我深度扒了某款換衣 AI 大模型,發現有人在套殼,有人在搞事情

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AI換衣技術的興起為電商和娛樂行業帶來了新的活力,但在這股熱潮背后,卻隱藏著一些不為人知的秘密。本文將深入剖析AI換衣大模型的現狀,揭示其中的套殼現象和隱私侵犯、色情敲詐等亂象。

最近,AI 換衣著實火出圈了!不管是在電商平臺上,想網購衣服時,通過 AI 就能讓自己或虛擬模特快速試穿各種款式,輕松解決 “這件衣服到底適不適合我” 的糾結;還是在日常娛樂里,大家把自己的照片上傳到換衣 AI 大模型中,瞬間就能變身時尚達人,體驗各種風格穿搭,甚至還能搞怪一把,讓自己穿上奇裝異服,這些都讓 AI 換衣成為了熱門話題。

走在時尚前沿的弄潮兒們,早已按捺不住對新鮮事物的熱情,紛紛投身這場 AI 換衣的狂歡。在社交媒體上,到處都是大家分享自己 AI 換衣后的驚艷照片或搞笑視頻,點贊、評論、轉發量直線飆升。這股熱潮,就像一陣旋風,迅速席卷了各個年齡層和社會群體。

電商行業更是敏銳地捕捉到了這一商機,眾多平臺紛紛推出自家的 AI 換衣功能,以此吸引消費者的目光。在這個快節奏的時代,誰能為消費者提供更便捷、有趣的購物體驗,誰就能在激烈的市場競爭中搶占先機。AI 換衣功能的出現,無疑為電商行業注入了一劑強心針。

然而,在這看似一片繁榮的景象背后,是否隱藏著一些不為人知的秘密呢?今天,作為一個熱衷于技術探索的博主,我決定深入扒一扒這些換衣 AI 大模型,看看它們究竟是貨真價實的創新,還是徒有其表的 “偽裝者”。

一、AI 換衣大模型的 “閃亮登場”

在這股 AI 換衣熱潮中,幾款備受矚目的大模型迅速嶄露頭角,成為了大眾關注的焦點。

就拿可圖大模型來說,自其宣布開源后,可謂是賺足了眼球。

在 2024 WAIC 上海人工智能大會上,它的 AI 試衣功能首次亮相,便驚艷全場。這一功能基于可圖基座模型,巧妙地引入了衣服 SKU 保持網絡,就像一位技藝精湛的裁縫,能夠精準地提取和表征服飾的細節特征。無論衣服上的圖案多么復雜,文字花紋多么精致,它都能完美呈現。同時,通過引入人物 pose 姿勢和 Mask 掩碼圖像作為條件特征,它實現了人物姿勢保持的換衣效果。

想象一下,你上傳一張自己運動時的照片,無論你是在奔跑、跳躍還是伸展,換上新衣服后,姿勢依然自然流暢,仿佛這件衣服就是你當時所穿。而且,它還復用了可圖背景修復技術,經過大量高質量人物衣服 pair 對大數據的訓練,在不同衣服款式、人物姿勢以及復雜背景條件下,都能生成自然美觀的試穿效果。不僅如此,可圖大模型還支持跨越不同年齡、性別、種族的人物模特及背景生成,滿足了商家多樣化的模特需求。再結合可靈圖生視頻能力,它能生成運動連貫的 AI 試衣短視頻,讓用戶全方位、動態地感受試穿效果。

谷歌的 TryOnDiffusion 模型也毫不遜色。它成功解決了 AI 換裝領域長期以來的兩大難題 —— 既保留衣服細節,又能隨意變換姿勢。

以往的一些模型,在這兩個方面總是難以兩全。而 TryOnDiffusion 通過提出一種基于擴散的框架,將兩個 Parallel – Unet 統一起來,就像搭建了一座橋梁,讓衣服細節和姿勢變換能夠和諧共處。

在這個模型中,不需要使用文字,而是通過一組成對的圖片(一張是衣服或穿著衣服的模特,另一張是模特),每張圖片被發送到自己的神經網絡(U – net),并通過 “交叉注意力” 的過程相互共享信息,最終輸出新的穿著這件衣服的模特的逼真圖像。

在實際效果中,衣服在人物身上的變形極其自然,衣服的褶皺、垂墜等細節都還原得十分到位,仿佛這件衣服就是量身定制的一樣。

還有一些電商平臺自研的 AI 換衣模型,它們緊密貼合電商購物場景。以銀泰百貨的喵街 “AI 試衣間” 為例,用戶可以在喵街小程序中,用 AI 生成以本人為藍本的數字人去試穿全品類衣物。這些數字人既真實又美觀,區別于傳統的卡通形象換衣 app。而且,這里的衣服都以銀泰百貨線下售賣的服飾為基礎,材質、褶皺等細節一目了然,非常逼真。用戶不僅可以隨心搭配,還能與 AI 搭配師互動,獲取專業的穿搭建議。此外,還能參與穿搭 PK,增添了不少購物的趣味性。在這個過程中,用戶仿佛置身于一個虛擬的時尚秀場,盡情享受著換裝的樂趣。

