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      關(guān)于懂美學(xué)的視覺(jué)大模型,我們問(wèn)了美圖 21 個(gè)問(wèn)題

      本文作者: 郭思 2023-06-25 11:00
      導(dǎo)語(yǔ):2023年6月19日,美圖影像節(jié)發(fā)布會(huì),美圖推出7款“AI時(shí)代的影像生產(chǎn)力工具”,視覺(jué)大模型 MiracleVision(奇想智能)是國(guó)內(nèi)首款能懂美學(xué)的大模型。

      關(guān)于懂美學(xué)的視覺(jué)大模型,我們問(wèn)了美圖 21 個(gè)問(wèn)題

      一場(chǎng)大模型界的「美學(xué)革命」。

      作者 | 郭思

      編輯 | 陳彩嫻

      2023年6月19日,美圖影像節(jié)發(fā)布會(huì),吳欣鴻身著灰色T恤搭配休閑長(zhǎng)褲,一如既往的親和、有活力,宣布美圖將推出7款“AI時(shí)代的影像生產(chǎn)力工具”。


      關(guān)于懂美學(xué)的視覺(jué)大模型,我們問(wèn)了美圖 21 個(gè)問(wèn)題


      值得一提的是,美圖此次發(fā)布的7款工具中,美圖視覺(jué)大模型 MiracleVision(奇想智能)是國(guó)內(nèi)首款能懂美學(xué)的大模型。

      關(guān)于懂美學(xué)的視覺(jué)大模型,我們問(wèn)了美圖 21 個(gè)問(wèn)題

      “過(guò)去,美圖主要服務(wù)于生活場(chǎng)景的拍攝、修圖、修視頻、社交分享。在 AI 時(shí)代,除生活場(chǎng)景外,美圖將提供更多生產(chǎn)力場(chǎng)景的服務(wù)。”

      吳欣鴻話(huà)音剛落,現(xiàn)場(chǎng)掌聲齊鳴。

      如果說(shuō)此前的美圖在大眾眼中是一個(gè)生活場(chǎng)景的公司,那么此次發(fā)布會(huì)預(yù)示著美圖在生產(chǎn)力場(chǎng)景的戰(zhàn)略意圖表現(xiàn)得越來(lái)越明顯。在美圖發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),共191次提到“AI”這個(gè)關(guān)鍵詞,7款工具均主要針對(duì)專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景,美圖邁向生產(chǎn)力場(chǎng)景的步伐堅(jiān)定有力,大眾的期待也隨之攀升。

      6月19日當(dāng)天,美圖發(fā)布會(huì)沖上各大媒體平臺(tái)熱搜;股票市場(chǎng)上,美圖尾盤(pán)拉升,股價(jià)漲超24%。


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      美與科技的碰撞,在大模型時(shí)代迎來(lái)新的高潮。

      為什么說(shuō)美圖視覺(jué)大模型打通了任督二脈?

      審美,美圖大模型做得更好?

      2023年,AIGC迎來(lái)了行業(yè)混戰(zhàn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),國(guó)內(nèi)現(xiàn)已有十余家AIGC企業(yè),核心市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)融資79.3億元。

      對(duì)于這個(gè)現(xiàn)狀,有不少觀(guān)點(diǎn)指出,熱火朝天的概念下,如果大模型無(wú)法服務(wù)具體的商業(yè)場(chǎng)景,便是無(wú)法落地的“雨燕”,再完美的飛翔過(guò)程都沒(méi)有意義,更不用說(shuō)帶來(lái)生產(chǎn)力的迭代和行業(yè)變革。而美圖視角下的大模型,不僅要 MiracleVision 滿(mǎn)足基礎(chǔ)條件,更要讓它注入美的基因,為行業(yè)帶來(lái)一場(chǎng)美學(xué)革命。

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      這些能力,首先來(lái)自美圖對(duì)于行業(yè)的高度理解。

      十九大以來(lái),國(guó)家陸續(xù)出臺(tái)了“1+N”政策體系,為人工智能發(fā)展提供政策依據(jù)和制度保障。在清晰戰(zhàn)略的引領(lǐng)下,美圖發(fā)揮著公司的產(chǎn)品、技術(shù)、商業(yè)化優(yōu)勢(shì),率先入局AI,以技術(shù)助力傳播中國(guó)之美。

      但盡管政策東風(fēng)可以助美圖一臂之力,行業(yè)發(fā)展至今的問(wèn)題和難點(diǎn)仍十分明顯。

      在美圖看來(lái),人工智能如果想真正做到智能,就不僅僅需要模仿人的推理和邏輯能力,還要模仿人類(lèi)的情感、感性、審美以及創(chuàng)造力。當(dāng)前的人工智能,恰恰缺乏的是后者。

      就審美而言,美是有屬性、有細(xì)節(jié)的,不同場(chǎng)景下的用戶(hù)對(duì)美有不同的渴望和需求。與人類(lèi)相比,在美學(xué)領(lǐng)域,AI 的競(jìng)爭(zhēng)力主要體現(xiàn)在感知得快、準(zhǔn)、狠,能從眾多優(yōu)秀的大神作品中生產(chǎn)出融會(huì)貫通出來(lái)的成果,從這一角度,我們可以理解為 AI 其實(shí)是站在巨人肩膀上的一個(gè)「三好學(xué)生」。如果想要持續(xù)產(chǎn)出優(yōu)秀作品,就需要有優(yōu)秀的大神源源不斷地補(bǔ)充作品,而這一點(diǎn),恰恰是美圖的優(yōu)勢(shì)所在。

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      吳欣鴻在發(fā)布會(huì)上稱(chēng):“我們始終尊重美的形態(tài)各異。AI創(chuàng)作是否具有靈魂的還是一個(gè)未知數(shù),但我們可以盡可能地讓 AI 接近人類(lèi)的審美?!?/p>

      美圖的美學(xué)認(rèn)知源于創(chuàng)始之初。成立以來(lái),美圖的目標(biāo)就是成為工具界的美學(xué)代表。如今,長(zhǎng)期積累的美學(xué)認(rèn)知融入了美圖自研的視覺(jué)大模型 MiracleVision。

