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图像AIGC行业报告:图像人工智能、AI图像(51页)

行业报告下载 2023年12月04日 15:14 管理员

AIGC 通过自然语言交互和 AI 生成实现了内容创意生产领域低门槛和高设计性的统一。首 先,LLM(大语言模型)的迅速发展使得以自然语言为基础的交互方式成为主流,这极大 降低了用户的使用门槛,对于文生图等应用,用户只需要输入“prompt”(自然语言构成的 图像描述),就可迅速实现由想法到图像的创意转化。其次,随着当前底层图像大模型的迅 速发展,AIGC 生成的图片质量正在迅速提升,以 Midjourney 为例,其在高清细节和摄影 感的处理已经接近真实照片。因此,原先在使用门槛和高自由度设计之间的制约正在被打 破,在全新的 AIGC 生态下,推进低门槛和高设计性同步实现。设计软件正在从“工具”变为“生产力”本身,商业模式上对应收费逻辑也从订阅变为购 买 AI 算力。传统的图像编辑软件以订阅收费为核心变现方式,辅以小部分模板等服务的单 购,本质上是用户为“工具”属性付费。在 AIGC 下,用户从购买软件的功能和设计师模 板变为购买 AI 生成产品服务,这一转变提升了软件的付费率和变现空间的天花板,实现了 从“工具”到“生产力”本身的变革。因此在收费逻辑上,当前的 AIGC 应用普遍在订阅 之外提供购买 AI 算力的额外增值服务,比如 Midjourney 推出 4 美元/小时的方式购买“fast time”实现快速生成,Adobe 的 Firefly 也针对每一次的 AI 功能使用按照学分收取积分费用, 按照 4.99 美元/月的付费用户可获得 100 积分换算,每次 AI 操作价格约 0.35 元/积分。AIGC 对于创意图像领域设计性和门槛的突破,具体体现在对工作流的渗透。工作流代表的 是生产力内容从创意到实现产品的全流程,包括从最初的创意构思到草稿再到设计的修改 和迭代以及最后的需求感知和用户反馈。我们认为工作流对于生产力场景有重要意义,其 根源在于生产力场景的最终目标是通过创意内容获取收益,而工作流的效率从本质上决定 了投入和产出比,工作流的优化一方面可以提升内容的质量,另一方面可以提高效率,用 更低的成本获得更多的产出。AIGC 对于创意图像生产力领域的影响本质是通过渗透工作流 的环节进行的: 1) 对于专业设计领域而言,其从创意脑暴到最终形成实现的工作流程较长,AIGC 功能主 要体现在前期的辅助创作环节,包括快速生成草稿,素材搜集等等,在此基础上对于创 作过程中的某些环节,比如智能填充等也有显著影响。 2) 对于传播者而言,渗透的环节主要是 AI 海量模板的自动生成,对于定位影像传播者的 工具类平台而言,其核心资产由雇佣大量设计师生产模板,变为以训练 AI 为基础的无 限次生成,对于平台而言,从单纯的工具类中介平台变成生产力本身。用户使用模式从 原先的套模板,变成自定义 prompt 进行 AI 生成,在自由度大幅提高的同时也带来了内 容生产量的大幅提升。

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标签: 人工智能AI行业报告

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