除了技術本身缺陷之外，版權問題也是AI繪畫賽道繞不過去的一個課題。
圖片來源：pexels
AIGC（AI Generated Content，即人工智能生產內容）賽道，正在跑出第一個大范圍出圈的應用產品——AI繪畫。
繼露營、陸地沖浪之后，年輕人又愛上了AI繪畫。隨意打開一款AI繪畫小程序，輸入一個關鍵詞，也可以是其他文字，或是一張圖片，不到一分鐘時間，便可以生成一張二次元風格的動漫圖片。
簡單易上手的AI繪畫因而得以實現指數級增長。一款名為“意間AI繪畫”的小程序，自9月30日上線到11月12日，43天的時間，用戶由0 增長到117萬人，其中11月11日單日用戶增加 65.7萬人。涌入的人群一度讓該小程序“癱瘓”，用戶需要排隊好久才能生成動漫形象。
不止意間AI繪畫，其他如觸手等AI繪畫小程序也都在這波風口下脫穎而出。一位AI繪畫領域的創業者告訴Tech星球，自上周上線以來，三四天時間，用戶規模已達到10萬。中科聞歌旗下的翰墨丹青，上線一周日活也穩定在1000人左右。
流量聚集的地方，自然逃不過大廠的跟進。短視頻平臺抖音也上線了快速生成動漫形象的AI繪畫特效，用戶上傳照片或點擊屏幕便可以開始AI繪畫。數據顯示，該特效已經超1654.9萬人使用。此外，QQ旗下QQ小世界也推出了免費AI畫畫的功能。
如今，社交媒體上到處都是關于AI繪畫的分享或討論。嘗鮮的用戶中，有人贊嘆AI繪畫的神奇與便利，稱有了AI繪畫再也不用網上找動漫頭像。不過也有人吐槽AI繪畫不太智能，很多時候無法精準識別表情與性別。更有用戶表示，對AI繪畫持否定態度。
不過，無論是哪種聲音，眼下AI繪畫的確是火了。作為AIGC領域最早落地的應用，如今技術的開源大大降低了AI繪畫的門檻，成本也驟降了幾十倍甚至上百倍。AI繪畫的“錢景”究竟怎么樣？
AI繪畫產品井噴，小程序一天新增60萬用戶
數日前，一款名叫意間AI繪畫的小程序火了，不少年輕人在社交媒體上分享自己使用AI繪畫的二次元圖片。
該應用使用門檻不高，輸入關鍵字便可生成一副動漫圖片。用戶使用熱情高漲，一度排起了超8萬人的長隊，小程序提示用戶，前邊還有8萬人排隊。
社交裂變下，該小程序短時間內用戶規模便躥升至100多萬。意間AI繪畫公布的數據顯示，11月11日單日，其小程序用戶增加 65.7萬人。截至11月12日，用戶規模為117萬。
意間的爆火帶動了整個AI繪畫賽道的井噴式，很多AI繪畫項目在一夜之間涌現。
上述AI繪畫領域創業者告訴Tech星球，意間的爆火讓他們看到了AI繪畫小程序的流量與勢能，時機成熟，團隊決定加快推進開發速度，幾天時間后便上線了產品，小程序上線第二天，用戶規模就超過幾萬，三四天時間超過10萬。
AI繪畫產品井噴背后，其實是關鍵技術的突破，生產力關系的變化。上述創業者向Tech星球表示，年初AI繪畫在社交平臺上便逐漸走紅，但當時成本比較高，AI繪畫屬于小眾范圍內的狂歡。到了年中，國外公司stable diffusion的開源后，推動了整個行業的發展，很多優秀的基于SD的模型在開源后面世。
幾乎在同一時間，中科聞歌推出了AI繪畫小程序“天湖.翰墨丹青”，與意間等小程序不同，翰墨丹青模式支持多種繪畫類型和作者風格，中科聞歌相關負責人告訴Tech星球，目前他們算法能力支持圖生圖，手繪生圖，即用戶可以對于在線生成的畫作或者上傳的圖片進行二次創作，還可以通過手繪圖或者圈選某區域后再進行局部AI生成。該負責人表示，上線幾天時間，翰墨丹青日活維持在千位數體量，畫作保有量在數千張。跟To C產品不同，中科聞歌布局AIGC更多是面向To B。