      為了讓這個(gè)學(xué)生對(duì)美學(xué)理解越深,美圖還讓有藝術(shù)家、設(shè)計(jì)師等具有深厚美學(xué)背景的專(zhuān)業(yè)人士,共同參與到視覺(jué)大模型的建設(shè)中,給這個(gè)學(xué)生提供極佳的美學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)境,讓其博采眾長(zhǎng)。這也是國(guó)內(nèi)大模型賽道中少數(shù)將專(zhuān)業(yè)人士納入研發(fā)階段的團(tuán)隊(duì)。

      此外美圖還有一套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的美學(xué)評(píng)估系統(tǒng),當(dāng)模型生成一個(gè)結(jié)果時(shí),美圖會(huì)自動(dòng)打上美學(xué)分?jǐn)?shù),以一個(gè)老師的形態(tài)不斷監(jiān)督這個(gè)學(xué)生的進(jìn)步。

      在算法層面,MiracleVision運(yùn)用零樣本學(xué)習(xí)算法,利用類(lèi)別的高維語(yǔ)義特征代替樣本的低維特征,使得訓(xùn)練出來(lái)的模型具有遷移性。

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      這個(gè)算法模仿的是人類(lèi)的推理思維,舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子:如果你告訴一個(gè)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)斑馬的小孩關(guān)于斑馬的特征,這個(gè)小孩在下一次、也就是TA第一次見(jiàn)到斑馬時(shí)就能得出「這就是斑馬」的結(jié)論。對(duì) AI 模型來(lái)說(shuō),以往的算法需要給機(jī)器輸入大量斑馬的真實(shí)圖像才能達(dá)到類(lèi)似對(duì)效果,但 MiracleVision 卻能通過(guò)零樣本學(xué)習(xí),在實(shí)際應(yīng)用時(shí)無(wú)需微調(diào)就能刻畫(huà)人物的特征,極大程度地提高設(shè)計(jì)效率。

      關(guān)于懂美學(xué)的視覺(jué)大模型,我們問(wèn)了美圖 21 個(gè)問(wèn)題圖注:美圖AI生成的藝術(shù)畫(huà)效果

      值得一提的是,和市面上其他大模型先有技術(shù)再落地生根不同,美圖視覺(jué)大模型MiracleVision從視覺(jué)創(chuàng)作場(chǎng)景反推技術(shù)演化。挖掘視覺(jué)創(chuàng)作中最適合與AI協(xié)作的場(chǎng)景,如繪畫(huà)、設(shè)計(jì)、影視等,以場(chǎng)景反推技術(shù)如何演進(jìn)。

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      任督二脈一通,美圖視覺(jué)大模型Miracle Vision效果十分驚艷。

      吳欣鴻表示,現(xiàn)階段MiracleVision有三大核心效果優(yōu)勢(shì):一是擅長(zhǎng)亞洲人像攝影;二是將中國(guó)傳統(tǒng)文化元素融入現(xiàn)代設(shè)計(jì)中,為創(chuàng)作賦予獨(dú)特的東方韻味;三是商業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值,設(shè)計(jì)師可以在MiracleVision的幫助下,快速地創(chuàng)作出具有創(chuàng)意和美感的作品。

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      吳欣鴻表示,結(jié)合美圖現(xiàn)有的業(yè)務(wù)而言,以美圖視覺(jué)大模型Miracle Vision為依托,美圖云修在商業(yè)攝影行業(yè)應(yīng)用十分廣泛,美圖設(shè)計(jì)室在電商的場(chǎng)景有對(duì)應(yīng)的解決方案,WinkStudio在影視也有一些探索。

      “未來(lái)我相信除了這些行業(yè)以外,會(huì)有更多的行業(yè)逐步用到視覺(jué)大模型的能力。國(guó)家也在推動(dòng)‘?dāng)?shù)實(shí)融合’,而人工智能或者視覺(jué)大模型其實(shí)也是數(shù)字化的一個(gè)很重要的組成部分,在這樣一個(gè)產(chǎn)業(yè)大背景下,整個(gè)行業(yè)未來(lái)最大的變革就是沒(méi)有技術(shù)背景的公司都能輕松地用上視覺(jué)大模型帶來(lái)的各種能力,這一天應(yīng)該在三年內(nèi)會(huì)逐漸到來(lái)?!?/p>

      北京智源研究院訪(fǎng)問(wèn)首席科學(xué)家顏水成教授也表示,在接下來(lái)一到兩年里面,一定能看到視覺(jué)大模型長(zhǎng)足的發(fā)展。有可能美圖會(huì)帶來(lái)顛覆性的變化。

      “在AI與影像生產(chǎn)力工具的緊密結(jié)合下,優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的創(chuàng)作門(mén)檻將不斷降低,影像行業(yè)的生產(chǎn)效率也將不斷提升。秉持著‘讓科技與藝術(shù)美好交匯’的使命,美圖公司將不斷為用戶(hù)帶來(lái)更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品與服務(wù)?!眳切励櫲缡钦f(shuō)。

      和其他視覺(jué)模型一樣,美圖 MiracleVision 也會(huì)遇到「圖像處理參數(shù)量越大,對(duì)于算力資源要求越高」這一難題。在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),美圖表示,在這方面,美圖會(huì)與云廠(chǎng)商保持緊密合作,以此為依托,持續(xù)滿(mǎn)足用戶(hù)需求。

      大模型背后的硬核技

      • 懂美學(xué)的大模型,美圖是如何做到的?

