AI繪畫催生新工種!兼職月入3~4k,有哪些要求?

來源:量子位

原標題:《我一個插畫師給AI打下手,月入3千》

AI生成厲害到什麼程度?現在人類已經在為它打下手了。

據一位畫手網友分享,他們圈子裡已經誕生了全新的工種!

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雖然乍一看名字別無二致都是“插畫師”,但細看工作內容:使用AI繪畫然後篩選精修。救,這不妥妥就是跟着AI幹些邊角料的活兒嘛~

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換言之,你壓根就不需要有繪畫能力,只要會PS就能勝任這個崗位。

於是就有網友吐槽:工作沒前景量還大,老闆真是緊跟時代。

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再加上修補工作十分複雜,也不是尋常人所能幹的,而公司只給了3-4千的薪資水平(兼職)。

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不免讓人質疑:怎麼可能招得到?

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新的崗位已經悄然誕生

既然AI插畫師招聘看重“運用AI作畫工具的能力”,如今AI工具的生成效果究竟如何?

首先針對作畫工具本身,包括Midjourney、以及各種基於Stable Diffusion生成的工具如Lexica和KREA等等,目前都已經開放了關鍵詞搜索和提示詞生成的用法,可以免費使用。

以Lexica為例,先來看看用關鍵詞生成的圖像效果。

無論國畫還是古風建築,構圖的色彩和風格竟然都挺不錯:

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即使將單張圖片放大來看,生成的屋檐細節和遠處的建築群安排也比較耐看:

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換一個平台KREA來看,輸入關鍵詞“賽博朋克”,出來的風格同樣頗有現代感:

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不止是關鍵詞的生成。在Lexica平台上,還有個更好用的功能“以圖搜圖”。

例如這裡我們輸入了一張醫生檢查肺部影像的照片:

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AI經過檢測后,輸出的照片中就會自帶“肺部”、“醫生”、“口罩”等類似效果:

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當然,光有效果也不一定好上手,因為在AI作畫中,提示詞的選用其實更加關鍵。

但如果基於公開資料查找,會發現目前已經有不少網友自發貢獻出各種效果不錯的提示詞:

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這家招聘的公司也給出了一系列自己試用的、效果不錯的AI提示詞組合:

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最後就是AI作畫版權的問題了。

雖然目前不少AI作畫網站的版權還並不明確,但也已經有像6pen Art這樣的網站,明確表示“不保留版權”,也就是將所有作者生成的作品版權交給作者本人,自用、商用或頭像都可以:

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同時這些網站也已經給出了背後可以選用的AI作畫模型,但使用次數需要通過充值等途徑獲得。

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從公司招聘需求來看,勝任這一崗位需要具備兩點能力:

其一,懂得如何使用AI作畫軟件;其二,掌握PS精修能力,且需要對作品進行清晰的圖層文件夾整理工作。

由此來看,要想勝任這一崗位,人類需要掌握的技能至少有三個:①學會自己生成提示詞;②測試出最好用的AI作畫工具;③給AI精修出符合甲方審美的圖片。

從前兩點來看,完成這項工作甚至不需要掌握AI作畫的具體原理,只需要學會如何引導它就行了。

“懂AI繪畫,接受約稿”

事實上,如果不局限於“正經崗位”這一條件,靠AI作畫賺錢早已逐漸成為圈內默認的現象之一。

例如在一些插畫外包交易平台中,已經有設計師藉助AI作畫工具進行約稿賺錢。

比如米畫師平台上,有的設計師並不避諱談及自己的作畫風格,會介紹自己的作品中有基於AI繪畫的成分。

還有畫師為了強調自己作畫的質量、避免買家擔心版權問題,特意在簡介中標註“無AI合成”字樣,由此來看用AI生成作畫的畫師也並不少見。

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同時,B站等視頻網站上,也已經出現了不少關於AI繪畫的教程。

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甚至有網友表示,已經出現了教AI繪畫的推廣廣告(但還不清楚這位網友看到的是人工智能繪畫工具還是Adobe illustrator):

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對於人工智能繪畫相關崗位的出現,有不少網友表示了自己的擔憂:

一方面,這類工作的出現,必然導致乙方話語權進一步被削弱;另一方面,目前AI作畫相關法律的不明晰,也可能給AI作畫本身帶來風險。

這樣甲方就能以“原圖是AI畫的”為理由,給工資打骨折了。

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出事了不會是員工負責吧?

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但也有網友表示,無論如何,AI作畫的出現正在甚至已經成為一種趨勢。

例如,不止AI繪畫這一類型的工作,如今甚至已經出現了用機器翻譯吃飯的漢化組和用AI生成語音的聲優

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甚至還有畢業於清華美院的網友親自現身說法,表示已經從原畫師轉行敲代碼了:

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國內外商業生態如何?

但即便有這樣那樣的爭議,也始終無法阻擋全球商業化進程。

AI作畫(圖像生成),其實只是AIGC(AI內容生成)全景一個縮影。除了圖像,還有文本、視頻、策略生成、跨模態等技術場景。

而又從整個產業鏈上看,此前量子位智庫《AIGC/AI生成內容產業展望報告》曾對國內產業做了梳理。

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上游包括數據供給、分拆及標註,創作者生態,相關開源算法,底層配合工具等;下游包括各類內容創作及分發平台, AIGC內容檢測、內容終端生產廠商、消費品廠商等。

核心位於中游的公司,代表有像小冰這樣綜合賽道初創公司——兩年時間估值已超10億美元,具體產品包括虛擬人、音頻生成、視覺創造、文本創造、虛擬社交等,還提出了以“人力”的邏輯去進行商業報價的虛擬人商業模式。

大廠及研究機構也有相應布局,包括百度、騰訊AI Lab、阿里、智源研究院、微軟亞洲研究院、商湯等。

垂直領域又以圖像生成領域為例,ZMO就是代表之一,2020年成立總部位於杭州的出海企業,核心成員來自谷歌蘋果Meta商湯等公司,今年5月完成了800萬美元A輪融資。

核心產品之一是圖像生成器imgcreator.ai,可用文本生成任意圖像內容。從官方界面上看到,目前有三種運營模式,免費版、基本版以及新人(Starter)版。

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而在全球放眼望去,最常被被我們感知到的就是OpenAI與谷歌之間的技術競速。

但相較於谷歌而言,OpenAI的商業模式顯得更明晰。目前它開始對外提供API,並分為四種模型按照用量對外收費。

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而又在垂直的圖像生成領域,更是顯得百花齊放了。

以爆火的StableDIffusion為例,背後總部在英國的初創公司Stability AI,項目發布一個月估值就已超10億美元。

而由於StableDIffusion完全開放,在此基礎上又誕生了不少公司,比如StableDIffusion的搜索引擎Lexica,目前已獲500萬美元融資。

量子位智庫曾預計,在未來2-3年間,AIGC的初創公司和商業落地方案將持續增加。到2030年,AIGC市場規模將超過萬億人民幣。

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One More Thing

所以,為什麼AI學習作畫這麼快?

有網友調侃,因為你給他學習資料,他真學。

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知乎@HCIO截自百度貼吧

參考鏈接:

[1]https://www.zhihu.com/question/557600073
[2]知乎@HClO(已授權):https://www.zhihu.com/question/557600073/answer/2704558604
[3]https://weibo.com/1236896983/M9oBn3n0m
[4]https://lexica.art/
[5]https://www.krea.ai/?q=cyberpunk
[6]https://www.mihuashi.com/artists

本文鏈接:https://www.8btc.com/article/6781196

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