這些主流的換衣 AI 大模型,憑借各自獨特的功能特點,在電商購物、短視頻創作等多個應用場景中發揮著重要作用。在電商領域,它們為消費者提供了更加直觀、便捷的購物體驗。消費者無需再為 “這件衣服穿在我身上好不好看” 而煩惱,只需上傳照片,就能快速看到試穿效果,大大提高了購物決策的效率,同時也降低了商家的退貨成本。在短視頻創作方面,創作者們利用這些模型的 “變裝” 特效,制作出了各種新穎有趣的內容,如明星同款穿搭展示、卡點變裝視頻等,吸引了大量用戶的關注和點贊,為短視頻平臺增添了新的活力。

二、扒皮行動:疑似套殼現象曝光

技術相似性剖析

在深入研究這些換衣 AI 大模型的過程中,我發現部分模型存在一些令人疑惑的現象,疑似存在套殼行為。從技術層面來看,一些換衣 AI 大模型在代碼結構上與已知的開源模型有著極高的相似度。就好比搭建房子,開源模型是按照某種特定的設計藍圖構建的,而這些被質疑的模型,其內部的 “房間布局”“支撐結構” 等代碼層面的架構,幾乎與開源模型如出一轍。這可不是簡單的巧合就能解釋得通的。

算法邏輯上,它們也表現出了驚人的相似性。以圖像特征提取和融合這一關鍵環節為例,開源模型采用了一種獨特的算法,能夠精準地捕捉人物和衣服的特征,并將它們巧妙地融合在一起,實現自然的換衣效果。而某些被懷疑套殼的模型,在處理這一過程時,不僅使用的算法原理相同,連參數設置都相差無幾。這就好像兩個廚師做同一道菜,從食材的選擇、處理方式,到烹飪的火候、調料的用量,都一模一樣,很難不讓人懷疑其中一個廚師是不是直接照搬了另一個廚師的菜譜。

模型架構方面,一些模型的整體框架與已有的成熟模型極為相似。比如,在神經網絡的層次結構、各層之間的連接方式以及數據的流向等方面,幾乎沒有明顯的差異。這種相似性不僅僅是表面上的,深入到模型的內部細節,也能發現諸多雷同之處。這就如同建造橋梁,不同的工程師可能會根據實際需求和設計理念,采用不同的橋梁結構,但如果兩座橋梁在結構、材料、施工工藝等方面都高度相似,那就不得不讓人懷疑其中一座橋梁是否是模仿另一座建造的。

案例深度解讀

為了更直觀地說明問題,我們以具體的某幾款被質疑套殼的換衣 AI 大模型為例進行深入分析。就說之前在網上引發熱議的 A 模型吧,它在推出后,憑借著宣傳中的一些亮點功能,吸引了不少用戶的關注。然而,當技術人員對其進行拆解分析后,發現它的核心代碼與一款開源的 B 模型相似度極高。從函數的命名規則、代碼的注釋風格,到關鍵算法的實現細節,都能找到明顯的對應關系。

進一步研究發現,A 模型在功能實現上,幾乎完全依賴于 B 模型的開源代碼。在遇到一些復雜的換衣場景時,A 模型所表現出的處理能力和 B 模型如出一轍,甚至在一些特定情況下出現的錯誤和缺陷都相同。這就好比一個人穿著別人的衣服,還試圖偽裝成自己的風格,但舉手投足間卻暴露了真實身份。

這種套殼行為對行業創新產生了極其不良的影響。它嚴重打擊了原創研發團隊的積極性。那些投入大量時間、精力和資金進行研發的團隊,本期望通過創新為行業帶來新的突破和發展,卻發現自己的成果被他人輕易抄襲、套殼,這無疑是對他們辛勤付出的極大不尊重。就像農民辛苦耕耘,種下了種子,精心呵護,眼看就要收獲果實了,卻被別人偷走,種在了自己的地里,還聲稱是自己的勞動成果,這怎能不讓人感到心寒呢?

