AI會殺死“美圖秀秀們”嗎？

來源：“深燃”（ID：shenrancaijing），作者：鄒帥，編輯：唐亞華

圖片來源：由無界 AI工具生成

AI也能瘦臉、祛痘、加濾鏡之後，“美圖秀秀們”的飯碗要被搶了？

近期，有傳言稱某頭部修圖APP“因為AI（的衝擊）正處於生死存亡之際”。雖未指名道姓，但行業內給出的反應大多是：AI在“無差別攻擊”各個行業的時候，修圖APP也難逃一劫，因為目前AIGC以圖像生成方面的應用相對最為廣泛。

從C端使用來看，目前國內手機美顏修圖類APP以美圖秀秀、醒圖、輕顏相機等為主流，抖音、快手等社交工具也有類似功能。無論受眾是誰，功能方向大體一致，即美顏、濾鏡、特效三種。業內人士表示，AI技術早在2015年之後就迎來了第一次爆發，當時就對這類圖像處理軟件形成了革命性的顛覆，因為AI能做出以前做不了的事，比如換臉、加面部“返老還童”特效，增加發量、改變發色等等。

如今，生成式AI成為焦點，再一次給修圖類APP帶來了機會和衝擊。技術開源，壁壘消失，新玩家任何時刻都可能入局搶飯碗。同時，內部如何應用技術，如何成功落地，又是新的課題。“美圖秀秀們”多年以來積累的用戶基數，在美顏修圖上建立起的用戶心智，也許會給其築起護城河，但在今天，技術祛魅，流量的走向誰都難以預估。真正的較量，不在於技術，而在於運用技術，在於審美的獨特性，在於更懂用戶。

01AI早就在幫我瘦臉了

市面上，主要面向C端用戶的圖像處理軟件，大致分為幾類。一種是以美圖秀秀為代表的，專門拍攝美顏照片，或處理用戶照片的軟件，包含瘦臉、祛痘、磨皮、美白等基礎功能。另一種是社交軟件中的拍攝功能，抖音、快手、小紅書、微博等都可以直接拍照、處理併發布，也能完成基礎的美顏，還能加濾鏡，加貓耳朵、搞怪臉等特效。此外，還有專門做面向影樓等專業攝影師的軟件，包括小型創業公司，以及美圖也有toB的產品。更專業化的，還有圖像處理行業鼻祖Photoshop、Blender等。

本文將着重討論美圖秀秀這類C端用戶比較熟知的軟件。這類公司的梯隊劃分很清晰。行業第一是創立於2008年的美圖秀秀，最開始做PC端，2011年做APP，2016年上市。第二梯隊里，2015年前後，騰訊推出天天P圖，今日頭條臉萌團隊先後推出Faceu激萌、輕顏相機，那一波也有不少小而美的創業公司推出的產品出現，如B612咔嘰、黃油相機等。2020年之後，字節跳動推出醒圖，快手推出原片。該行業的特點就是向頭部集中，要麼是美圖這樣贏在入局早的公司，要麼就是背靠互聯網大廠。

美圖是一家完成了圖像處理產品閉環，並以相關業務獲得收入的公司。以它的財報為參考，美圖主要靠VIP用戶收入、廣告、toB業務等賺錢，近五年的總營收在10億元左右，其中去年獲得了20.85億元的總營收，付費會員數560萬。

美圖自稱是一家以人工智能為驅動的科技公司，在國內某大廠從事美顏技術工作的高廣也告訴深燃，業內大多數公司早已能成熟地將AI應用到自己的業務中。AI進入到圖像處理軟件中，主要帶來兩方面的改變。

一是傳統修圖功能的“AI化”。美顏和濾鏡是圖像處理軟件最傳統的兩項功能，高廣解釋，在AI出現之前，在圖片上加濾鏡的技術原理是，做一個濾波，把圖片整體修改成“黃昏”、“陽光”、“油畫”等效果，“人還是人，植物還是植物，只有整張照片的調性發生了改變。”濾波的作用就是把信號中的噪聲和雜波進行過濾，留下有用的信號，這也是長久以來，美顏類軟件的底層技術邏輯。而磨皮就是把分辨率降低，用高斯模糊把細節抹掉。

讓AI來做同樣的事情，邏輯就變了。“用AI來做美顏，原理是訓練各種各樣的模型，把各種數據拿進去處理，然後調參數，調到一個比較合理的數值。”高廣說，用以前的技術，則要建立一個映射，設置好一套顏色的轉換關係，“比如亞洲人皮膚本來是偏黃色的，要美白，那就要設置好，是把黃色映射到偏暗還是偏亮。”在傳統的技術下，針對不同人種的需求，就要設置多個映射。對比之下，讓AI技術來處理照片，好處在於，不同用戶的需求，只要用一個模型就可以了。

