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環球微頭條丨刷爆社交圈的AI繪畫:第二個“羊了個羊”?

2022-11-30 09:45:30來源:36kr

爆火的AI繪畫“錢景”:流量收割機難盈利?

AIGC(AI Generated Content,即人工智能生產內容)賽道,正在跑出第一個大范圍出圈的應用產品——AI繪畫。


(資料圖)

繼露營、陸地沖浪之后,年輕人又愛上了AI繪畫。隨意打開一款AI繪畫小程序,輸入一個關鍵詞,也可以是其他文字,或是一張圖片,不到一分鐘時間,便可以生成一張二次元風格的動漫圖片。

簡單易上手的AI繪畫因而得以實現指數級增長。一款名為“意間AI繪畫”的小程序,自9月30日上線到11月12日,43天的時間,用戶由0 增長到117萬人,其中11月11日單日用戶增加 65.7萬人。涌入的人群一度讓該小程序“癱瘓”,用戶需要排隊好久才能生成動漫形象。

不止意間AI繪畫,其他如觸手等AI繪畫小程序也都在這波風口下脫穎而出。一位AI繪畫領域的創業者告訴Tech星球,自上周上線以來,三四天時間,用戶規模已達到10萬。中科聞歌旗下的翰墨丹青,上線一周日活也穩定在1000人左右。

流量聚集的地方,自然逃不過大廠的跟進。短視頻平臺抖音也上線了快速生成動漫形象的AI繪畫特效,用戶上傳照片或點擊屏幕便可以開始AI繪畫。數據顯示,該特效已經超1654.9萬人使用。此外,QQ旗下QQ小世界也推出了免費AI畫畫的功能。

如今,社交媒體上到處都是關于AI繪畫的分享或討論。嘗鮮的用戶中,有人贊嘆AI繪畫的神奇與便利,稱有了AI繪畫再也不用網上找動漫頭像。不過也有人吐槽AI繪畫不太智能,很多時候無法精準識別表情與性別。更有用戶表示,對AI繪畫持否定態度。

不過,無論是哪種聲音,眼下AI繪畫的確是火了。作為AIGC領域最早落地的應用,如今技術的開源大大降低了AI繪畫的門檻,成本也驟降了幾十倍甚至上百倍。AI繪畫的“錢景”究竟怎么樣?

01 AI繪畫產品井噴,小程序一天新增60萬用戶

數日前,一款名叫意間AI繪畫的小程序火了,不少年輕人在社交媒體上分享自己使用AI繪畫的二次元圖片。

該應用使用門檻不高,輸入關鍵字便可生成一副動漫圖片。用戶使用熱情高漲,一度排起了超8萬人的長隊,小程序提示用戶,前邊還有8萬人排隊。

社交裂變下,該小程序短時間內用戶規模便躥升至100多萬。意間AI繪畫公布的數據顯示,11月11日單日,其小程序用戶增加 65.7萬人。截至11月12日,用戶規模為117萬。

意間的爆火帶動了整個AI繪畫賽道的井噴式,很多AI繪畫項目在一夜之間涌現。

上述AI繪畫領域創業者告訴Tech星球,意間的爆火讓他們看到了AI繪畫小程序的流量與勢能,時機成熟,團隊決定加快推進開發速度,幾天時間后便上線了產品,小程序上線第二天,用戶規模就超過幾萬,三四天時間超過10萬。

AI繪畫產品井噴背后,其實是關鍵技術的突破,生產力關系的變化。上述創業者向Tech星球表示,年初AI繪畫在社交平臺上便逐漸走紅,但當時成本比較高,AI繪畫屬于小眾范圍內的狂歡。到了年中,國外公司stable diffusion的開源后,推動了整個行業的發展,很多優秀的基于SD的模型在開源后面世。

