AI能力再进化，模仿齐白石画“钢铁虾”，会抢人类“饭碗”吗丨亮见15期( 三 ) 丨划重点

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AIGC生成的融合齐白石风格、金属元素的“虾”
伍昱：首先它肯定不完全是搜索，因为它有创造的成分。
搜索的空间是有限的，比如给定的图片的数据，只能从固定的数据中寻找，如果没有，就不会出现相应的图片。而AIGC的模型是从大量的数据中去学习的，首先肯定具有很大的数据库，并且有文字和图片对应， AI模型会学习文字跟图片对应的概念。
其次AI模型可以从数据中掌握规律，比如苹果可能是什么样的，其他的概念是什么样的，再通过语言的创作来组合不同的元素，结果则是，图片原来可能数据库中不存在，但是可以基于给定的条件和规律生成。
甚至可以去混搭一些概念，比如尝试不同的风格，像齐白石他有自己的绘画风格，但在新概念下，蒸汽朋克风、机械风都可以成为可能，我们也能创作一个齐白石画风的机械虾。
黄文灏：可以举两个例子来回答，第一个就是牛油果椅子。

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上图是模型生成出来的牛油果椅子，相当于模型知道牛油果是什么，也知道椅子是什么，尽管世界上之前是没有人画过牛油果椅子或者造出过。 AI模型仍然可以进行组合，生成既像牛油果又是个椅子的绘画作品。
这就可以很直接证明， AIGC的内容是模型创造出来的，而不是搜索出来的，因为世界上还没有出现类似的实物。
这样的例子还有很多，像镂空的咖啡杯也很火。
第二个很简单的方法也可以用来验证AIGC的唯一性，用户可以拿生成的图片去百度或者Google ，通过以图搜图会发现很多搜索结果当中，与生产的图片很相似，但却找不到完全一样的结果，这就证明AI具备理解大多数类似的图片相同规律的能力，但它提供的结果则不完全一样，足以证明生成的内容是它创造出来的。
刘兴亮：如果用户输入条件完全一模一样，出现“撞画”的概率有多少？
伍昱：AI创作模型有很大的随机性，普通用户不用担心“撞画”的情况，这种概率非常小，但如果从专业的模型研究或者开发的角度来讲，其实是能够去控制随机性的。
开发者可以通过控制让算法基于同样的输入，得到同样的结果输出，因为整个模型算法的设计中虽然引入了随机性，但可以对随机性可以进行控制。在用户接触到的产品端，往往不会让用户来控制这个随机性，所以即使相同的文本输入，用户的图片生成结果也会不一样。
刘兴亮：从数学的角度，重复概率用一个直观的数据来表达会是多小？
黄文灏：AIGC相关的绘画工具涉及到很多参数，但如果所有参数都一样，也会因为“随机种子”这个参数，使得输出结果是随机的，但考虑到用户友好的问题，我们会把随机种子“藏”起来，用户在生成时都是默认随机的状态。
这种情况下概率应该是二的32次方分之一。
随机种子在AIGC应用中挺有用处，我们发现随机种子会控制图片的风格，比如通过控制随机种子，来控制不同时间生成的图片的相似度。目前，很多的产品设计里面都会把随机种子固定住，如果随机种子固定，其他参数一致，那两次生成就会出现同样的图片。
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AIGC是高级版PS ，不会抢人类“饭碗”
刘兴亮：AIGC生成图片，哪些行业可能会受到影响，会抢夺人类“饭碗”吗， PGC跟UGC创作者应该如何应对？