二是純粹基於AI技術的新功能。早年間，用戶瘦臉的操作方式是自行在人臉上定點向內推。原理也很簡單，圖片中的人臉有基本的像素位置，構成一個坐標，用戶拉動原有的像素位置，坐標由此發生變形，也就完成了臉部的放大和縮小。

2017年之後，“面部重塑”問世，這也就是在AI技術下的新功能。修圖時系統先識別臉部信息，點擊放大雙眼、眼瞼下至、縮小鼻頭等指令，就可以完成自然的修圖。

高廣說，類似面部重塑、增加發量等功能，一般都是用AI完成的。面部重塑功能，就需要首先訓練AI什麼是人臉部，包括什麼是眼睛、鼻子、嘴巴，位置分佈在何處，他表示，這些功能在AI出現之前很難實現。“因為要訓練AI，一是頭髮的定義，二是頭髮的準確性，讓髮絲順着自然的紋理向下走，然後在上面着色。傳統方法是做不到的，最多能拿個照片過來做一個濾波，但還是達不到AI的效果。”

從傳統的美顏技術，過渡到AI主導下的產品時代，核心的改變在於識別和內容理解。AI出現之前，顏色轉換、臉部位置的移動、磨皮祛痘，都需要經過前期複雜的設置，而AI只需要接受訓練，就能“一勞永逸”。可以說，AI把傳統的修圖重做了一遍，而且做得更好。

02AI修圖，還能怎麼進化？

最新一波的AI熱潮湧來，行業玩家也在急着找新的機會。

基於指令生成、基於圖片處理，是AI應用在這一行業的主要技術方向。3月末，Adobe發布了AI模型Firefly，可以用文字生成圖像，微軟、Meta、Google等國際巨頭也都有AI圖像生成業務的布局。

回到C端用戶使用的APP，美圖、醒圖、天天P圖等APP不敢掉以輕心。“我們現在基本是按周甚至天為單位在進化。”美圖公司方面向深燃表示，最近他們密集推出了基於AI技術的圖片和視頻方向的功能。

深燃在各大修圖軟件上看到，生成式AI的運用早已細分為幾個功能掛上了首頁供使用。用戶可以上傳一張照片，AI將其轉換為卡通、CG、復古形象，或者完成增加笑容、頭部放大、路人消除等功能。也可以上傳幾張自己的照片，AI可以依照這幾張照片，抓取用戶不同角度的面貌特徵，生成不同風格的畫像。甚至還有Midjourney暫時都無法完成的工作，即導入一張簡筆草圖，生成多張完善的圖片。

高廣表示，2015年前後，手機APP的創業熱潮湧來，也是那時，AI也開始大規模地應用到修圖行業。能給人臉加上各種豐富的特效、能近乎無痕地完成美顏的修圖APP，在當年收割了一波年輕用戶。

當下最新的AI技術，也給行業帶來了新的增量，兩個趨勢出現了。

一是個性化的訓練。現在AI修臉一般是經過大量的模型訓練之後，得出最折中的經驗值，給用戶一個相對普適的修圖方案。C端用戶也可以感覺到，例如在進行面部重塑的時候，可以選擇向內收下頜線，問題在於，圓臉型和方臉型的下頜走向不同，都由統一的AI識別和面部處理，效果大相徑庭，因此也有很多用戶覺得AI修的臉很怪異。

“做得好一點的話，就是給每個用戶建立數據庫，下發固定的參數模型，針對性地解決每個用戶的需求。”高廣說，用戶也只需要導入一些照片訓練APP，APP就能收集數值，進行分析。美圖方面對深燃表示，從技術上講，讓AI記住用戶特徵並不難，原理和美顏參數的設定差不多。

要完成足夠精準的個性化訓練，同時也讓APP在理解大眾需求時更加精準，需要技術和訓練集的加持。在這一點上，用戶規模龐大的頭部修圖類公司，具備一定優勢。

二是理解指令。此前，GAN模型（生成對抗網絡）已經得到了廣泛應用，精準識別面部，以及圖片中包含的要素。下一步，從業者要做的是，如何基於新一代的擴散模型，充分理解自然語義，給出具體的修圖執行。高廣表示，擴散模型應用的原理差不多，“用戶給出prompt（提示詞），我們可以根據NLP理解指令，之後把它們分化成一個個參數下發並執行。”

長期關注AI領域的從業者Elsa也認可這一趨勢。“AI修圖可能改變的是人機交互模式，現在還停留在自己手動拉一拉點一點的階段，等到AI對自然語義的理解更進一步后，修圖時只要說一句‘我要瘦臉’就可以了。”Elsa說，“AI現在依賴的是低語境，它需要用戶表達得更精準，而中文是一種高語境的表達，習慣模糊、習慣意會。以後的趨勢是指令的可量化，想象一個人在幫你修圖，你要怎麼精確簡潔地讓它理解你所說的是哪一種瘦臉。”

