比AI作圖更離譜 AI聲音克隆是否為大眾所接受？ 全球快資訊
隨著ChatGPT和AI繪圖的持續火熱，人工智能已不可阻擋地被推上風口浪尖。
ChatGPT完成了從3.5到4.0大模型的飛躍，StableDiffusion同樣經歷了從原始SD模型，到借助Lura、ControlNet等插件和其他模型的快速進階，其所生成的圖片已達到真假難辨的效果，讓即便沒有美術功底的用戶，也能生成大師級的繪畫作品，且效率驚人。
(資料圖片僅供參考)
相較于ChatGPT，AI繪圖的入口更多，且可以本地部署，甚至不需要聯網。尤其是以StableDiffusion為首的免費開源程序，隨著越來越多自由創作者的加入，已經延伸出許多功能強大的插件和風格各異的模型，其所生成的圖片相較于ChatGPT也更具娛樂性和傳播性，可以預測其在不久的將來還會更加強大。
與之相似的還有AI聲音克隆工具，同樣可以本地部署，通過輸入同一個人的不同聲音進行訓練，能夠還原出所訓練對象的音色，達到以假亂真的效果。
如果使用自己的音色，則可以借助AI生成自己所要表達的話語內容，還可以使用歌手的聲音來訓練，還原歌手的音色來翻唱其他歌曲。
人工智能所發展的速度超乎了許多人的想象，因此也不可避免的帶來了許多問題。比如AI繪畫作品的版權糾紛問題，AI繪畫使用名人圖片進行訓練的侵權行為，借助AI繪畫生成不良圖片并傳播的違法行為等等。
而比AI繪圖要冷門的AI聲音克隆，其所暴露的問題可能更加突出。
由于線上的口語傳播具有很強的隱蔽性，AI聲音克隆所生成的內容很可能被用來遠程詐騙，即便有些人能夠分辨真人和AI生成語音的區別，但對于一些文化程度低或年齡較高的中老年人來說，還是容易上當受騙。
而如果用來制造虛假消息，其很大程度上降低了造謠的成本，很容易利用互聯網的病毒式傳播散布謠言。
在未得到正視以及法律保障之前，有關AI的這些問題估計很難為大眾所接受，更多需要用戶自發來約束自己的行為。
另一方面，如果盡可能規避負面影響，AI能夠幫助用戶極大地提升工作效率，這一點是毋庸置疑的，且隨著人工智能的快速發展，我們可以預見AI將會與我們的工作和生活息息相關。
運用AI工具進行創作還有一定門檻限制，比如StableDiffusion繪圖要調用模型的參數，需要強有力的GPU硬件來協助完成，顯存和算力越高做圖效率以及圖形質量會更好，創作512 x 512分辨率圖片大約占用5G顯存，創作1024x 1024分辨率圖片大約占用14G顯存，創作1920x 1080分辨率圖片大約占用21G顯卡顯存。
使用AI聲音克隆工具，如果想要獲得比較好的音色模仿，需要使用GPU訓練十幾個小時以上的時間，且建議使用8G以上顯存的顯卡，顯卡性能越強訓練所使用的時間越少，二者對CPU和內存的硬件要求則不高。
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