套殼行為阻礙了整個行業的技術進步。如果套殼現象得不到有效遏制,將會有更多的企業和團隊選擇走捷徑,放棄自主研發,轉而依賴套殼來推出產品。這樣一來,行業內就會缺乏真正的創新動力,技術發展也會陷入停滯。長此以往,我們將無法享受到更加先進、高效、智能的 AI 換衣技術,整個行業也將失去持續發展的活力,無法在全球科技競爭中占據優勢地位。

三、亂象叢生:背后的 “黑暗勾當”

隱私侵犯風暴

在這場 AI 換衣的熱潮中,隱藏著一股令人毛骨悚然的隱私侵犯風暴。一些不法分子將罪惡的目光投向了換衣 AI 技術,他們如同隱匿在黑暗中的竊賊,肆意竊取、濫用用戶的照片,對個人隱私進行了無情的踐踏。

在網絡的某些陰暗角落,存在著一些非法網站,它們打著各種幌子,暗中收集用戶的照片。這些照片一旦落入他們手中,便可能被用于各種非法商業用途。比如,一些不良商家為了推廣自己的產品,未經用戶同意,擅自將用戶的 AI 換衣照片用于廣告宣傳,讓用戶在不知情的情況下成為了 “代言人”。更有甚者,將這些照片出售給其他不法分子,形成了一條隱秘的個人信息販賣產業鏈。

還有一些人惡意傳播用戶的照片,將普通人的形象暴露在公眾視野中,對用戶的生活造成了極大的困擾。曾經有一位女性網友,在某社交平臺分享了自己使用 AI 換衣的照片,本是為了展示時尚穿搭,卻沒想到被別有用心的人下載,并在一些低俗網站上傳播。這些照片被配上了不堪入目的文字描述,給這位女網友帶來了極大的精神壓力,她不僅遭受了網友的惡意評論和騷擾,甚至在現實生活中也受到了異樣的眼光,正常的工作和生活完全被打亂。

色情敲詐產業鏈

除了隱私侵犯,AI 換衣技術還被卷入了一條更為惡劣的色情敲詐產業鏈中。這一犯罪鏈條如同一張無形的大網,從制作、傳播到實施敲詐,環環相扣,給受害者帶來了身心和財產的雙重巨大傷害。

一些犯罪分子利用換衣 AI 技術,精心制作色情內容。他們通過獲取他人的照片,利用技術手段將照片中的人物 “換裝” 成裸體或穿著暴露的樣子,再通過合成技術,將這些照片與一些色情場景相結合,制造出以假亂真的淫穢圖片和視頻。這些圖片和視頻制作完成后,便通過各種渠道在網絡上廣泛傳播,比如一些非法的色情網站、私密的社交群組等。他們以此吸引更多的人關注,同時也為后續的敲詐勒索行為埋下伏筆。

一旦這些色情內容傳播開來,犯罪分子便開始實施敲詐勒索。他們通過各種方式找到照片的主人,以公開這些淫穢圖片或視頻為威脅,要求受害者支付巨額錢財。受害者往往在恐懼和羞恥的雙重壓力下,被迫就范。以深圳的吳先生為例,他突然收到一條陌生彩信,里面是他與一名陌生女子在酒店房間內的不雅照片,對方威脅他必須在指定時間內轉賬,否則就將照片發送給他的親朋好友和同事。吳先生頓時陷入了極度的恐慌之中,他完全不知道這些照片是如何被偽造出來的,但又擔心照片公開后會給自己的名譽和家庭帶來毀滅性的打擊。無奈之下,他只能選擇報警。警方經過偵查,成功打掉了這個利用 AI 換臉技術合成不雅照進行敲詐勒索的犯罪團伙,但吳先生所遭受的精神創傷卻難以在短時間內撫平。

據相關數據顯示,近年來,這類利用 AI 技術進行色情敲詐的案件呈逐年上升趨勢。僅在 2023 年,全國就發生了多起類似案件,涉及金額高達數百萬元。這些案件不僅嚴重侵犯了公民的人身權利和財產安全,也對社會的公序良俗和道德風尚造成了極大的沖擊。

四、行業反應與社會影響

面對 AI 換衣大模型領域出現的套殼現象以及隱私侵犯、色情敲詐等亂象,行業內的反應迅速而強烈。許多專注于 AI 技術研發的企業紛紛發表聲明,譴責這種不正當的行為。他們強調,套殼行為不僅違反了行業的道德規范,也破壞了公平競爭的市場環境。一家知名的 AI 企業在聲明中表示:“我們一直致力于通過自主研發和創新,為用戶提供高質量、安全可靠的 AI 產品和服務。套殼行為是對整個行業的褻瀆,我們呼吁所有從業者共同抵制這種行為,維護行業的健康發展。”