      美圖創(chuàng)始人吳欣鴻是學(xué)畫(huà)畫(huà)出身,他早年執(zhí)著于畫(huà)藝的精進(jìn),對(duì)于藝術(shù)的追求曾一度是他創(chuàng)立美圖的初衷。發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),美圖產(chǎn)品經(jīng)理劉洛麒亦反復(fù)強(qiáng)調(diào),對(duì)美與影像的熱愛(ài)是整個(gè)團(tuán)隊(duì)的內(nèi)在基因。

      吳欣鴻其實(shí)很早就意識(shí)到了AI技術(shù)對(duì)于美的創(chuàng)造有著天然的優(yōu)勢(shì)。AI這盤(pán)大棋,他早有布局。

      早在2010 年成立的MT Lab(美圖影像研究院)。

      據(jù)美圖工作人員透露,MT Lab做的事情其實(shí)相當(dāng)于一個(gè)高級(jí)翻譯。

      在計(jì)算機(jī)的世界里,無(wú)論是劉亦菲亦或是蘇菲瑪索,再沉魚(yú)落雁的美女也只是一串0和1的代碼,而MT Lab所做的便是便0和1加工為人類(lèi)可以理解的信息,人臉識(shí)別可以分析面部皮膚狀態(tài),甚至給出對(duì)應(yīng)意見(jiàn)。3D建??梢詣?chuàng)造每一個(gè)用戶(hù)專(zhuān)屬的私人模型。這類(lèi)似于一個(gè)高級(jí)翻譯理解了對(duì)方的言語(yǔ),甚至在翻譯轉(zhuǎn)述時(shí)加上了自己的潤(rùn)色。

      MT Lab是美圖AI技術(shù)的研發(fā)中樞,2017年,美圖發(fā)布了AI測(cè)膚技術(shù),通過(guò)一張手機(jī)自拍照全面了解皮膚狀況。2019正式推出人像畫(huà)質(zhì)修復(fù)技術(shù),通過(guò)便捷的一鍵操作就能實(shí)現(xiàn)老照片中低畫(huà)質(zhì)人像的高清還原。2021年推出基于StyleGAN的頭發(fā)編輯方案,配對(duì)數(shù)據(jù)生成,讓人們夢(mèng)寐以求的生發(fā)成為現(xiàn)實(shí)。去年首屆美圖影像節(jié)上,美圖發(fā)布了6款產(chǎn)品,經(jīng)歷一年持續(xù)迭代,多款產(chǎn)品成績(jī)亮眼,如Wink月活躍用戶(hù)數(shù)已突破千萬(wàn),美圖證件照成為在線(xiàn)證件照行業(yè)冠軍。

      而此次美圖最新發(fā)布的7款影像生產(chǎn)力工具:WHEE、開(kāi)拍、WinkStudio、美圖設(shè)計(jì)室2.0、DreamAvatar數(shù)字人、RoboNeo、MiracleVision視覺(jué)大模型,均以AI為內(nèi)核,覆蓋視覺(jué)創(chuàng)作、商業(yè)攝影、專(zhuān)業(yè)視頻編輯、商業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域,旨在全面提升影像行業(yè)的生產(chǎn)力。

      值得一提的是,美圖影像節(jié)的7款產(chǎn)品發(fā)布后,美圖正式形成由底層、中間層和應(yīng)用層構(gòu)建的AI產(chǎn)品生態(tài)。

      底層MiracleVision為美圖全系產(chǎn)品提供AI模型能力。

      中間層由美圖AI開(kāi)放平臺(tái)、美圖創(chuàng)意平臺(tái)、美圖AI助手RoboNeo組合而成,分別負(fù)責(zé)開(kāi)放共享AI技術(shù)、搭建創(chuàng)作者生態(tài)、聚合美圖影像服務(wù)。

      應(yīng)用層則通過(guò)AI圖片、AI視頻、AI設(shè)計(jì)以及AI數(shù)字人等四大領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新探索。

      行業(yè)巨震,這些變革正悄然發(fā)生

      吳欣鴻常常對(duì)團(tuán)隊(duì)說(shuō),希望能讓更多人享受到AI紅利,一起用上AI時(shí)代的影像生產(chǎn)力工具,為行業(yè)降本增效。

      這個(gè)愿景依托美圖 MiracleVision的AI能力,也在逐漸變成現(xiàn)實(shí)。

      在設(shè)計(jì)場(chǎng)景下,美圖主要解決電商用戶(hù)設(shè)計(jì)物料的痛點(diǎn)難點(diǎn),以往因?yàn)椴欢O(shè)計(jì)的原因,很多服裝或電商企業(yè)每年在模特圖拍攝上面需要花掉幾十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)。美圖此次宣布其正在與華為云進(jìn)行合作,聯(lián)合研發(fā)“AI模特試衣”功能,能夠幫助企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本并提高成交轉(zhuǎn)化。該功能將在7月份的華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)上進(jìn)行展示。

      而在視頻場(chǎng)景中,美圖視覺(jué)大模型MiracleVision更是輕車(chē)熟路。

      美圖敏銳地觀(guān)察到,在這個(gè)視頻創(chuàng)造不斷更新迭代的時(shí)代,有一個(gè)全網(wǎng)視頻者大概率都會(huì)碰到的場(chǎng)景—口播。簡(jiǎn)而言之,便是主播對(duì)著鏡頭說(shuō)話(huà),這就是口播場(chǎng)景。

      而在這樣一個(gè)很簡(jiǎn)單的場(chǎng)景中,卻存在著三個(gè)主要痛點(diǎn):無(wú)法短時(shí)間內(nèi)輸出腳本、拍攝過(guò)程中頻頻失誤以及剪輯過(guò)于復(fù)雜,導(dǎo)致用戶(hù)口播效率極低。美圖視覺(jué)大模型MiracleVision加持的美圖開(kāi)拍能在前期的內(nèi)容策劃階段,幫助用戶(hù)用AI一鍵生成熱門(mén)的口播腳本。在中期拍攝過(guò)程中,提詞器會(huì)智能地跟隨語(yǔ)速進(jìn)行滾動(dòng),同時(shí)支持多臺(tái)設(shè)備。至于后期剪輯,美拍所有功能都針對(duì)口播視頻的工作進(jìn)行了流程優(yōu)化,提供了一套高質(zhì)量高效率的解決方案。

      有意思的是,美圖此次發(fā)布的AI數(shù)字人生成工具DreamAvatar同樣以視覺(jué)大模型MiracleVision為驅(qū)動(dòng)力,在影視場(chǎng)景中也有相應(yīng)探索——AI演員,極大限度地降低了影視特效所消耗的時(shí)間和人力成本。操作過(guò)程簡(jiǎn)而言之便是,用戶(hù)一鍵上傳視頻后,AI會(huì)制定出視頻里面的人物,把人體進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤、擦除,自動(dòng)把真人替換成數(shù)字人;同時(shí)AI通過(guò)3D人體姿態(tài)估計(jì)還有驅(qū)動(dòng)算法,讓動(dòng)作完美同步;AI還會(huì)并行通過(guò)相機(jī)姿態(tài)估計(jì)和跟蹤、光照估計(jì),讓數(shù)字人更自然地融入環(huán)境;最后,將前面這一系列AI分處理匯總到3D渲染并輸出,AI演員的影特效大片得以誕生。DreamAvatar生成的AI演員可以極大提高影視CG的制作效率,將原本以天為單位的制作周期,縮減到1小時(shí)內(nèi)。

