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AIGC產(chǎn)業(yè)在近一段時間來引起了用戶們的廣泛關(guān)注，一方面，AI繪畫熱潮的興起將這一概念捧上了臺面，另一方面，AIGC產(chǎn)業(yè)的興起也呼應(yīng)了在互聯(lián)網(wǎng)圈里“打得火熱”的元宇宙概念。那么，如何解讀AI繪畫、AIGC的商業(yè)前景與目前發(fā)展？不如來看看作者的解讀。

“試了一千遍，終于成功馴服AI?！苯?，從朋友圈到小紅書到抖音的各大平臺上，都掀起一陣AI繪畫的熱潮。免費(fèi)體驗(yàn)、生成速度快，這些優(yōu)點(diǎn)一定程度上彌補(bǔ)了AI出圖質(zhì)量層次不齊的弊端，反而帶來了“開盲盒”的新鮮感。

從AI畫作《太空歌劇院》獲獎開始，AI繪畫不斷獲取新的關(guān)注，但在大眾視野內(nèi)都沒有激起什么浪花。今年8月，Stability AI方在GitHub上開源了Stable Diffusion模型的所有代碼，一時間引起各方二創(chuàng)二改，AIGC產(chǎn)業(yè)迎來了一輪新的“春天”。

一、技術(shù)基礎(chǔ)

AIGC，全稱為AI Generated Content，即一種基于人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)范式。繼 PGC（專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容）、UGC（用戶生成內(nèi)容）之后，AIGC成為生產(chǎn)方式新的趨向與潮流。目前互聯(lián)網(wǎng)體系及技術(shù)尚不足AIGC全面應(yīng)用，因此當(dāng)下AIGC多用于輔助人工生產(chǎn)內(nèi)容，作為PGC、UGC有益的補(bǔ)充。AI繪畫，就是AIGC的一個分支。

AIGC并非新鮮的概念。早在20世紀(jì)50年代，就出現(xiàn)了AIGC的小范圍實(shí)驗(yàn)；19世紀(jì)末20世紀(jì)初則逐步向?qū)嵱眯?、落地性過渡。隨后，相關(guān)技術(shù)與模型迅速發(fā)展，推出了從音頻到圖片、視頻等多領(lǐng)域多模態(tài)的AIGC產(chǎn)品。

AIGC的迅猛發(fā)展，首先得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)模型的突破。2014年，業(yè)內(nèi)提出GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)算法模型，通過AI內(nèi)部生成、判別兩套模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，從而根據(jù)輸入的信息生成新圖像。GAN學(xué)習(xí)模型具有一定突破性，主要利用既有圖片進(jìn)行“縫合、遷移”，但生成圖片可控性弱，彼時仍停留在較為生硬的AI風(fēng)格。

隨后，AI作圖界陸續(xù)出現(xiàn)了DALL-E、CLIP、Disco Diffusion、Midjourney、DALL-E2、Stable Diffusion等模型，不斷完善文本轉(zhuǎn)圖像模型，也逐步產(chǎn)生了提升圖片原創(chuàng)度、藝術(shù)性、渲染速度；帶來一陣AI繪畫質(zhì)量的飛躍。網(wǎng)友紛紛感慨幾個月前還在嘲笑AI出圖模式化，如今已經(jīng)真假難辨了。

真正帶動AI繪畫狂潮的，還是Stable Diffusion模型的開源。Stability AI以“AI by the people, for the people”為理念，開源作圖模型Stable Diffusion后也立刻吸引了業(yè)內(nèi)外人士。

Stability AI的開源帶來了英文環(huán)境AI模型的遍地開花，然而，在引入并國產(chǎn)化的過程中，也出現(xiàn)了高低語境國家文化差異的障礙。如果直接基于英文Stable Diffusion翻譯進(jìn)行研發(fā)，在某些語境中AI的語義理解會產(chǎn)生較大的出入。

二、產(chǎn)業(yè)布局

開源，開卷。尤其今年是AI繪畫的大火時段，大大小小的公司都涌入這個賽道。大廠陸續(xù)布局，小公司和個體也紛紛參與到這場AI界的狂歡。

國外頂尖技術(shù)公司以Google、Facebook、Meta幾大巨頭為主，更兼有掌握Stable Diffusion模型的Stability AI、掌握DALL-E2模型的Open AI等幾家新興獨(dú)角獸企業(yè)。幾家公司在相關(guān)領(lǐng)域的迭代速度非?？?。2017年，Google開源一個AI簡筆畫應(yīng)用；同年Facebook發(fā)布CAN創(chuàng)造性對抗網(wǎng)絡(luò)模型。2021年，OpenAI又相繼發(fā)布DALL-E模型、CLIP模型；而2022年界內(nèi)更是爆發(fā)出各路新模型，整個賽道呈現(xiàn)高速增長的狀態(tài)。

