断句）在Imagen出现之前，文生图都共用一个套路，那就是CLIP负责从文本特征映射到图像特征，然后指导一个GAN或Diffusion Model生成图像。 Imagen不走寻常路，开辟了text-to-image新范式：纯语言模型只负责编码文本特征，具体text-to-image的工作，被Imagen丢给了图像生成模型。具体来讲，Imagen包含一个冻结的语言模型T5-XXL（谷歌自家出品），当作文本编码器。T5-XXL的C4训练集包含800GB的纯文本语料，在文本理解能力上比CLIP强不少，因为后者只用有限图文对训练。图像生成部分则用了一系列扩散模型，先生成低分辨率图像，再逐级超采样。依赖于新的采样技术，Imagen允许使用大的引导权重，所以不会像原有工作一样使样本质量下降。这么一来，图像具有更高的保真度，并且能更好地完成图像-文本对齐。概念说起来简单，但Imagen的效果还是令人大为震撼的。生成的狗子飙车技术一流：比起爆火的DALLE-2，Imagen能更准确地理解同时出现两个颜色要求的情况：一边绘画一边写字这种要求，Imagen也成功完成，不仅写得对，还能加光影魔术手般的烟花特效（不是）。以及对后来研究更有帮助的是，谷歌通过Imagen的研究，优化了扩散模型。首先，增加无分类器引导（classifier-free guidance）的权重可以改善图文对齐，同时却会损害图像保真度。为了解决这个bug，在每一步采样时引入动态阈值（dynamic thresholding）这个新的新的扩散采样技术，来防止过饱和。第二，使用高引导权重的同时在低分辨率图像上增加噪声，可以改善扩散模型多样性不足的问题。第三，对扩散模型的经典结构U-Net做了改进，变成了Efficient U-Net。后者改善了内存使用效率、收敛速度和推理时间。后来在Imagen上微调，谷歌还推出了能“指哪打哪”版本的文生图模型DreamBooth。只需上传3-5张指定物体的照片，再用文字描述想要生成的背景、动作或表情，就能让指定物体“闪现”到你想要的场景中。比如酱婶儿的：又或者酱婶儿的：大概是Imagen效果太过出色，劈柴哥后来亲自宣发的谷歌AI生成视频选手大将，就叫做“Imagen Video”，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。啊，等等，谷歌有Imagen Vedio，这和四人的新公司不是撞方向了吗？仔细看了下论文，无论是Imagen还是Imagen Video，各自都有大篇幅涉及风险、社会影响力的内容。出于安全、AI伦理和公平性等方面考虑，Imagen和Imagen Vedio都没有直接开源或开放API，甚至连demo都没有。哪怕市面上出现开源复刻版本，也不是最正宗的味道。此前就曝出过在谷歌每年的内部员工调查“Googlegeist”中，员工表示对谷歌执行能力不佳的质疑。也许，这四人出走，继续做Imagen，并做Imagen的视频版，说不定就是为了想把项目放到一个更开放的AI环境。而且这种出走创业，也是热钱大钱向AIGC汹涌的结果。所以既然AIGC的创投热潮已经在太平洋那头开启，那应该在太平洋这头也不会悄无声息。或许你已经听说了一些同样的大厂出走创业，欢迎爆料说说~~ 来源：“量子位”（ID：QbitAI），DeFi之道作者：衡宇来源：金色财经

金色财经2023-03-05

人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

币圈院士：3.5比特币触底反弹只在一瞬间,以太坊多单被套是否有望?最新行情分析

