大厂入局、遍地开花：“AI绘画热”卷出AIGC新赛道？

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文丨肖奕佳

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“试了一千遍，终于成功驯服AI。”近日，从朋友圈到小红书到抖音的各大平台上，都掀起一阵AI绘画的热潮。免费体验、生成速度快，这些优点一定程度上弥补了AI出图质量层次不齐的弊端，反而带来了“开盲盒”的新鲜感。

从AI画作《太空歌剧院》获奖开始，AI绘画不断获取新的关注，但在大众视野内都没有激起什么浪花。今年8月，Stability AI方在GitHub上开源了Stable Diffusion模型的所有代码，一时间引起各方二创二改，AIGC产业迎来了一轮新的“春天”。

技术基础

AIGC，全称为AI Generated Content，即一种基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。继 PGC（专业生产内容）、UGC（用户生成内容）之后，AIGC成为生产方式新的趋向与潮流。目前互联网体系及技术尚不足AIGC全面应用，因此当下AIGC多用于辅助人工生产内容，作为PGC、UGC有益的补充。AI绘画，就是AIGC的一个分支。

AIGC并非新鲜的概念。早在20世纪50年代，就出现了AIGC的小范围实验；19世纪末20世纪初则逐步向实用性、落地性过渡。随后，相关技术与模型迅速发展，推出了从音频到图片、视频等多领域多模态的AIGC产品。

AIGC的迅猛发展，首先得益于深度学习技术模型的突破。2014年，业内提出GAN生成对抗网络算法模型，通过AI内部生成、判别两套模型进行迭代训练，从而根据输入的信息生成新图像。GAN学习模型具有一定突破性，主要利用既有图片进行“缝合、迁移”，但生成图片可控性弱，彼时仍停留在较为生硬的AI风格。随后，AI作图界陆续出现了DALL-E、CLIP、Disco Diffusion、Midjourney、DALL-E2、Stable Diffusion等模型，不断完善文本转图像模型，也逐步产生了提升图片原创度、艺术性、渲染速度；带来一阵AI绘画质量的飞跃。网友纷纷感慨几个月前还在嘲笑AI出图模式化，如今已经真假难辨了。

真正带动AI绘画狂潮的，还是Stable Diffusion模型的开源。Stability AI以“AI by the people, for the people”为理念，开源作图模型Stable Diffusion后也立刻吸引了业内外人士。Stability AI的开源带来了英文环境AI模型的遍地开花，然而，在引入并国产化的过程中，也出现了高低语境国家文化差异的障碍。如果直接基于英文Stable Diffusion翻译进行研发，在某些语境中AI的语义理解会产生较大的出入。

产业布局

开源，开卷。尤其今年是AI绘画的大火时段，大大小小的公司都涌入这个赛道。大厂陆续布局，小公司和个体也纷纷参与到这场AI界的狂欢。

国外**技术公司以Google、Facebook、Meta几大巨头为主，更兼有掌握Stable Diffusion模型的Stability AI、掌握DALL-E2模型的Open AI等几家新兴独角兽企业。几家公司在相关领域的迭代速度非常快。2017年，Google开源一个AI简笔画应用；同年Facebook发布CAN创造性对抗网络模型。2021年，OpenAI又相继发布DALL-E模型、CLIP模型；而2022年界内更是爆发出各路新模型，整个赛道呈现高速增长的状态。

国内互联网大厂也相继部署AIGC方向的业务板块。从语音到数字人，从小冰诗集到AI绘画，AI无疑成为了近年的“顶流”。然而有些出人意料的是，比起深入研发，AI绘画在国内**型出圈却是流量路线的快车道。百度作为国内互联网巨头，近年深耕智能云发展，依托飞桨、文心大模型的技术基础，推出**AI作画产品“文心一格”。腾讯基于自身用户社群覆盖度，推出QQ小世界AI画匠，利用分享效应并制造部分话题点形成借力传播。抖音作为主打短视频社交的公司也推出了AI绘画**，也算借热度发挥进行了一波平台外宣。总体而言，还是基于降低门槛、社交路线的策略。

与AI绘画相关的微信公众号、小程序近期不断涌现。有大公司，小公司、个体研发也不罕见。9月，意间AI绘画大火，也带动中文AI绘图界不断迭代。中科闻歌旗下的翰墨丹青、触手AI等在中文AI绘画产品上都有不错的用户声誉， 6pen、Draft、灵境AI等国内团队研发的产品也收获一众访问量。

用户在选择AI绘画应用时，最注重的点首先是产品质量，即AI的语义理解、出图质量，而这些指标直接关涉到算法模型的优化程度。大厂和巨头在模型优化上无疑占据制高点；但开源项目也弱化了这一技术隔膜，直接促成了AI绘画应用“遍地开花”的局面。

商业前景

AI绘画无疑呼应了“元宇宙”这个近年最火的市场热点。且不论是发展大方向还是泡沫，未来的元宇宙产业都为AIGC提供了**的适配场景，并助力形成商业的闭环。举例而言，数字人需要配套的智能语音系统、皮套绘制、动态设计等，在AIGC相关技术相对成熟后，利用其可能达到事半功倍的效果。

作为可视化的工具，AI绘画在整个AIGC产业链中占据重要的一环。回应Web3.0提出的更多体系化需求，AIGC在多年的发展中基本涉及了各大领域，形成一套环环相扣的细分赛道。根据AI技术场景，功能上涵盖了文字、音频、图像、视频等多方位内容生成技术，也从传媒、影视、教育、金融等多个领域切入带来新生产力。

然而上述AIGC大有可为的前景更多都存在于“未来”。当下在对其布局的同时，要警惕对AI绘画过度吹捧形成的“泡沫”。AIGC喝彩声一片，然而更多仍是“概念破圈”，对C端用户来说可能只意味着“昙花一现”的网红体验品。国内的模型训练与产业链尚不成熟，没有非常“拿得出手”的竞品，最出圈的反而是“AI翻车实例”这类流量型产品。

而国内的AI智能产业多半围绕实体经济布局，如阿里巴巴新零售、百度自动驾驶、华为AI芯片等；围绕AI绘画等模块保持关注但尚不深入。百度此次推出的“文心一格”AI绘画产品，就增加了出图在商业应用场景的预览；表明大厂也在谋求AI绘图从ToC端体验到ToB端商业化的转型。借助这波流量与关注度，尽早围绕实际商业环境与需求开展部署，才能在似真似幻的欢呼声中走好下一步棋。