也就是說，AI用於圖像生成和圖像處理，都要建立在對文字和圖片的理解上。AI已經可以幫助修圖軟件更好地瘦臉、祛痘、加濾鏡、換背景，也可以生成多種風格的圖片。而未來的趨勢，在於如何在普適完美的基礎上，做到個性化的精準匹配，以及減少用戶自主操作的步驟，聽懂指令，準確執行。

從業者認為，這會帶來未來修圖行業的用戶分化。理解直白指令，修圖過程完全讓AI代勞，這往往是小白用戶的需求，這部分用戶潛力是巨大的，美圖這類公司會獲得新的用戶增量。而對修圖的自主性要求較高的用戶，如B端用戶等，則會慢慢向更專業的軟件涌去，即便Photoshop等軟件也有AI技術的加碼，但這類用戶需要的是“你得懂我，但不能完全幫我做事”。

另一個新的機遇在於，AI還能幫助修圖軟件自身提高生產效率。高廣說，“特效這種功能是需要設計師自己畫圖的，生成式AI可以在這一部分高效地給出解決方案。”他表示，現在AI也可以完善草圖，給一個隨手畫的素描上色、加五官和風格，成稿直接可以用。

03AI來了，“美圖秀秀們”為什麼顫抖？

傳言中的“生死存亡之際”或許有些誇張，但這一波AIGC對修圖軟件行業的衝擊是事實。技術的發展，讓創業的門檻降低，想要入局“搶飯碗”的人不少。

Tori以前在北美做前端工程師，她剛剛回國，正尋找生成式AI在應用層面的機會。“前段時間有個很火的產品叫Lensa，最高峰時期，一天之內的流水接近100萬美元。它的原理現在看非常簡單，就是設置了幾組固定的prompt，把用戶照片導進去，生成一個圖片。當時收費2-10美元不等，它其實並沒有用到高級的圖像處理技術，只是用了一個API call，在外面綁了一個應用的UI。”Tori的感知是，亘古不變的信息差面前，能踩到風口，就能賺到錢。

AI領域資深從業者趙洋告訴深燃，“中國市場永遠會有這類APP的存在。”趙洋表示，技術是開源的，且可能長時間固化，靠同一種技術吃飯的人會越來越多，而正在吃飯的人，手裡的飯碗隨時會被砸。

高廣也認為，“市面上的公司，技術和產品也都大差不差。”技術壁壘不在了，理論上講，誰都有可能造出下一個“美圖秀秀”。說白了，所有修圖軟件，用戶幾乎都是同一撥人，用戶能為一個軟件的濾鏡付費，就也能為另一個軟件更具特點的濾鏡付費。

目前，美圖的第一大收入來源是VIP訂閱。2018年-2021年，美圖公司連續虧損，2022年才扭虧為盈。最新的動態中看，美圖公司極其重視AIGC給其帶來的增長，尤其是在訂閱用戶上的增長。深燃注意到，美圖秀秀APP中涉及AI作圖的幾項功能，大多需要單獨付費，是其拉高收入的重要“武器”。未來在競爭壓力之下，美圖秀秀們在AI上的投入只能多不能少。

當然，對於頭部企業來說，最大的護城河是用戶規模。

有從業者分析，美圖自身坐擁上億用戶，醒圖、天天P圖背靠大廠，有抖音和騰訊的導流，短期內受到的影響或許不太明顯，但怎樣擁抱AI，留住手裡的用戶，是企業需要面對的問題。

AI的到來，對修圖行業的設計師提出了更高的要求。高廣認為，圖像處理這一行歸根結底還是視覺和創意行業，未來的競爭點在於審美和品位。“AI可以幫忙解決掉最耗時的那一個步驟。以前可能要做兩周，現在幾天就完成了。”所以，企業端可能也更要考量，什麼樣的設計師更吃市場，什麼樣的設計師更具審美上的優勢。

另一個是技術落地的難度。“AI的上限比較高，下限比較低。”高廣表示，在修圖中，如果使用傳統的CV算法，會比較穩定，“但AI是通過拓展大量的數據標註進行模型訓練的，會導致它在一些情況下應用得比較差。”他舉例，比如瘦臉，“可能會識別錯人臉，或在人臉重疊時只識別部分。”

所以，AI技術很難完全應用於一個包含多項功能的修圖軟件。一方面模型訓練需要時間，另一方面即使完全訓練好，它也會對手機性能產生極大的耗損。高廣表示，“一些低端機型可能會出現卡頓等問題，如果很長時間加載不出來，也會影響APP打開率。”回到企業層面，這對團隊應用AI技術的能力、訓練集的質量都提出了高要求。

在技術迭代的過程中，新老玩家之間的基礎差距在逐漸消失。像美圖秀秀這樣坐擁強大用戶基數的公司，短期內也許不會受到顛覆性的影響，能做的只有在變化中保持清醒，接受變化，甚至主動帶來變化。

*應受訪者要求，高廣、Elsa、Tori、趙洋為化名。