      除了設(shè)計(jì)、視頻以及影視之外,美圖視覺(jué)大模型MiracleVision的優(yōu)勢(shì)場(chǎng)景還有不少,而這都要得益于美圖此次發(fā)布會(huì)的頂層戰(zhàn)略理念——即以從生活場(chǎng)景向生產(chǎn)力場(chǎng)景進(jìn)化,構(gòu)建美圖AI產(chǎn)品生態(tài),解決行業(yè)深層問(wèn)題。

      吳欣鴻表示,“AI對(duì)工具的價(jià)值,就好比電對(duì)于電器的價(jià)值,電的發(fā)現(xiàn)推動(dòng)了工業(yè)革命,AI的發(fā)展則讓我們進(jìn)入到了智能時(shí)代。AI正成為推動(dòng)工具效率變革的能源,屏幕上這些當(dāng)下熱門(mén)的AI產(chǎn)品,讓過(guò)去需要花大量時(shí)間才能完成的工作,變得前所未有的簡(jiǎn)單?!?/p>

      “我們希望,在這以后,用戶(hù)想起美圖。不再是一個(gè)簡(jiǎn)單的美顏軟件。而是切切實(shí)實(shí)的智能工具?!?/p>

      發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),吳欣鴻壯志酬籌,面帶笑意卻目光堅(jiān)定,似乎在告訴全世界,關(guān)于美圖與人工智能的故事才剛剛開(kāi)始。

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      在美圖影像節(jié)活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng),AI 科技評(píng)論及多家媒體亦與美圖公司創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官吳欣鴻展開(kāi)了深入交流,對(duì)話(huà)摘錄如下:

      對(duì)話(huà)吳欣鴻:目標(biāo)和能力做好匹配聚焦業(yè)務(wù)最緊密的領(lǐng)域


      1、AI科技評(píng)論:何為視覺(jué)大模型或者多模態(tài)大模型?

      吳欣鴻:從企業(yè)經(jīng)營(yíng)者角度,我很確認(rèn)美圖今天做的這個(gè)視覺(jué)大模型一定是公司最核心的業(yè)務(wù),未來(lái)能夠?yàn)槲覀兲峁┳钪匾闹??;叵肫鹞以?5歲的時(shí)候,也就是1996年,我當(dāng)時(shí)去中國(guó)美術(shù)學(xué)院準(zhǔn)備考附中,后面又進(jìn)入了中國(guó)美術(shù)學(xué)院的油畫(huà)系去進(jìn)修。那時(shí)候是我在視覺(jué)能力上的一個(gè)啟蒙時(shí)期。我開(kāi)始系統(tǒng)地去學(xué)習(xí)各種藝術(shù)的類(lèi)別,去感知、認(rèn)知藝術(shù)與圖像。其實(shí)今天的視覺(jué)大模型和我當(dāng)時(shí)作為一個(gè)15歲的學(xué)生時(shí)的狀態(tài)可能是差不多的,如何看到眼前的世界,如何更好地理解這個(gè)世界,用大腦和雙手去表達(dá)出來(lái),呈現(xiàn)出一幅油畫(huà)或者其他的一些藝術(shù)作品,這就是我所理解的當(dāng)下的視覺(jué)大模型。

      2、AI科技評(píng)論:視覺(jué)大模型會(huì)推動(dòng)哪些行業(yè)的發(fā)展?

      吳欣鴻:我們是一家擅長(zhǎng)做工具、做應(yīng)用、做整合的一家公司,在視覺(jué)大模型的應(yīng)用上,我們前期會(huì)比較聚焦與我們業(yè)務(wù)最緊密的這些領(lǐng)域。我一直覺(jué)得戰(zhàn)略就是目標(biāo)和能力的匹配,所以目前我們的能力在這,目標(biāo)也不敢定得太大,先把能力所及的事做好,再一步一步看能否延展到更多的應(yīng)用場(chǎng)景、更多的行業(yè)。

      3、AI科技評(píng)論:您對(duì)公司下一步視覺(jué)大模型的技術(shù)創(chuàng)新有什么樣的要求和期待?

      吳欣鴻:這個(gè)問(wèn)題我想引入最近新發(fā)布的Apple Vision Pro這個(gè)設(shè)備來(lái)回答,如果我沒(méi)有記錯(cuò)Vision Pro應(yīng)該有多個(gè)攝像頭,無(wú)論是往前、往眼睛,還是往下,人們可以看到各個(gè)視角下的物體。它其實(shí)是一種視覺(jué)感知能力的極大強(qiáng)化,我們可以實(shí)時(shí)去識(shí)別一切、分割一切,去做很多跟空間的交互,我們也能拍攝一些臨場(chǎng)感很強(qiáng)的照片或者視頻,這種感覺(jué)很難用3D或者其他形容詞來(lái)形容它,那是一種近在眼前的體驗(yàn),我想這些都會(huì)對(duì)未來(lái)視覺(jué)大模型的能力得到一些拓寬。剛才說(shuō)到大模型的感知和認(rèn)知需要不斷提升,我想未來(lái)如果能借助這些新的設(shè)備進(jìn)行創(chuàng)新,大模型應(yīng)該會(huì)有很大的提升。

      4、AI科技評(píng)論:美圖和一些行業(yè)伙伴達(dá)成了合作,是不是意味著美圖正在將AIGC能力分享給行業(yè)伙伴?具體有哪些領(lǐng)域?

      吳欣鴻:我們很希望能夠跟行業(yè)頭部進(jìn)行AI的共創(chuàng),比如說(shuō)我們跟FILA進(jìn)行“AI潮鞋”挑戰(zhàn),事實(shí)上我們和FILA做的遠(yuǎn)不止一個(gè)活動(dòng),雙方的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行多輪的深入的討論、調(diào)試。我們很需要這些頭部的合作伙伴的認(rèn)知和幫助。我們認(rèn)為這是快速提升美圖視覺(jué)大模型以及團(tuán)隊(duì)能力的一種方式。

      5、AI科技評(píng)論:視覺(jué)大模型上如何更新自己對(duì)美學(xué)的理解?