AI繪畫看似一夜之間爆火，事實上，擁有相關技術積累的企業早早便開始布局。藍色光標旗下銷博特也在11月上旬發布了“創意畫廊”，從AI寫作拓展到AI繪畫。藍色光標銷博特總經理洪磊告訴Tech星球，創意畫廊是藍色光標眾多產品中的一個產品模塊，基于過去在技術、算力等方面的積累，歷時3個月完成研發并上線。
市場上主流AI繪畫模型包括：Google的Disco Diffusion，Open AI的DALL-E 2，Meta的Make-A-Scene，Stability.AI 的 Stable Diffusion。其中，最前沿的技術是Diffusion（擴散模型）。藍色光標“康定斯基模型”是基于GAN模型（生成對抗網絡）自主研發的一鍵生成抽象畫模型。洪磊稱，該模型屬于公司原創，優勢在于占用服務器算力資源相對較小，并且更關注從文本到情緒化圖像的輸出。
創業、技術公司之外，AI繪畫還得到了包括抖音、騰訊QQ、百度等在內的大廠青睞。AI繪畫因而在2022年率先成為破圈的AIGC應用。
AI繪畫賺錢難？
AI繪畫這股風，最早是從海外刮起來的。
AI繪畫是AIGC（AI-generated content）的一個重要落地應用，AIGC概念更廣，是指通過AI技術自動或輔助生成內容的生產方式。AI技術可以應用到文字寫作、圖片、音頻、視頻等領域。
真正引起大眾關注的拐點，則是今年8月份，一幅由AI繪圖工具自動生成的畫作《太空歌劇院》在美國美術競賽中獲得一等獎。這一事件的吸睛程度，不亞于2017年谷歌旗下的人工智能程序“阿爾法狗”打敗圍棋高手柯潔。
海外AIGC賽道現已跑出獨角獸公司。Stable Diffusion背后的Stability AI獲得1.01億美元來自Coatue和光速的投資，投后估值攀升至10億美元。海外公司也已成功驗證過商業模式，目前Open AI已實現千萬美元量級的收入；Stability AI全渠道日活用戶超1000萬，Dream Studio上線首月收入就已達數百萬美元；Jasper AI 2022年收入預計將超9000萬美元。
國內AIGC發展相對緩慢，AI繪畫公司中，拿到融資的公司只有TIAMAT，該公司成立于2021年，2022年10月獲得DCM中國數百萬美元的天使輪投資。
SD的開源降低了AI繪畫的門檻，相當于給了每個公司一張價值300w的門票，開發者可以不用在基礎的部分重復投入資金和資源。在上述創業者看來，AI繪畫小程序就是利用底層技術包裝了一個Toc的產品。決定AI繪畫天花板有多高的關鍵是，底層技術變化。只有包括算力提升、圖片轉視頻能力提升在內的底層技術得到革命性進化，才有可能得到更多的價值溢出。像是視頻上的AI生成，或是應用到漫畫、電影、教育等場景。
眼下，技術的開源大大降低了AI繪畫門檻和成本。此前如果想做一個AI繪畫項目，需要向國外公司購買相關工具，成本比較高，折算下來一張圖片大概在幾毛到幾塊錢。
不過，即使AI繪畫成本已經很低，眼下AI繪畫也很火，但指望AI繪畫賺錢依舊很難。上述創業者表示，創業公司還處于一個無法賺回人力成本的階段。目前微信自帶的廣告變現模式，千人用戶觀看廣告給到他們的費用是30塊錢，即一個用戶看廣告，他們的分成是2-3分錢。算起賬來，如果減去AI繪畫成本，幾乎很難覆蓋開發和人力成本，“稍不留意就會虧本，現在我們處于略虧本狀態。”