000这个位置附近，MACD缩量下行，DIF和DEA开始想着下行区间整体偏移，KDJ原本的上行收口，变成了下行开口，布林带下放支撑点看21800，有V形过度的趋势，4小时K线横盘一整天，这样的操作比较消磨人的时间，周末稳健者建议休息，MACD缩量上行比较缓慢，KDJ虽说收口，K线没动，整体趋势上激进者可以尝试多做小波段，带止损点短线激进者建议（稳健者观望）：上方23600附近，空，目标300点左右即可灵活落袋，止损200点，下方22000附近，轻仓多，防守21700附近补仓多，目标22300-22600-22900破位看23200，止损300点行情瞬息万变，勿贪，具体操作以实时策略为主，分析主做参考,风险自担以太目前的行情走势确实暴露了主力吃香太难看，可以看到大盘目前的平衡点就是在1560这个位置走来回，日K线下方站立点也在1550附近，小波段操作区间也不是太大，不建议丢了西瓜去捡芝麻，稳健者周末建议休息，养养神，MACD依旧是下行趋势，KDJ向下开口以后整体趋势有诱空的嫌疑，毕竟和前面支撑压力一样，下方布林带支撑点在1530这个位置附近，4小时布林带虽然向下开口，K线并没有向下而是横盘，KDJ开始向上，MACD也在缩量上行，整体思路上建议低多最稳健，短线激进思路（稳健者观望）：上方1570附近，空，目标20点左右即可灵活落袋，止损15个点下方1530附近，轻仓多，1500补仓多，目标1560-1590-1610，破位看1640，止损30点行情瞬息万变，勿贪，具体操作以实时策略为主，分析主做参考,风险自担来源：金色财经

金色财经2023-03-05

AI正在悄悄“杀死”画师

绘画师了。职业要求需要Stable Diffusion和Midjourney，至于PS等软件有一些底子就行。这相当于赤裸裸抢了很多传统画师的饭碗。 AI绘画正真实地改变着美术设计行业。“实际上我们已经能做到很多，只是不想吓到大家，所以一点一点公布。”一个现象级的AI绘画模型背后的创始人这样说。商隐社采访了多位美术设计行业从业者，有的已经开始拥抱AI绘画，“这个没什么特殊流程，跟取快递一样顺手。”也有人在吐槽AI绘画生成的内容不能被精确控制。那么，它会“杀死”画师吗？如果是的话，它又将如何一步步“杀死”画师？当2022年7月Midjourney 的AI绘画服务对外公测开放时，还没多少人知道这家只有11个正式员工的小型独立研究实验室，也没人了解AI绘画。仅仅一个月后，在美国科罗拉多州艺术博览会上，一幅名为《太空歌剧院》的画作在数字艺术类别比赛中一举夺冠，这个震惊四座的画作由游戏设计师Jason Allen使用Midjourney完成，AI绘画进入人们的视野。画作引发的巨大争议让AI绘画火出了圈。评委称，此前并不知道 Midjourney 是 AI绘画工具，即使知道，同样会授予该作品最高奖项。人们第一次意识到AI做出来的画可以如此精美，意识到AI绘画可能如同当年相机、数字绘画的出现一样，会给绘画设计行业带来一场深刻的变革。（由AI绘制的《太空歌剧院》） 01 冲击一盏茶酱是一名平面设计师，从视觉传达设计专业毕业后，入行5年多了，主要负责对政府机关单位墙面美化以及展馆设计。从去年开始，她逐步感受到了AI绘画的冲击。 “我们设计师做一个图需要（甲方）前期提供策划文案，进行初步创作和后期磨合修改，最终展示不同场景形式的设定尺寸和画面效果。”一盏茶酱告诉商隐社。这个过程中，从0到1开始的风格制定、和甲方的对接修改、绘制线稿、颜色调整、不同场景不同尺寸的应用与展示等，都需要很长的时间和大量的创意。而AI绘画在一定程度上可以替代设计师满足甲方的需求，且成本更低，效率更高。 “你去找设计素材网站，就可以看到已经设定好的不同分类、不同场景展示的模板，你只需要更换内容即可，用最低的会员换取一年的AI智能傻白甜模板。网站甚至通过大批量购买设计图和插画图、摄影、视频等，进而扩充网站模板素材量，为AI提供了很大的数据库”。