      吳欣鴻:我們覺(jué)得靠美圖自身,哪怕我們有自認(rèn)為在美學(xué)上比較專(zhuān)業(yè)的團(tuán)隊(duì),這也還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,所以我們才有了創(chuàng)作者的生態(tài),我們讓外部非常優(yōu)秀的藝術(shù)家、設(shè)計(jì)師在我們的生態(tài)上去訓(xùn)練他們自己的模型。比如說(shuō)我是插畫(huà)藝術(shù)家,我會(huì)把自己過(guò)往的作品放在美圖上面去訓(xùn)練,并且把它命名為我的專(zhuān)屬模型,為美圖的用戶(hù)以及更多外部客戶(hù)提供模型生成能力。美圖得到了很多藝術(shù)家以及設(shè)計(jì)師的認(rèn)可,因?yàn)槊缊D幫助他們提升了收入以及粉絲量,他們也從中收獲了很多對(duì)于美學(xué)的沉淀。我們是通過(guò)生態(tài)的方式來(lái)獲得的成功,而不是自己悶頭做的方式,因?yàn)閻烆^做再怎么做都是有局限的。

      6、AI科技評(píng)論:如果滿(mǎn)分是100分的話(huà),吳總給目前的美圖大模型會(huì)打多少分?

      吳欣鴻:我自己的主觀(guān)判斷不一定對(duì),我只給大模型打了60分,不知道會(huì)不會(huì)影響我們團(tuán)隊(duì)的心情,畢竟耗費(fèi)這么長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行投入。雖然說(shuō)在過(guò)去幾個(gè)月這個(gè)模型進(jìn)步還可以,但是離我們認(rèn)為最理想的生成效果還是有比較大的差距,特別是在創(chuàng)造性上面。但起點(diǎn)越低,空間越大,我們還是覺(jué)得美圖有很好的基礎(chǔ)去把這個(gè)事情做好。我們是比較有韌勁、有耐心的團(tuán)隊(duì),一個(gè)美圖秀秀就是一個(gè)小的APP,但是我們花了15年的時(shí)間以及巨大的人力去打磨。所以我們會(huì)不會(huì)用15年,甚至更長(zhǎng)的時(shí)間去打磨視覺(jué)大模型,這也還是個(gè)未知數(shù)。所以我們也很期待自己的表現(xiàn),比如說(shuō)半年后,回頭來(lái)看今天,我們會(huì)給自己打多少分,這才是更值得關(guān)注的問(wèn)題。

      7、AI科技評(píng)論:大模型一旦開(kāi)源,其他企業(yè)也會(huì)迅速拉平這些能力,大家能想到的應(yīng)用場(chǎng)景也都有限,那么未來(lái)的美圖大模型的競(jìng)爭(zhēng)壁壘會(huì)在哪里?

      吳欣鴻:首先美圖做的是國(guó)內(nèi)首發(fā)的懂美學(xué)的模型,美圖在這方面積攢了非常多年,它比較具有主觀(guān)性,在十幾年的沉淀中,美圖積攢的對(duì)美學(xué)趨勢(shì)的探索,是我們非常重要的,而且是非常核心的競(jìng)爭(zhēng)力。很多人都在做這種視覺(jué)模型,但是我們的模型會(huì)對(duì)人像的理解會(huì)更深,圖像的質(zhì)量也會(huì)更高清、更可控。

      除了在美學(xué)上的積累,美圖還有一個(gè)比較大的用戶(hù)基數(shù),我們現(xiàn)在是2.43億的月活,這代表著美圖可以很短的時(shí)間內(nèi)驗(yàn)證產(chǎn)品性能,過(guò)程會(huì)比較的順利。

      此外,無(wú)論是視覺(jué)大模型還是在其之上的一個(gè)應(yīng)用,都會(huì)面臨一個(gè)獲客的問(wèn)題,獲客成本太高,對(duì)于廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)是個(gè)很大的挑戰(zhàn)。但這對(duì)于美圖來(lái)說(shuō),根本不成問(wèn)題,美圖在這方面應(yīng)該說(shuō)算是得天獨(dú)厚。另外大模型做出來(lái)以后誰(shuí)買(mǎi)單?我們做出模型首先是我們自己買(mǎi)單,我們內(nèi)部的結(jié)算就會(huì)通過(guò)API、SDK的調(diào)用,先讓大模型的商業(yè)模式能夠成立。同樣,在應(yīng)用上面,美圖也已經(jīng)把VIP訂閱、單購(gòu)這些模式跑通,所以未來(lái)我們會(huì)讓圍繞大模型的應(yīng)用可以很快的商業(yè)化。對(duì)于所有廠(chǎng)商而言,造血是一個(gè)很重要的能力。另外,還有一個(gè)點(diǎn)在于,在美圖平臺(tái)上的這些創(chuàng)作者和開(kāi)發(fā)者,美圖能讓他們實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)從而獲得分成,這對(duì)美圖生態(tài)非常重要。

      8、AI科技評(píng)論:圖像參數(shù)量越大,需要計(jì)算資源越多,如何解決這個(gè)難點(diǎn)的呢?

      吳欣鴻:參數(shù)量越大,需要的計(jì)算資源越多肯定是一個(gè)問(wèn)題,我們通過(guò)生態(tài)的方式解決這個(gè)問(wèn)題。比方說(shuō)把模型能力提供給用戶(hù)之后,用戶(hù)一起來(lái)共創(chuàng),他們也會(huì)獲得一些商業(yè)上的收益,這個(gè)收益也會(huì)反哺模型的計(jì)算資源的補(bǔ)充和不足,所以說(shuō)我們把它變成一個(gè)更靈活點(diǎn)借助生態(tài)的方式去把我們這個(gè)模型能力建設(shè)起來(lái)。

      值得一提的是美圖引入了云,我們需要特別感謝云廠(chǎng)商對(duì)我們的支持,各家云廠(chǎng)商內(nèi)部有一個(gè)服務(wù)的調(diào)度系統(tǒng),當(dāng)我們遇到算力問(wèn)題時(shí),我們會(huì)實(shí)時(shí)調(diào)度到各個(gè)平臺(tái)上去,由云廠(chǎng)商在背后為我們提供大力支持。

      9、AI科技評(píng)論:美圖如何看待創(chuàng)作 AI 相關(guān)工具與創(chuàng)作者之間的關(guān)系?AI 技術(shù)與人之間如何協(xié)作?