國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠也相繼部署AIGC方向的業(yè)務(wù)板塊。從語音到數(shù)字人，從小冰詩集到AI繪畫，AI無疑成為了近年的“頂流”。

然而有些出人意料的是，比起深入研發(fā)，AI繪畫在國內(nèi)最大型出圈卻是流量路線的快車道。

百度作為國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭，近年深耕智能云發(fā)展，依托飛槳、文心大模型的技術(shù)基礎(chǔ)，推出首款A(yù)I作畫產(chǎn)品“文心一格”。騰訊基于自身用戶社群覆蓋度，推出QQ小世界AI畫匠，利用分享效應(yīng)并制造部分話題點(diǎn)形成借力傳播。抖音作為主打短視頻社交的公司也推出了AI繪畫特效，也算借熱度發(fā)揮進(jìn)行了一波平臺外宣?？傮w而言，還是基于降低門檻、社交路線的策略。

與AI繪畫相關(guān)的微信公眾號、小程序近期不斷涌現(xiàn)。有大公司，小公司、個體研發(fā)也不罕見。9月，意間AI繪畫大火，也帶動中文AI繪圖界不斷迭代。中科聞歌旗下的翰墨丹青、觸手AI等在中文AI繪畫產(chǎn)品上都有不錯的用戶聲譽(yù)， 6pen、Draft、靈境AI等國內(nèi)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的產(chǎn)品也收獲一眾訪問量。

用戶在選擇AI繪畫應(yīng)用時，最注重的點(diǎn)首先是產(chǎn)品質(zhì)量，即AI的語義理解、出圖質(zhì)量，而這些指標(biāo)直接關(guān)涉到算法模型的優(yōu)化程度。大廠和巨頭在模型優(yōu)化上無疑占據(jù)制高點(diǎn)；但開源項(xiàng)目也弱化了這一技術(shù)隔膜，直接促成了AI繪畫應(yīng)用“遍地開花”的局面。

三、商業(yè)前景

AI繪畫無疑呼應(yīng)了“元宇宙”這個近年最火的市場熱點(diǎn)。且不論是發(fā)展大方向還是泡沫，未來的元宇宙產(chǎn)業(yè)都為AIGC提供了精準(zhǔn)的適配場景，并助力形成商業(yè)的閉環(huán)。舉例而言，數(shù)字人需要配套的智能語音系統(tǒng)、皮套繪制、動態(tài)設(shè)計(jì)等，在AIGC相關(guān)技術(shù)相對成熟后，利用其可能達(dá)到事半功倍的效果。

作為可視化的工具，AI繪畫在整個AIGC產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)重要的一環(huán)?；貞?yīng)Web3.0提出的更多體系化需求，AIGC在多年的發(fā)展中基本涉及了各大領(lǐng)域，形成一套環(huán)環(huán)相扣的細(xì)分賽道。根據(jù)AI技術(shù)場景，功能上涵蓋了文字、音頻、圖像、視頻等多方位內(nèi)容生成技術(shù)，也從傳媒、影視、教育、金融等多個領(lǐng)域切入帶來新生產(chǎn)力。

然而上述AIGC大有可為的前景更多都存在于“未來”。當(dāng)下在對其布局的同時，要警惕對AI繪畫過度吹捧形成的“泡沫”。AIGC喝彩聲一片，然而更多仍是“概念破圈”，對C端用戶來說可能只意味著“曇花一現(xiàn)”的網(wǎng)紅體驗(yàn)品。國內(nèi)的模型訓(xùn)練與產(chǎn)業(yè)鏈尚不成熟，沒有非常“拿得出手”的競品，最出圈的反而是“AI翻車實(shí)例”這類流量型產(chǎn)品。

而國內(nèi)的AI智能產(chǎn)業(yè)多半圍繞實(shí)體經(jīng)濟(jì)布局，如阿里巴巴新零售、百度自動駕駛、華為AI芯片等；圍繞AI繪畫等模塊保持關(guān)注但尚不深入。百度此次推出的“文心一格”AI繪畫產(chǎn)品，就增加了出圖在商業(yè)應(yīng)用場景的預(yù)覽；表明大廠也在謀求AI繪圖從ToC端體驗(yàn)到ToB端商業(yè)化的轉(zhuǎn)型。借助這波流量與關(guān)注度，盡早圍繞實(shí)際商業(yè)環(huán)境與需求開展部署，才能在似真似幻的歡呼聲中走好下一步棋。