这还只是低水平的AI技术，如今一些设计网站还上线了类似于Midjourney和Stable Diffusion的AI绘画程序。 “你打开相关AI绘画等相关网站，只需要输入相关指令，输入你需要的内容，甚至都可以直接进行选择，就可以在最快半个小时的时间内完成，大幅度缩短时间成本和人力成本，同时，也不需要对接交接工作。”一盏茶酱说。（笔者在某素材设计网站用AI生成的图片）平面设计师要设计一张海报或广告，其中的所有插图都需要手绘，或者找无版权素材图，然后再手动添加文字和图形。这个过程非常繁琐，而且很容易出错。但是通过AI绘画软件，只需要输入文字指令就能生成想要的素材，后期只要把素材组合，调整细节就可以得到一张精美海报。甚至有的甲方自己动手也能做了。要达到同样的效果，用AI绘画生成素材图，再另找人用PS修图，一般比直接找设计师作海报便宜。 GGAC大赛（全球游戏美术概念大赛）创办人林永民也讲过一个类似的有趣故事，他在一次采访中说： “有位上市游戏公司大佬调侃了一件事：他本来有几张场景设定图要找外包做，但试了一下AI绘画后发现效果还不错，就把这个外包单子取消掉了。” 他了解到某些TOP级别的游戏公司在做AI的尝试性开发，不住地感慨“一开始大家聊AI绘画还是图好玩儿，结果这么短时间内，身边已经陆续有了商业案例。” 而招聘软件上“AI绘图师”等相关岗位的出现，在一定程度上深刻反映了AI绘画对美术设计从业者的冲击。于是，有人开始担忧职业命运的走向。某知名画师在微博上表示“AI绘画会取代低端画师”，引来各方骂战。另有人气画师在微博上回怼“我认为目前AI的算法只要精准投喂，任何风格和技法都是可以模仿的...AI可不管你高还是低。” 还有一群人注意到AI绘画侵犯了画师的版权，开始集体抵制。去年8月末，主攻日系二次元画风头像的AI绘画网站mimic的测试版上线，允许用户上传图像让AI学习并输出相同画风的AI画作。没想到刚发布便遭到大量日本画师的抵制，他们集体发表了“禁止将我的作品用于AI作画”的声明，一天后，平台宣布整改。去年12月，全球知名视觉艺术网站Art Station的上千名画师发起联合抵制，禁止用户将其画作投放AI绘画系统，认为任由系统学习模仿画作是在侵犯版权。在AI绘画技术的浪潮前，很多人还在恐慌或者焦虑，抵制或是气愤。但已经有人，有企业，有行业选择了拥抱变化。 02 加入小红书博主甜梨冻冻的真实身份是一名程序员。在劳累的工作之外，AI绘画的出现让她有了放松的角落。“去年12月左右我开始注意到AI绘画。我对这些行业新方向比较感兴趣，又有留学经历，所以很容易搜集到一手信息”。她先在微信小程序初步尝试了一下，“发现效果不错，甚至有的图非常惊艳”，转念她就想到微信小程序都能跑通，那么各大平台一定有人在发AI图片，她一搜，果然有。甜梨冻冻意识到这是一个副业机会，于是在小红书上做了一个AI绘画的账号。在微信小程序之后，她又尝试了很多AI绘画软件，比如Midjourney、Stable Diffusion、Disco diffusion, DELL-E2等，出于对出图效果和版权的考量，最后选择成为 Midjourney 平台的付费会员。 “有了灵感就随手记一下，有时间了就测试一下prompt（生成图片的文字指令），成了之后就可以出图了。这个没什么特殊流程，跟取快递一样顺手。” 拥抱AI绘画的甜梨冻冻短短三个月的时间积累了近万的粉丝。甜梨冻冻的故事只是个人拥抱AI绘画的小小案例，而小文的故事则代表着企业向AI绘画的探索。（甜梨冻冻绘制的白粉桃花屋）小文是上海某汽车设计公司的实习生，他告诉商隐社：“最近一段时间，我们汽车设计行业也受到AI的影响，像传统汽车品牌奥迪已经尝试使用AI为设计师设计轮毂提供帮助。”现在，国内的一部分设计公司也在尝试这样的方法为设计师提供灵感，推动设计发展。汽车每次升级主要有两种形式，一个是改款，一个是换代。