幾乎在同一時間,中科聞歌推出了AI繪畫小程序“天湖.翰墨丹青”,與意間等小程序不同,翰墨丹青模式支持多種繪畫類型和作者風格,中科聞歌相關負責人告訴Tech星球,目前他們算法能力支持圖生圖,手繪生圖,即用戶可以對于在線生成的畫作或者上傳的圖片進行二次創作,還可以通過手繪圖或者圈選某區域后再進行局部AI生成。該負責人表示,上線幾天時間,翰墨丹青日活維持在千位數體量,畫作保有量在數千張。跟To C產品不同,中科聞歌布局AIGC更多是面向To B。

AI繪畫看似一夜之間爆火,事實上,擁有相關技術積累的企業早早便開始布局。藍色光標旗下銷博特也在11月上旬發布了“創意畫廊”,從AI寫作拓展到AI繪畫。藍色光標銷博特總經理洪磊告訴Tech星球,創意畫廊是藍色光標眾多產品中的一個產品模塊,基于過去在技術、算力等方面的積累,歷時3個月完成研發并上線。

市場上主流AI繪畫模型包括:Google的Disco Diffusion,Open AI的DALL-E 2,Meta的Make-A-Scene,Stability.AI 的 Stable Diffusion。其中,最前沿的技術是Diffusion(擴散模型)。藍色光標“康定斯基模型”是基于GAN模型(生成對抗網絡)自主研發的一鍵生成抽象畫模型。洪磊稱,該模型屬于公司原創,優勢在于占用服務器算力資源相對較小,并且更關注從文本到情緒化圖像的輸出。

創業、技術公司之外,AI繪畫還得到了包括抖音、騰訊QQ、百度等在內的大廠青睞。AI繪畫因而在2022年率先成為破圈的AIGC應用。

02 AI繪畫賺錢難?

AI繪畫這股風,最早是從海外刮起來的。

AI繪畫是AIGC(AI-generated content)的一個重要落地應用,AIGC概念更廣,是指通過AI技術自動或輔助生成內容的生產方式。AI技術可以應用到文字寫作、圖片、音頻、視頻等領域。

真正引起大眾關注的拐點,則是今年8月份,一幅由AI繪圖工具自動生成的畫作《太空歌劇院》在美國美術競賽中獲得一等獎。這一事件的吸睛程度,不亞于2017年谷歌旗下的人工智能程序“阿爾法狗”打敗圍棋高手柯潔。

海外AIGC賽道現已跑出獨角獸公司。Stable Diffusion背后的Stability AI獲得1.01億美元來自Coatue和光速的投資,投后估值攀升至10億美元。海外公司也已成功驗證過商業模式,目前Open AI已實現千萬美元量級的收入;Stability AI全渠道日活用戶超1000萬,Dream Studio上線首月收入就已達數百萬美元;Jasper AI 2022年收入預計將超9000萬美元。

國內AIGC發展相對緩慢,AI繪畫公司中,拿到融資的公司只有TIAMAT,該公司成立于2021年,2022年10月獲得DCM中國數百萬美元的天使輪投資。

SD的開源降低了AI繪畫的門檻,相當于給了每個公司一張價值300w的門票,開發者可以不用在基礎的部分重復投入資金和資源。在上述創業者看來,AI繪畫小程序就是利用底層技術包裝了一個Toc的產品。決定AI繪畫天花板有多高的關鍵是,底層技術變化。只有包括算力提升、圖片轉視頻能力提升在內的底層技術得到革命性進化,才有可能得到更多的價值溢出。像是視頻上的AI生成,或是應用到漫畫、電影、教育等場景。

眼下,技術的開源大大降低了AI繪畫門檻和成本。此前如果想做一個AI繪畫項目,需要向國外公司購買相關工具,成本比較高,折算下來一張圖片大概在幾毛到幾塊錢。

不過,即使AI繪畫成本已經很低,眼下AI繪畫也很火,但指望AI繪畫賺錢依舊很難。上述創業者表示,創業公司還處于一個無法賺回人力成本的階段。目前微信自帶的廣告變現模式,千人用戶觀看廣告給到他們的費用是30塊錢,即一個用戶看廣告,他們的分成是2-3分錢。算起賬來,如果減去AI繪畫成本,幾乎很難覆蓋開發和人力成本,“稍不留意就會虧本,現在我們處于略虧本狀態。”