      吳欣鴻:美圖發(fā)布的WHEE,主要是去幫創(chuàng)作者去解決創(chuàng)作門(mén)檻的問(wèn)題。在我們的工作中,AI產(chǎn)品能放大設(shè)計(jì)師的想象力,比如說(shuō)一些貼紙文字,只需要數(shù)據(jù)扔進(jìn)去,便可以訓(xùn)練出一個(gè)比較可用的貼紙,對(duì)這些設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的提升。另外我覺(jué)得對(duì)普通用戶(hù)或者說(shuō)初級(jí)用戶(hù)來(lái)說(shuō),它降低了門(mén)檻,讓一部分原來(lái)不會(huì)設(shè)計(jì)的人也擁有了設(shè)計(jì)能力。

      10、AI科技評(píng)論:這次發(fā)布的新品能夠感受到美圖的一些變化。這種變化是美圖主動(dòng)的求變?還是被動(dòng)的求變?美圖能不能夠適應(yīng)這種變化?

      吳欣鴻:首先美圖應(yīng)該算是主動(dòng)的求變,剛才我也有說(shuō)美圖之前更多的是服務(wù)于生活場(chǎng)景,現(xiàn)在我們看到在生產(chǎn)力場(chǎng)景上其實(shí)有巨大的需求和商業(yè)化的機(jī)會(huì)。這些能力我們其實(shí)都具備,我們?cè)谶^(guò)去15年為生活長(zhǎng)款服務(wù)的能力逐步的移植到生產(chǎn)力場(chǎng)景上。當(dāng)然作為一家商業(yè)公司,我們還是很追求收入和利潤(rùn)的增長(zhǎng),很顯然在這個(gè)領(lǐng)域有巨大的商業(yè)空間,這對(duì)我們來(lái)說(shuō)會(huì)是一個(gè)增量。像剛才提到美圖有2.43億月活躍用戶(hù),有百分之二點(diǎn)幾的訂閱滲透率,顯然這個(gè)訂閱滲透率有蠻大的提升空間,很多產(chǎn)品都可以達(dá)到百分之十幾或者二十幾的訂閱滲透率。但是我想說(shuō),這些對(duì)我們來(lái)說(shuō)是一個(gè)存量用戶(hù)的變現(xiàn),如何去尋找增量,機(jī)會(huì)就在生產(chǎn)力工具上。所以我們特別主動(dòng)。

      11、AI科技評(píng)論:美圖為什么要進(jìn)軍數(shù)字人市場(chǎng),跟商湯、百度、小冰相比,美圖的優(yōu)勢(shì)在哪里?

      吳欣鴻:我們會(huì)從自身的優(yōu)勢(shì)和用戶(hù)的需求去出發(fā),美圖剛剛也提到了,這15年來(lái)幫助優(yōu)化、美化真人形象?,F(xiàn)在年輕用戶(hù)對(duì)風(fēng)格化的數(shù)字人即虛擬形象有越來(lái)越強(qiáng)烈的需求。在生產(chǎn)力的場(chǎng)景大家對(duì)這種寫(xiě)實(shí)的數(shù)字人,像剛才提到的無(wú)論是模特、口播、客服等等,也存在較大的需求,所以我們更多從用戶(hù)需求和場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)出發(fā)。舉個(gè)例子,比如用戶(hù)在美化自己照片的時(shí)候,可以提示是否要?jiǎng)?chuàng)建自己的數(shù)字人,對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)這是一個(gè)很自然的場(chǎng)景,再比如說(shuō)寫(xiě)實(shí)數(shù)字人只要幾張真人的照片就可以創(chuàng)建,當(dāng)然如果錄制完整的視頻效果會(huì)更好,這是自身的場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。再結(jié)合剛才提到的用戶(hù)需求,所以我們就做了。另外,美圖在美學(xué)上確實(shí)有比較多的沉淀或者高要求,所以我們做的數(shù)字人相信未來(lái)會(huì)去卷它的美學(xué),我相信這也會(huì)是跟很多友商有所區(qū)別的一個(gè)地方。

      12、AI科技評(píng)論:以往美圖是專(zhuān)注生活場(chǎng)景,此次發(fā)布會(huì)是否意味著美圖現(xiàn)在開(kāi)始全面進(jìn)入了生產(chǎn)力場(chǎng)景市場(chǎng)?

      吳欣鴻:從生活場(chǎng)景到生產(chǎn)力在影像這方面技術(shù)底層是共通的,舉個(gè)例子, 在生活場(chǎng)景,摳圖算法針對(duì)用戶(hù)以人像和人體為主,進(jìn)行人像和人體的分割,并且做得很精致。在生產(chǎn)力場(chǎng)景,這個(gè)功能可能會(huì)用于五金店摳圖螺絲、鎖等等,換上他們的背景圖,摳完圖之后上架做售賣(mài)。我們發(fā)現(xiàn)雖然底層技術(shù)相同,但實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景很不一樣,所以從生活場(chǎng)景到生產(chǎn)力場(chǎng)景的轉(zhuǎn)變,看起來(lái)容易,實(shí)際上要做很多精細(xì)化適配的工作。過(guò)去15年,美圖在生活場(chǎng)景存量市場(chǎng)已經(jīng)挖掘得差不多了,所以轉(zhuǎn)向生產(chǎn)力場(chǎng)景是時(shí)勢(shì)使然。對(duì)于美圖來(lái)說(shuō),生產(chǎn)力場(chǎng)景是未來(lái)十年的重點(diǎn)布局方向,空間很大,美圖團(tuán)隊(duì)也感覺(jué)特別興奮、很有干勁。

      13、AI科技評(píng)論:AI在視頻創(chuàng)作方面,會(huì)給行業(yè)什么樣的變化,變化會(huì)有多大?