改款就是微调一些车身上的小细节，比如换一个车灯样式，而换代就要整个改变车的外观。一些车企在做汽车换代设计的时候，就会与外界专业汽车设计公司合作。例如跑车鼻祖法拉利早期旗下的许多车型就是与意大利汽车设计公司宾尼法利纳共同设计的。这个过程中，车企会说明他们的设计需求和设计目标，汽车设计公司会组织团队与其合作展开设计，最后可能会呈现出十几套方案，由车企做筛选。这期间会经历繁琐的修改过程，消耗大量人力物力。与此同时，随着新能源汽车的发展，汽车改款换代都变得更加频繁，2020年之前，一款汽车产品的迭代周期是四到五年，之后这个周期正在变短，以后可能是3年一代，进而留给设计的周期也越来越短。传统的奔驰汽车上市前可能经历了两三年的设计，但现在的设计周期连半年都不到。汽车外观设计需要提速，AI绘画的出现，恰恰可以提升效率。 AI绘画可以帮助设计师打造一个从0到1的过程。“比如想设计一个外观硬朗的汽车外形，就可以用AI绘画的图片融合功能，把奔驰大G、路虎卫士，甚至坦克300的图片扔进去，AI就会批量生成类似风格的汽车外形，在其中找到几张最满意的，然后再人工调整。” 这样操作下来，比人工直接从0到1的设计简单多了。（小文提供的汽车设计外观）不止汽车外观设计，动漫、游戏、漫画等很多行业领域，也都开始使用AI绘画。在动漫领域，由十九号动漫出品的国产志怪类动画《神弦曲-猫儿与时光铃铛》将在明年上映，在去年12月发布的动画预告片里，三分之二的背景都是结合AI制作的。在整个制作过程中，动画设计是非常重要的一环，要考虑背景、前景以及道具的形状，完成场景环境设计和制作，还要塑造人物或其他角色，绘制出每个造型的几个不同角度的标准页等等。其中，场景是动画设计里面工作量最大且最消耗成本与时间的，这也是最适于使用AI的部分。十九号动漫的的创始人王景说：“（用AI做预告片场景）整个过程2个月做了30多个背景。人力就导演与我两个人。过去同样的工作量一般是由原画师完成，预计需要三个月，也就是说AI在效率上提升了至少30%。并且提供了一种快速制作动画的可能。” 除了场景设计，AI绘画还可以辅助上色。在传统动画的制作过程中，原画师完成画稿的绘制后，上色就是一项浩大的工程。对于普通的12帧率动画，按25分钟计算，需要18000 张图画。对于一个10人的团队来说，约需要2个月才能完成。然而当人工智能参与动画制作后，效率会得到极大的提升。王景还表示，《神弦曲-猫儿与时光铃铛》的宣传海报和人物设计也打算使用AI来做辅助。同样用AI做动画的还有Netflix的《犬与少年》。1月31日，Netflix和小冰公司日本分部（rinna）、WIT STUDIO共同创作了首支AIGC动画短片《犬与少年》，用新技术讲述了一个小孩与一只机器狗的重逢故事。在游戏领域，两年烧光两千万濒临破产的游戏团队做出了一款卡牌游戏，名叫《消除与召唤》，它在TapTap上高达9分，AI绘画在其中有着莫大功劳。《消除与召唤》背后的公司是广州谷季游戏，CEO刘军勇道，虽然最初是因为团队跑路和资金不足而不得不使用AI，但结果确实“真香”。按照他的估算，如果继续使用AI绘画，可以将成本压缩到原来的三分之一。他在事后曾感慨：“由衷感谢这个伟大的时代，把100万的美术成本缩减成100元。” 同样用AI绘画软件做游戏的还有《赛博朋克2077》的场景设计师Timur Ozdoev，他在领衔开发的独立游戏作品《Cognition Method》中运用了AI绘画软件，用以制作概念原画和素材生成。 Timur Ozdoev分享了用AI做游戏的流程。在制作游戏概念原画时，他们首先会对角色的基本设定进行预想，思考出一批关键词，再进入Midjourney进行图片生成。然后以生成的结果为灵感进一步优化关键词，不断重复、调整得到最终版。