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AIGC迅速崛起,目前跑出的第一个大范围应用产品是AI作画。 所谓AIGC,即AI Generated Content,是指利用人工智能生成内容,被认为是继专业输出内容(PGC)、用户输出内容(UGC)之后的一种新的内容创作方式。 简单易上手的AI绘画因而得以实现指数级增长,不仅大厂在跟进,短视频平台抖音也上线了快速生成动漫形象的AI绘画特效。 商道童言(Innovationcase)留意到,网友一方面赞叹AI绘画的神奇与便利,另一方面也频繁出现AI绘画不太智能的吐槽,还有很多时候无法精准识别表情与性别。 ❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃ AI作画一夜井喷 事情最早的起源是今年8月在美国科罗拉多州举办的数字艺术家竞赛。一幅名为《太空歌剧院》的绘画作品获得了数字艺术类别冠军。《 10秒一张作品,AI作画会抢走人类画师的工作吗? 》 关于“是否AI画会取代画师”、“是否AI会导致艺术”的讨论迅速升温。更让人恍然大悟,AI作画的发展水平已经到了非常惊人的地步。 目前在这条技术赛道上,已经还跑出了几只估值超过十亿美元的独角兽。80% AIGC概念股前三季度实现盈利。投资圈对其青睐有加,可以说一时风头无两。

10月18日,Stability AI宣布获得1.01亿美元融资,它是文本到图像生成器Stable Diffusion的母公司。

10月19日,AI创业公司Jasper宣布完成1.25亿美元A轮融资,估值15亿美元。

国内的情况不逞多让,一款名为“意间AI绘画”的小程序,上线不足两月,用户增长到百万。据说涌入的人群一度让该小程序“瘫痪”,用户需要排队好久才能生成。 其他如触手、天湖.翰墨丹青、梦想家等小程序也都在这波风口下脱颖而出。 而国内大厂百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动、网易等也都在AIGC领域有所投入。

百度推出了AI作画平台“文心一格”;

腾讯研发的写稿机器人Dreamwriter可以在规定的22种场景中写作;

阿里巴巴旗下的AI在线设计平台Lubanner可以帮助营销人员生产Banner;

字节跳动旗下的剪映以及快手云剪都能提供AI生成视频;

网易推出了AI编曲系统“网易天音”。

❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃ 为何是AI作画火爆出圈? 表面上,是AI作画小程序的流量,但背后,其实是关键技术的突破,生产力关系的变化。 首先,技术的水平已经达到了一定的水平,尤其是技术的开发 ,如生成扩散模型、多模态预训练模型等都取得了显著的进步,使得AI可以快速生成不同模态内容的数据,可以广泛应用于内容的生成、编辑和辅助创建。 数字经济应用实践专家骆仁童认为,对于一些步骤清晰的高度重复的创造,AI代替的不是人本身,而是这种创造本身就被一种更容易实现的方式代替了。让AI作画走红,恰好是人工智能技术解决了这一类别中的共性问题。 然后,市场 需求推动了内容生产模式的演进。 内容需求增长迅速,内容行业也需要相应升级。PGC生产门槛高,质量有保证,但生产周期长。UGC降低了制作成本和集中化程度,但质量往往参差不齐。AIGC在一定程度上兼顾了产能和质量,可以看作是内容 ecology发展的新范式转变。 再者,经济低迷让技术更加务实。 在后疫情时代,降本增效成为很多企业努力的方向。生成式人工智能正好可以满足个人和团队在提高创作辅助效率方面的需求需求。 最后不得不提稳定扩散开源的破圈效应。 稳定扩散作为一个文本到图像的生成器,不仅开放了程序,还开放了其训练好的模型,这意味着它让后续的创业者可以利用开源框架构建一个更开放、更有活力的内容生态系统,让更广泛的C端用户链接成为可能。 不过,AI作画能火多久尚未可知,会不会像此前刷屏朋友圈的“羊了个羊”一样昙花一现,一切都是未知数。《 惊动马化腾亲自辟谣,《羊了个羊》这款游戏如何把上瘾机制用的淋漓尽致的? 》 ❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃❃ 风景背后的阴影 某种程度上,AIGC进入大众视野,逐渐重塑了很多行业场景,在认知和关注上打下了基础。AIGC的使命之一,便是将人类从重复、机械的工作中解放出来。市场也普遍看好这条赛道的发展潜力。 目前AIGC主要用于文字、图像、视频、音频、游戏和虚拟人。参与其中的初创企业大多集中在A轮到B轮,包括DeepMusic、聆心智能、彩云小梦、rct.ai、影谱科技等。 然而,虽然前景被大多数人看好,但AIGC领域仍存在诸多问题。 第一,关键核心技术还有待完善。 在围绕AI 作画和AI 协作的批评中,比较集中的不足在于生成的内容是由参差不齐的的,有时甚至会产生质量水平堆砌明显的东西。 其次,需求的差异化提高了开发门槛。 以AI 作画为例。AI可以根据关键词自动生成图片,甚至达到一定的水平,但是更多时候是AI作画的图片不精准、无法识别面部表情,还有无法识别性别、无法处理手指,更搞笑的是无法区分面条和筷子。这无疑增加了AIGC产品开发的成本和时间。 第三,大规模商业化仍然具有挑战性。 由于目前的人工智能还处于传统的弱人工智能阶段,必然高度依赖于人类对实际问题的建模。但是这种方式有相当大的不稳定性,再加上硬件设施的性能限制,导致效果不理想,用户付费意愿不足,使得AIGC距离大规模商用还需要一段时间。 最后,AI作品的版权之争尚无定论。 AI绘画是否构成抄袭侵权?AI生成图片版权归谁?现在很多AIGC工具都是免费开放使用的,但是很多用户还是担心自己版权的合法性。由于整个行业还处于探索阶段,各国政策不同,不同公司处理相关问题的方法也有很大差异。 数字经济应用实践专家骆仁童表示,AI作画涉及技术、效果、用户接受度等。它是科学和艺术结构性变革的产物,必然伴随着观点的摩擦期。原创、艺术和深度维度都有一定的争议,很难统一定义,商业化尚需时日。 虽然核心技术还不成熟,短时间内难以实现大规模商用,技术在发展的道路上仍要面临伦理上的挑战,但这基本上是技术道路上的普遍问题,碰撞在所难免,还需要一段时间的磨合。不可否认AI 技术的发展确实会提高人类的生产力。

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