AI繪畫的變現模式不少，包括廣告、付費、會員制等。藍色光標洪磊稱，To C的商業模式有: SaaS平臺繪圖工具，這種模式在國外比較流行，另外還有，NFT數字資產生成；To B的商業模式包括：新生成的圖片售賣給圖片公司，AI繪畫作成品電商售賣，AI繪畫能力通過APIs輸出給虛擬人。“在中國市場，我本人更看好To B的商業模式，比如AI繪畫作成品電商售賣或者做一個一鍵抽象畫電子相框，以及作為一個To C模式的免費平臺來獲得流量，進而進行流量變現等等”。
版權風險、吐槽之下是否會曇花一現？
“AIGC或許將顛覆現有內容生產模式，實現以‘十分之一的成本’，以百倍千倍的生產速度，去生成AI原創內容。”今年7月份百度世界大會上，李彥宏曾如此預言。
AIGC的使命之一，便是將人類從重復、機械的工作中解放出來。AI重新定義創作的可能性，釋放人類的想象力與創造力。
市場足夠廣闊，公開數據顯示，未來2-3年間，AIGC的初創公司和商業落地方案將持續增加。2030年，AIGC市場規?；驅⒊^萬億人民幣。紅杉資本曾在《生成式AI：一個充滿創造性的新世界》一文中提到，生成型 AI 涉及的領域（知識工作和創造性工作）覆蓋著數十億的工人。生成型 AI 可以使這些工人的效率和創造性至少提高 10%：生成型 AI 有可能產生數萬億美元的經濟價值。
AI繪畫作為AIGC發展的突破口，有望達到五六百億規模。國泰君安分析師陳筱此前預測，未來五年或將有10％-30％的圖片內容由AI參與生成，相應或將有600億以上的市場規模。
從解決用戶需求角度來講，AI繪畫無疑解決了部分用戶對于趣味性圖片的追求。用戶可以通過免費方式將自拍照片生成二次元照片，打卡朋友圈或當作頭像。但受限于底層技術短板，目前AI繪畫作品并不完美。
社交媒體上關于AI繪畫的討論也開始變得割裂，喜歡的人對生成的圖片大加贊賞，不喜歡的人則開始詬病AI繪畫的各種不智能。
一位使用AI繪畫產品的用戶向Tech星球表示，AI繪畫圖片不是很精準，無法識別面部表情，還有性別，“有時候人被生成小貓小狗等其他物種，有時候兩個人生成了三個人”。此外，相關性也不是很大，有些圖片顏值上去了，但是跟用戶本人毫無關系。更詭異的是，有人吐槽AI繪畫的畫風逐漸變得驚悚，一張結婚照，被生成了陰間照。
除了技術本身缺陷之外，版權問題也是AI繪畫賽道繞不過去的一個課題。AI繪畫是否構成抄襲侵權？AI生成圖片版權歸誰？
藍色光標銷博特總經理洪磊稱，版權問題的確不好界定，目前行業還處于一個真空地帶。但是“康定斯基”在設計之初，就考慮到避免生成圖片的“雷同”性，通過圖片元素調用、情緒到風格的轉換、以及最終的生成模型，來將圖片的雷同概率控制在十萬分之一以下，來保持每個用戶每次創作圖片的獨特性。
中科聞歌負責人稱，AI繪畫涉及到技術、倫理、用戶接受度等方方面面，它是一個科學跟藝術，人與機器結合起來的結構性變化的產物，勢必伴隨著觀點摩擦期，大家對于原創、藝術、深度維度存在一定的爭議，很難統一定義。
可以確定的是，機器學習人的思想，短時間內無法取代人工。眼下，AI繪畫不僅面臨著技術、商業化、版權倫理挑戰，還面臨著生命周期的挑戰，未來AI繪畫還能火多久，會不會像當時刷屏朋友圈的“羊了個羊”一樣曇花一現，一切都是未知數。
本文轉載自Tech星球（ID：tech618），已獲授權，版權歸Tech星球所有，未經許可不得轉載或翻譯。
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