大廠入局、遍地開花：“AI繪畫熱”卷出AIGC新賽道？

來源：鏡象娛樂
文丨肖奕佳

圖片來源：由無界版圖 AI 工具生成

“試了一千遍，終於成功馴服AI。”近日，從朋友圈到小紅書到抖音的各大平台上，都掀起一陣AI繪畫的熱潮。免費體驗、生成速度快，這些優點一定程度上彌補了AI出圖質量層次不齊的弊端，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注，但在大眾視野內都沒有激起什麼浪花。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二改，AIGC產業迎來了一輪新的“春天”。

技術基礎

AIGC，全稱為AI Generated Content，即一種基於人工智能技術自動生成內容的新型生產範式。繼 PGC（專業生產內容）、UGC（用戶生成內容）之後，AIGC成為生產方式新的趨向與潮流。目前互聯網體系及技術尚不足AIGC全面應用，因此當下AIGC多用於輔助人工生產內容，作為PGC、UGC有益的補充。AI繪畫，就是AIGC的一個分支。

AIGC並非新鮮的概念。早在20世紀50年代，就出現了AIGC的小範圍實驗；19世紀末20世紀初則逐步向實用性、落地性過渡。隨後，相關技術與模型迅速發展，推出了從音頻到圖片、視頻等多領域多模態的AIGC產品。

AIGC的迅猛發展，首先得益於深度學習技術模型的突破。2014年，業內提出GAN生成對抗網絡算法模型，通過AI內部生成、判別兩套模型進行迭代訓練，從而根據輸入的信息生成新圖像。GAN學習模型具有一定突破性，主要利用既有圖片進行“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風格。隨後，AI作圖界陸續出現了DALL-E、CLIP、Disco Diffusion、Midjourney、DALL-E2、Stable Diffusion等模型，不斷完善文本轉圖像模型，也逐步產生了提升圖片原創度、藝術性、渲染速度；帶來一陣AI繪畫質量的飛躍。網友紛紛感慨幾個月前還在嘲笑AI出圖模式化，如今已經真假難辨了。

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后也立刻吸引了業內外人士。Stability AI的開源帶來了英文環境AI模型的遍地開花，然而，在引入並國產化的過程中，也出現了高低語境國家文化差異的障礙。如果直接基於英文Stable Diffusion翻譯進行研發，在某些語境中AI的語義理解會產生較大的出入。

產業布局

開源，開卷。尤其今年是AI繪畫的大火時段，大大小小的公司都湧入這個賽道。大廠陸續布局，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等幾家新興獨角獸企業。幾家公司在相關領域的迭代速度非常快。2017年，Google開源一個AI簡筆畫應用；同年Facebook發布CAN創造性對抗網絡模型。2021年，OpenAI又相繼發布DALL-E模型、CLIP模型；而2022年界內更是爆發出各路新模型，整個賽道呈現高速增長的狀態。

國內互聯網大廠也相繼部署AIGC方向的業務板塊。從語音到數字人，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，AI繪畫在國內最大型出圈卻是流量路線的快車道。百度作為國內互聯網巨頭，近年深耕智能雲發展，依託飛槳、文心大模型的技術基礎，推出首款AI作畫產品“文心一格”。騰訊基於自身用戶社群覆蓋度，推出QQ小世界AI畫匠，利用分享效應並製造部分話題點形成借力傳播。抖音作為主打短視頻社交的公司也推出了AI繪畫特效，也算借熱度發揮進行了一波平台外宣。總體而言，還是基於降低門檻、社交路線的策略。

與AI繪畫相關的微信公眾號、小程序近期不斷湧現。有大公司，小公司、個體研發也不罕見。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繪畫產品上都有不錯的用戶聲譽， 6pen、Draft、靈境AI等國內團隊研發的產品也收穫一眾訪問量。

用戶在選擇AI繪畫應用時，最注重的點首先是產品質量，即AI的語義理解、出圖質量，而這些指標直接關涉到算法模型的優化程度。大廠和巨頭在模型優化上無疑佔據制高點；但開源項目也弱化了這一技術隔膜，直接促成了AI繪畫應用“遍地開花”的局面。

商業前景

AI繪畫無疑呼應了“元宇宙”這個近年最火的市場熱點。且不論是發展大方向還是泡沫，未來的元宇宙產業都為AIGC提供了精準的適配場景，並助力形成商業的閉環。舉例而言，數字人需要配套的智能語音系統、皮套繪製、動態設計等，在AIGC相關技術相對成熟后，利用其可能達到事半功倍的效果。

作為可視化的工具，AI繪畫在整個AIGC產業鏈中佔據重要的一環。回應Web3.0提出的更多體系化需求，AIGC在多年的發展中基本涉及了各大領域，形成一套環環相扣的細分賽道。根據AI技術場景，功能上涵蓋了文字、音頻、圖像、視頻等多方位內容生成技術，也從傳媒、影視、教育、金融等多個領域切入帶來新生產力。

然而上述AIGC大有可為的前景更多都存在於“未來”。當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着“曇花一現”的網紅體驗品。國內的模型訓練與產業鏈尚不成熟，沒有非常“拿得出手”的競品，最出圈的反而是“AI翻車實例”這類流量型產品。

而國內的AI智能產業多半圍繞實體經濟布局，如阿里巴巴新零售、百度自動駕駛、華為AI芯片等；圍繞AI繪畫等模塊保持關注但尚不深入。百度此次推出的“文心一格”AI繪畫產品，就增加了出圖在商業應用場景的預覽；表明大廠也在謀求AI繪圖從ToC端體驗到ToB端商業化的轉型。藉助這波流量與關注度，儘早圍繞實際商業環境與需求開展部署，才能在似真似幻的歡呼聲中走好下一步棋。