最后，再使用Unity和Zbrush进行建模与着色处理。此外，Steam平台上，由独立游戏开发商Thunderful Publishing开发中的恐怖风格横版动作游戏《疯狂之源（Source of Madness）》也曾采用AI生成怪物和场景。更有推特网友通过AI绘图工具Midjourney生成设定图自制了一款横版射击游戏《shoon》。在漫画领域，《夏日岛》就是由创意总监史蒂夫·科尔森（Steve Coulson）用AI绘图工具制作的，有趣的是，漫画讲述的是一个怪物被社区接受的故事，映射的便是现实中的AI绘图工具。显而易见，AI绘画已经在各个领域崭露头角，体现出人类画师难以企及的两大优势。一个是超高的工作效率。这点从各个企业应用AI后，数倍、数十倍的提升效率中就能体现。另一个是超强的学习能力。一个画家通过日积月累的练习，通常也只能熟悉特定的绘画方式和画派风格，很难找到一个同时精通素描、漫画、油画、国画等类型的画家。但对AI来说，所有的绘画类型都是一样的，都是需要归类、学习的数据。只要数据足够丰富，AI可以毫不费力地掌握所有绘画方式与风格。因此，它可以应用在游戏、动漫、工业设计等各种领域，跨越二次元、写实、抽象等各种风格。可以看到，AI绘画正逐步地、深刻地改变着与美术、设计相关的各行各业。 03 弊端当然，AI绘画技术如此崭新，在很多领域，技术的浪潮还未席卷而至，还有很多人、很多企业没有受其影响。有的人在驻足观望，等待着技术进一步的发展。 “目前还没对我产生什么威胁，我就是自己画自己的。”自由商业插画师波波对商隐社说，“我要先把基础打好，再考虑AI绘画”。某品牌策划公司负责人郭炯明也表示：“目前（AI绘画）对我来说没有影响，身边的同行还不会被影响，以后很难说。” 炯明擅长的设计领域颇为广泛，品牌logo、产品包装设计、活动海报都可以做，工作之外，也是一名AI绘画的玩家，思考着AI绘画与行业的结合。（郭炯明用AI绘制的机甲）也有人唱衰AI绘画，认为AI创造出来的作品毫无艺术性可言，如同被拼凑出来的“尸块”。这些人无论立场如何、态度如何，在意的都是AI绘画不容忽视的弊端。首先，最常被人提及的是，AI绘画生成的内容不能被精确控制。波波主要负责条漫的绘制。所谓条漫，就是以单格（两格或以上数量并排出现）画格由上自下依次排序，通过连续画面叙述故事的多格长条形漫画。条漫插画师和设计师的接单流程很类似，“先讲好需求和时间，然后下定金，开始画，画完验收完没问题后打尾款。” 这期间虽然也会存在多次修改、沟通和效率的问题，但条漫这样的绘画形态本身就相对不容易被AI绘画影响到。画漫画需要画风统一，条漫中连续的场景需要保持相同的人物风格，和连贯的人物动作，但AI绘画生成的图片是随机的，很难保持每张图的背景、人物和细节的统一性。前文说的漫画《夏日岛》画风保持统一的前提是，作者科尔森输入了某些漫画家的名字作为关键词来限制画风。在一次采访中他对此也提出了质疑：“这里存在一个巨大的伦理问题。如果我让AI以尼尔·亚当斯（代表作《绿灯侠和绿箭侠》）的风格生成图像，这对他本人来说意味着什么？” 这个弊端放在动漫设计中也有体现。比如，AI生成了一个角色的正面图，现在设计师想要这个角色的背面图，AI能生成人物姿势、服饰类型甚至每一处褶皱都能和正面图相对应的背面图吗？不能。如果设计师想要侧面图呢？AI也做不到。在汽车设计应用中，小文说：“汽车外观之间有AI掌控不了的细微差别，奥迪A4和A6之间，你可能会觉得A4年轻一些，A6稳重一些，就是这种很微妙的变化AI控制不了，你要不断试，而不是有目的性地去投喂各种图片，只有尝试很多组合，最后才能出来你满意的效果。” 2022年6月11日，《经济学人》杂志的封面就是通过Midjouney生成大量图片筛选出来的。编辑部表示，生成图片本身较为轻松，但是找到能生成合适图片的指令却并不简单，他们尝试了250次，生成1000张图片后才最终确定了这个拼贴风格的封面。