行業組織也積極行動起來,發出了強烈的呼吁。中國人工智能產業發展聯盟就發布了相關倡議,要求成員企業嚴格遵守法律法規,加強自律,杜絕套殼、侵權等不正當行為。同時,聯盟還呼吁相關部門加強監管,建立健全的行業標準和規范,為 AI 產業的發展營造良好的環境。

這些不良現象對社會產生了多方面的負面影響。在社會公序良俗方面,色情敲詐等行為嚴重違背了道德倫理,給社會風氣帶來了極大的污染。它讓人們對網絡環境產生了恐懼和不信任,尤其是女性群體,她們在使用網絡服務時,不得不時刻擔心自己的照片被濫用,這種心理壓力對個人的身心健康造成了極大的傷害。

從網絡安全角度來看,隱私侵犯行為使得用戶的個人信息處于高度危險之中。一旦這些信息被泄露,用戶可能會面臨各種風險,如賬號被盜、詐騙電話和短信的騷擾等。這些風險不僅會給用戶帶來財產損失,還可能影響到用戶的正常生活和工作。

消費者對 AI 換衣技術的信任也受到了嚴重的打擊。原本,AI 換衣技術為消費者提供了便捷、有趣的體驗,讓他們能夠更輕松地選擇適合自己的服裝。然而,套殼現象和隱私侵犯等問題的出現,讓消費者開始對這項技術產生懷疑。他們擔心自己在使用 AI 換衣服務時,個人信息會被泄露,或者得到的是低質量、抄襲的服務。這種信任危機不僅會影響到 AI 換衣技術在電商等領域的應用和推廣,也會阻礙整個 AI 產業的發展。

五、未來展望:呼喚規范與光明

面對當前 AI 換衣大模型領域的種種亂象,我們不能坐視不管,而應積極探尋解決之道,為其未來發展照亮前行的道路。

政府部門應發揮主導作用,加大監管力度。一方面,要盡快制定和完善相關法律法規,明確 AI 換衣技術在研發、應用等各個環節的法律規范和責任界限。對于套殼行為,應制定嚴格的處罰措施,包括高額罰款、責令停產整頓等,讓違法者付出沉重代價,從而有效遏制這種不正當競爭行為。另一方面,針對隱私侵犯和色情敲詐等犯罪行為,要加強執法打擊力度,建立專門的執法隊伍,提高案件偵破效率,依法嚴懲犯罪分子,切實維護公民的合法權益。

行業內部的自律也至關重要。企業和開發者應樹立正確的價值觀和道德觀,加強自我約束。企業要建立健全內部管理制度,加強對技術研發和應用的審核,確保自身的產品和服務符合法律法規和道德規范。同時,行業協會可以發揮組織協調作用,制定行業自律公約,加強對會員企業的監督和管理,定期開展行業自查自糾活動,對于違反自律公約的企業,進行公開曝光和行業內通報批評,促使企業自覺遵守行業規范。

對于廣大用戶來說,增強自我保護意識是防范風險的關鍵。在使用 AI 換衣服務時,要仔細閱讀隱私政策和用戶協議,了解自己的權利和數據的使用方式。避免在不可信的平臺上上傳個人照片,選擇正規、有信譽的 AI 換衣應用。同時,要提高對網絡詐騙和敲詐勒索的警惕性,一旦發現異常情況,及時向相關部門舉報。

我們期待未來的 AI 換衣大模型能夠在規范的軌道上健康發展。企業能夠將更多的精力投入到技術創新中,不斷提升 AI 換衣技術的準確性、自然度和用戶體驗。例如,通過改進算法,實現更精準的人體姿態識別和衣服貼合效果,讓虛擬試穿更加真實可信;利用更先進的圖像處理技術,呈現出更加細膩、逼真的服裝材質和紋理。

在應用場景方面,AI 換衣大模型有望進一步拓展。除了電商購物和短視頻創作,它還可以在時尚設計領域發揮更大作用,幫助設計師快速預覽不同設計方案的效果,提高設計效率;在虛擬現實(VR)和增強現實(AR)場景中,為用戶打造沉浸式的試衣體驗,讓用戶仿佛置身于真實的服裝店中。

相信在各方的共同努力下,AI 換衣大模型一定能夠擺脫當前的困境,迎來更加光明的未來,為我們的生活帶來更多的驚喜和便利,推動整個行業向著更加美好的方向發展。

專欄作家

老虎~色,公眾號:產品經理有話說,人人都是產品經理專欄作家。13年產品經理經歷,涉及商業設計、業務轉型、產品架構定義、個成成長等方面。自學AIGC落地應用,目前在鴻蒙場景做產品服務工作。

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評論
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  1. 這文章,大概9.9成是AI寫的……

    來自北京 回復
    1. 請大膽一點 肯定是十成

      來自江蘇 回復