AI繪畫的變現模式不少,包括廣告、付費、會員制等。藍色光標洪磊稱,To C的商業模式有: SaaS平臺繪圖工具,這種模式在國外比較流行,另外還有,NFT數字資產生成;To B的商業模式包括:新生成的圖片售賣給圖片公司,AI繪畫作成品電商售賣,AI繪畫能力通過APIs輸出給虛擬人。“在中國市場,我本人更看好To B的商業模式,比如AI繪畫作成品電商售賣或者做一個一鍵抽象畫電子相框,以及作為一個To C模式的免費平臺來獲得流量,進而進行流量變現等等”。

03 版權風險、吐槽之下是否會曇花一現?

“AIGC或許將顛覆現有內容生產模式,實現以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生產速度,去生成AI原創內容。”今年7月份百度世界大會上,李彥宏曾如此預言。

AIGC的使命之一,便是將人類從重復、機械的工作中解放出來。AI重新定義創作的可能性,釋放人類的想象力與創造力。

市場足夠廣闊,公開數據顯示,未來2-3年間,AIGC的初創公司和商業落地方案將持續增加。2030年,AIGC市場規模或將超過萬億人民幣。紅杉資本曾在《生成式AI:一個充滿創造性的新世界》一文中提到,生成型 AI 涉及的領域(知識工作和創造性工作)覆蓋著數十億的工人。生成型 AI 可以使這些工人的效率和創造性至少提高 10%:生成型 AI 有可能產生數萬億美元的經濟價值。

AI繪畫作為AIGC發展的突破口,有望達到五六百億規模。國泰君安分析師陳筱此前預測,未來五年或將有10%-30%的圖片內容由AI參與生成,相應或將有600億以上的市場規模。

從解決用戶需求角度來講,AI繪畫無疑解決了部分用戶對于趣味性圖片的追求。用戶可以通過免費方式將自拍照片生成二次元照片,打卡朋友圈或當作頭像。但受限于底層技術短板,目前AI繪畫作品并不完美。

社交媒體上關于AI繪畫的討論也開始變得割裂,喜歡的人對生成的圖片大加贊賞,不喜歡的人則開始詬病AI繪畫的各種不智能。

一位使用AI繪畫產品的用戶向Tech星球表示,AI繪畫圖片不是很精準,無法識別面部表情,還有性別,“有時候人被生成小貓小狗等其他物種,有時候兩個人生成了三個人”。此外,相關性也不是很大,有些圖片顏值上去了,但是跟用戶本人毫無關系。更詭異的是,有人吐槽AI繪畫的畫風逐漸變得驚悚,一張結婚照,被生成了陰間照。

除了技術本身缺陷之外,版權問題也是AI繪畫賽道繞不過去的一個課題。AI繪畫是否構成抄襲侵權?AI生成圖片版權歸誰?

藍色光標銷博特總經理洪磊稱,版權問題的確不好界定,目前行業還處于一個真空地帶。但是“康定斯基”在設計之初,就考慮到避免生成圖片的“雷同”性,通過圖片元素調用、情緒到風格的轉換、以及最終的生成模型,來將圖片的雷同概率控制在十萬分之一以下,來保持每個用戶每次創作圖片的獨特性。

中科聞歌負責人稱,AI繪畫涉及到技術、倫理、用戶接受度等方方面面,它是一個科學跟藝術,人與機器結合起來的結構性變化的產物,勢必伴隨著觀點摩擦期,大家對于原創、藝術、深度維度存在一定的爭議,很難統一定義。

可以確定的是,機器學習人的思想,短時間內無法取代人工。眼下,AI繪畫不僅面臨著技術、商業化、版權倫理挑戰,還面臨著生命周期的挑戰,未來AI繪畫還能火多久,會不會像當時刷屏朋友圈的“羊了個羊”一樣曇花一現,一切都是未知數。

關鍵詞: 藍色光標 社交媒體 生成圖片

責任編輯:hnmd004

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