      吳欣鴻:從美圖的角度去看,我們發(fā)現(xiàn)視頻創(chuàng)作工具的需求一下子大了起來(lái),變化的話(huà),就是我們內(nèi)部開(kāi)始變卷,開(kāi)始沒(méi)日沒(méi)夜投入到工具的開(kāi)發(fā)中。我們也看到隨著越來(lái)越多的視頻創(chuàng)作工具發(fā)布,創(chuàng)作者大量的時(shí)間被節(jié)約,所以他們有更多的時(shí)間去考慮說(shuō)怎么講好故事,把這個(gè)腳本打磨好,怎么塑造好IP,讓他的形象更鮮明、記憶點(diǎn)更多。我覺(jué)得這是好事,幫我們節(jié)省了很多重復(fù)的工作。

      14、AI科技評(píng)論:AIGC相關(guān)產(chǎn)品研發(fā)需要強(qiáng)大的技術(shù)支持,請(qǐng)問(wèn)美圖在技術(shù)研發(fā)上進(jìn)行了哪些投入?后續(xù)有什么計(jì)劃?

      吳欣鴻:事實(shí)上,美圖在AI早有布局。2010年,美圖通過(guò)成立MT Lab(美圖影像研究院)聚焦計(jì)算機(jī)視覺(jué)。自2013年開(kāi)始重點(diǎn)投入深度學(xué)習(xí),2016年即推出AIGC的產(chǎn)品雛形“手繪自拍”,廣受全球用戶(hù)歡迎。2022年11月以來(lái),美圖AIGC產(chǎn)品進(jìn)入爆發(fā)期。在團(tuán)隊(duì)建設(shè)層面,美圖在北京、深圳、廈門(mén)等城市均有設(shè)立研發(fā)團(tuán)隊(duì),成員來(lái)自于新加坡國(guó)立大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、廈門(mén)大學(xué)、華中科技大學(xué)等國(guó)內(nèi)外頂尖高校碩博人才。在計(jì)算能力方面,美圖已經(jīng)與頭部云服務(wù)廠(chǎng)均建立了穩(wěn)定友好合作關(guān)系與戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,同時(shí)擁有完備的算力基礎(chǔ)設(shè)施,并持續(xù)迭代升級(jí)自有算力能力。美圖也積極參與業(yè)界活動(dòng),與行業(yè)伙伴交流合作。2022年,美圖公司攜手國(guó)際多媒體頂級(jí)會(huì)議ACM Multimedia 2022舉辦第四屆Person In Context競(jìng)賽。美圖影像研究院(MT Lab)在CVPR 2022、ECCV 2022、AAAI 2022等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。另外,美圖AI開(kāi)放平臺(tái)(Meitu AI Open Platform)持續(xù)為行業(yè)提供經(jīng)市場(chǎng)驗(yàn)證的專(zhuān)業(yè)AI算法服務(wù)和解決方案。在商業(yè)模式層面,美圖的很多AIGC應(yīng)用場(chǎng)景有已經(jīng)被驗(yàn)證的商業(yè)模式,用戶(hù)愿意為AIGC產(chǎn)品訂閱或單購(gòu)。高研發(fā)投入是支撐美圖持續(xù)創(chuàng)新的“壓艙石”。2022年,美圖公司研發(fā)投入達(dá)人民幣5.86億元,同比2021年增長(zhǎng)7.5%。未來(lái),美圖將持續(xù)進(jìn)行科技創(chuàng)新探索,結(jié)合用戶(hù)需求研發(fā)AIGC新品。

      15、AI科技評(píng)論:MiracleVision是一個(gè)怎樣的收費(fèi)體系?整個(gè)商業(yè)化進(jìn)程是否可以詳細(xì)講講?

      吳欣鴻:在我看來(lái),好的視覺(jué)大模型需要有良好的“模型生態(tài)”支撐,這個(gè)過(guò)程離不開(kāi)創(chuàng)作者和開(kāi)發(fā)者的持續(xù)參與。未來(lái),我們會(huì)為創(chuàng)作者提供創(chuàng)作支持,例如像課程、社區(qū)和模型創(chuàng)作大賽等。例如,創(chuàng)作者訓(xùn)練的模型可以在美圖旗下產(chǎn)品進(jìn)行分發(fā),在分發(fā)的過(guò)程中還能持續(xù)進(jìn)行模型優(yōu)化。此外,行業(yè)客戶(hù)可以通過(guò)MiracleVision它的API或SDK進(jìn)行商業(yè)使用,創(chuàng)作者和開(kāi)發(fā)者也可以從中獲得經(jīng)濟(jì)收益。

      16、AI科技評(píng)論:美圖所理解的“藝術(shù)美感”風(fēng)格是什么樣的,它又怎樣賦能MiracleVision?

      吳欣鴻:近年來(lái),美圖公司陸續(xù)推出了“中國(guó)潮色” “國(guó)潮紋樣”“東方潮妝”等一系列以影像數(shù)字化方式演繹“國(guó)風(fēng)國(guó)潮”的傳統(tǒng)文化項(xiàng)目,詮釋中國(guó)美學(xué)。美圖通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行多維度的特征提取和分類(lèi),融合“國(guó)風(fēng)國(guó)潮”本身獨(dú)特的色彩配色方案,將概念轉(zhuǎn)化為圖像視覺(jué)方案。同時(shí),結(jié)合視覺(jué)大模型本身對(duì)語(yǔ)義理解的能力和對(duì)亞洲人像背后審美藝術(shù)的洞悉,依托美圖在影像領(lǐng)域深厚的技術(shù)積累,MiracleVision視覺(jué)大模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)生成圖像的精準(zhǔn)化控制,在此基礎(chǔ)上MiracleVision視覺(jué)大模型通過(guò)自主學(xué)習(xí),對(duì)國(guó)風(fēng)元素的識(shí)別、理解和生成,都具有更高的準(zhǔn)確性和創(chuàng)造性,真正實(shí)現(xiàn)了對(duì)“國(guó)風(fēng)國(guó)潮”的理解。

      17、AI科技評(píng)論:在今天 AI時(shí)代,對(duì)于更多的視頻行業(yè)的從業(yè)者,有什么建議嗎?