（《经济学人》杂志的封面）其次，AI绘画不能理解语言逻辑。知乎上有答主输入指令“腌咸菜的小女孩儿”，结果AI给出了小女孩站在咸菜缸里的图片；让AI画“婴儿肥”，结果AI画出了一个胖乎乎的小婴儿；让AI画河里的三文鱼，结果画中河里的三文鱼都是三文鱼片。 AI绘画并不能真正理解语义，它只能识别出一个个标签。在训练模型的过程中，每一种图片都对应一系列标签，如果输入指令“腌咸菜的小女孩儿”，它就会把带有“腌咸菜”和“小女孩儿”图片中的对应元素拟合在一起，生成含有这两个标签的新图片，但AI本身不能理解“腌咸菜”是一个什么动作。对于这个缺陷，知乎24万粉丝的答主“画画的花噎菜”还说了一个梗： “前几天群里有人发了个特别帅的火人，一群人惊呼，画的真好，风格真棒，体积感特效质感都在线，焦虑感max！然后我在旁边轻飘飘说了一句，它画火人这么好，那让它掏出个打火机点烟试试？于是乎所有人都笑了，因为大家都能想象出那副画面，估计能把手指头塞嘴里吃了，或者直接表演咬打火机。” （笔者用Midjourney绘制的男人用打火机点烟）最后，是AI绘画上手有一定门槛。面向普通用户，以开源模型Stable Diffusion为例，人们想要使用AI绘画，需要在本地部署SD程序，好在1月份有B站up主利用开源代码作出了绿色汉化版的安装包，省去了很多麻烦，否则不擅长英语不懂程序的用户都没有入场资格。就算成功部署了SD，使用过程中的报错，如果不是程序员，普通用户很难看懂，硬件上还必须要有最新几代的NVIDIA显卡，否则根本带不起来AI绘画。面向企业，外饰设计实习生小文也向商隐社吐槽：“（AI绘画软件）不能算作一个很好的工具，工具推出后，它没告诉企业怎么去用，怎么才能把它用好。很多用法都是企业自己摸索的。” 当新的技术来临，人们去担心它、质疑它，看重它的缺点，再正常不过。19世纪的“新技术”摄影出现的时候，也曾被画家联名反对；当数字绘画出现的时候，也会被传统画师不屑。只是AI绘画的发展不会因为人们的观念发生改变，它正以超乎人们想象的速度进化着。 04 发展 2021年1月，OpenAI推出了Dall-E（mini）模型，你只要给出一段文字描述，它就能立刻把图给你画出来。当时它做出来画还比较粗糙。（Dall-E（mini）模型绘制的图片）仅仅一年后，2022年1月，现象级的AI 图像生成程序Disco Diffusion就出现了，它开始能画复杂一点的氛围图了，但还无法完成人脸。三个月后，OpenAI迭代了DALL-E模型，给它喂了6.5亿张图片训练后，DALL-E 2不但清晰度比上一代高4倍，还可以生成准确的五官了。紧接着，号称最强的AI绘画软件Midjourney和Stable Diffusion相继于去年的7、8月份出现。前者，辅助生成了在美国科罗拉多州艺术博览会上一举夺冠的画作《太空歌剧院》，而后者则以精美的二次元图片席卷绘画圈。（图源自civitai.com）也正是这个时候，很多人第一次了解到AI绘画。 “大概半年前，我关注的博主‘和菜头’每天都会发一些AI绘画，一开始看他发的画都比较抽象，一涉及到具象的东西就不太像。”郭炯明说，“但是上周身边有个同行带我入门，自己玩了一下，发现AI绘画已经进化到了相当高的程度。” 此时的Stable Diffusion还不能生成真人系图片，但仅仅过了四个多月，今年1月末，新版的Stable Diffusion整合了一种名为LoRA的模型训练方式。 LoRA模型可以让Stable Diffusion生成非常逼真的真人图片，引发了一阵“赛博coser”的浪潮。 “赛博coser”的制作者、B站up主勘云工造表示，自己的赛博coser不仅在国内获得了颇高关注，转发到推特后还被很多画师、coser的知名从业者也关注了。技术的发展还没完，此时的真人系图片骨骼走向、姿势还不能精确控制，就有论坛大佬研究出了ControlNet插件，可以完成对人物骨骼走势、形态、动作、姿势的精确控制。随着Stable Diffusion的不断发展，其早期版本遗留的透视问题、光影问题、场景拼贴等问题得到了一一修正，1.5版本中最典型的手部模型错乱的问题也得到了修正，目前SD已经发展到了2.2版本。到了今年2月份，向量图形编辑器、原型设计工具Figma以及图像处理软件Photoshop都引入了AI绘图插件Stable Diffusion。 Stability AI创始人兼主要投资人埃马德·莫斯塔克表示，创始团队看到这些更新很惊喜，并进一步透露出SD接下来会公开的功能，包括AI视频剪辑与音频剪辑功能：“实际上我们已经能做到很多，只是不想吓到大家，所以一点一点公布。” 与此同时，从去年8月开始，国内也迎来了一波AI绘画的热潮。百度发布了业内首个AI艺术和创意辅助平台文心一格，用户只需输入自己的创想文字，即可快速获取由AI生成的相应画作。腾讯上线了“QQ 小世界AI画匠”活动，用户上传照片一键生成专属异次元形象。抖音则上线了 AI 绘画特效，美图秀秀也上线了AI绘画板块。从2021年1月只能生成简陋的图片开始，AI绘画仅仅用两年时间，就已经创作出精美的超越人们想象的画作。从简陋的实物图到复杂风景图的跨越用了1年，从风景图到卡通人像的跨用用了3个月，到能画出真人照片用了3个月，AI绘画技术在加速进步。两年前人们对AI绘画的结果不以为意，两年后已经有人开始心生焦虑，那么以后呢？实际上，上面提到的三种AI绘画典型的弊端都以肉眼可见的速度弥补着。ChatGPT的出现让AI绘画有了理解语言逻辑的可能，OpenAI团队正在向着这个方向研发；不能精准控制的问题已经在ControlNet等插件的辅助下初步解决。至于上手成本，Disco Diffusion模型时代，在专业显卡上算一个草稿级别的作图, 也需要耗费以小时计算的时间，而Stable Diffusion则实现了在消费级显卡上不到一分钟就能出图。 AI绘画正以超过人们想象的速度进化，如果不及时拥抱技术，或许很多画师会被AI“杀死”。中国围棋王者柯洁，在某站的动态问了一个灵魂问题：美术生或相关从业人员如何看待AI绘画。评论区第一时间就反问柯洁：你对AI围棋怎么看。 2017年，阿尔法狗凭借强硬的实力席卷围棋界，现在许多职业棋手都不彼此约棋了，而是找AI训练，甚至有的去背AI的棋谱，这就是AI技术带来的改变。按照国泰君安研报预计，未来5年，AI绘画在图像内容生成领域的渗透率将达到10%—30%。AI绘画已然站上数字时代的风口。画师与AI自然不是对立的关系，但在需求固定的前提下，绘画设计类的市场总要让渡一部分给AI绘画，在这场行业变革的浪潮中，不知道多少画师被掀翻于浪底。 05 结语 90年代是纸媒动画的巅峰时期，2002年左右国内才逐渐普及了数字绘画，那时候没有板绘，一大波动画人学着用鼠标画画，在之后发展出三维动画、Flash等等技术。而现在，出现的是AI绘画。跟本雅明在《机械复制时代的艺术作品》中描述的一样，照相技术让大量的文本复制变得轻而易举，从而把艺术从一向被人们所崇敬的神圣“祭坛”上拖了下来，它在摧毁传统的同时，使现代艺术具有了新的特点、价值和接受方式。两点十分产品总监黎平伟曾说： “将近10年一个大周期，出现一次技术突破，往后甚至可能带来指数爆炸级的改变，所以永远要抱着学习的心态向前……因为我们相信一句话：不变的是永远在改变。” 来源：钛媒体、DeFi之道文：商隐社作者：第二人生‍‍ 来源：金色财经

金色财经2023-03-04

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