      吳欣鴻:其實(shí)我更希望視頻創(chuàng)作者們給我們多提一些建議,因?yàn)樵贏I工具發(fā)展的初期還是需要很多來(lái)自行業(yè)各個(gè)職能的聲音,無(wú)論是正反饋,還是負(fù)反饋,都能夠很好提升服務(wù)。在未來(lái),當(dāng)AI的工具越來(lái)越完善,視頻創(chuàng)作者或者說(shuō)更廣大的創(chuàng)作者應(yīng)該聚焦哪塊的話(huà),我一時(shí)也想不起來(lái),我覺(jué)得回到我自身,我是一個(gè)興趣驅(qū)動(dòng)的人,我相信只要你對(duì)自己現(xiàn)在所在的領(lǐng)域持續(xù)保持熱愛(ài),充滿(mǎn)好奇心,還是能在未來(lái)找到自己非常獨(dú)特的價(jià)值。

      18、AI科技評(píng)論:關(guān)于視覺(jué)(可以是大模型也可以是小模型)接下來(lái)新的技術(shù)突破點(diǎn)會(huì)是在什么地方?

      吳欣鴻:未來(lái)的話(huà),我覺(jué)得變革可能還是產(chǎn)生在視頻和3D方面,或者視頻和3D結(jié)合的方面。比方說(shuō)這十多年以來(lái),無(wú)論P(yáng)C互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),大家看的內(nèi)容還是2D的內(nèi)容,主要是因?yàn)榇蠹矣玫氖謾C(jī)是個(gè)2D平面展示。所以說(shuō)3D沒(méi)有發(fā)展起來(lái),這一方面是因?yàn)榇嬖诩夹g(shù)的難點(diǎn),另外一方面大家也缺少一個(gè)比較好的互聯(lián)網(wǎng)的接入設(shè)備,但大家看到今年發(fā)生了一些改變,像Apple Vision Pro發(fā)布的時(shí)候震撼了整個(gè)行業(yè),所以很多廠(chǎng)商也會(huì)跟進(jìn),把價(jià)格拉低。有一個(gè)很好的3D接入設(shè)備之后,我相信在視頻上以及各種3D特效制作上一定會(huì)有一些改變。像今天發(fā)布的AI演員其實(shí)也是簡(jiǎn)單的嘗試,希望把3D內(nèi)容的制作和視頻制作結(jié)合起來(lái),早一點(diǎn)進(jìn)行布局,進(jìn)行早期的積累。

      19、AI科技評(píng)論:視覺(jué)大模型對(duì)人們的審美觀(guān)念和美學(xué)研究會(huì)帶來(lái)什么樣的影響?

      吳欣鴻:美圖一直在研究美學(xué)的趨勢(shì),但我們從來(lái)不認(rèn)為審美可以被定義,我們一直在幫助每一位用戶(hù)去發(fā)現(xiàn)自己喜歡的美,這是一種個(gè)性化的多樣的美。我們要尊重美的形態(tài)各異。AI創(chuàng)作現(xiàn)在確實(shí)是處在一個(gè)比較缺少靈魂的狀態(tài),我們也很好奇說(shuō),未來(lái)有沒(méi)有可能出現(xiàn)這種真正有創(chuàng)造力的,能夠打造自己獨(dú)一無(wú)二風(fēng)格的AI藝術(shù)家?

      20、AI科技評(píng)論:美圖設(shè)計(jì)室已經(jīng)更新到2.0版本了,其中有一個(gè)功能叫做AI商品圖,如何動(dòng)態(tài)展現(xiàn)這些模特衣服上身效果?

      吳欣鴻:現(xiàn)在很多手機(jī),比如說(shuō)iPhone它后置的攝像頭有Top模組,理論上可以進(jìn)行空間建?;蛘哒f(shuō)物體的掃描。當(dāng)我們把一款商品去360度圍繞拍攝,理論上可以得到一個(gè)3D的草模,AI可以在分類(lèi)統(tǒng)計(jì)上去進(jìn)行渲染,去做很多效果的提升,可以讓它有這種動(dòng)態(tài)效果。我不知道剛才大家有沒(méi)有關(guān)注美圖設(shè)計(jì)師的 AI潮鞋環(huán)節(jié),那個(gè)鞋子它是不動(dòng)的,我們用一個(gè)3D的白膜去進(jìn)行AI逐幀的渲染,基本上每?jī)扇龓蛽Q一個(gè)風(fēng)格,它就這樣轉(zhuǎn)起來(lái)了。當(dāng)然我覺(jué)得這塊的技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟,因?yàn)?D生成可能還處在一個(gè)比較早期的階段,我們現(xiàn)在已經(jīng)在做一些小的探索,如何做到真立體還是假立體。這個(gè)是未來(lái)我們需要攻克的。

      21、AI科技評(píng)論:VIP訂閱業(yè)務(wù)已經(jīng)是第一大收入來(lái)源,用戶(hù)方面,AI的應(yīng)用帶來(lái)最大的變化是什么?

      吳欣鴻:在AIGC爆發(fā)之前我們也積累了十幾年的影像技術(shù),我們要去做一款效果非常驚艷的產(chǎn)品,其實(shí)需要做很大的時(shí)間和人力成本,而且還有很大的不確定性,現(xiàn)在這些積累讓我們可以快速把一些構(gòu)想落地去驗(yàn)證,帶給用戶(hù)的反饋也非常正向。從另一個(gè)方面而言,這些創(chuàng)新功能用戶(hù)之前可能沒(méi)有使用過(guò),用戶(hù)也會(huì)有足夠的動(dòng)力去使用甚至去付費(fèi)。比如說(shuō)像3月份我們?nèi)蚴装l(fā)的AI動(dòng)漫,當(dāng)用戶(hù)看到自己拍攝的一個(gè)視頻,可以被轉(zhuǎn)化成像美漫或者日漫的效果,那一刻我相信用戶(hù)會(huì)感到非常驚艷,特別能親眼看到自己真人到動(dòng)漫的變身的過(guò)程,這個(gè)成果能夠極大地拉動(dòng)我們訂閱和單購(gòu)的收入。所以總的來(lái)說(shuō),AIGC爆發(fā)對(duì)我們業(yè)務(wù)產(chǎn)生了一個(gè)非常積極、正向的作用。


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