本文来自于微信公众号锌刻度(ID:znkedu),作者:黎炫岐。
不久前人们还忙着在妙鸭相机排队生成写真,转眼间又开始到美图秀秀使用AI扩图了。
早在7月,美图秀秀官方微博就曾发文,称“AI 扩图”功能现已上线,美图秀秀 App 和 Wink App 均可以立刻体验 AI 扩图功能。而最近,妙鸭逐渐淡出互联网,AI扩图却接替了讨论热度。
而近日,快手自研文生图大模型“可图”(Kolors) 也开启内测。
事实上,从ChatGPT火爆全网后,国内的AI相关应用也相继出现在大众视野,但从此前的妙鸭,再到如今的美图秀秀,在C端出圈的多以图片生成类应用为主。
美图秀秀“截胡”妙鸭,快手在后?
“AI扩图也太牛了,直接拯救旅游废片”
“我真的要报警了,AI扩图出来的效果又搞笑又离谱”
“AI扩图扩得不错,下次不扩了”
……
最近在各大社交媒体平台,不难见到类似的美图秀秀AI扩图分享。
据官方介绍,该功能基于 AI 算法智能识别,可根据图像的上下文和纹理,预测、生成缺失的部分,能够为原始图片带来更大画幅、更广视角。
目前在美图秀秀 App 首页可找到入口,每人每天有5次免费体验机会,可对图像进行150%、200%、250%、300% 四种不同比例的扩图,系统预设比例为125%。
锌刻度留意到,在微博、小红书等社交媒体平台,已有不少网友发布自己的AI扩图图片。小红书上#AI扩图#话题已有高达2128.4万的浏览量,而抖音上同样的话题则有超两百万次播放量。其中在小红书上,最热的一篇相关笔记“被AI扩图吓晕,AI你的审美别太好”点赞量达3.3万。
不过,AI扩图出圈也呈现出两极评论,大部分需求为“调整构图,完善背景”的图片之所以出圈是因为效果不错,但也有不少令人直呼“离谱”的图片催化了AI扩图出圈,其中包括扩图时被补充了奇怪的衣服、增加了奇怪的肢体、出现了陌生的脸庞、悬浮在水中的头颅等等。
部分出圈的AI扩图照片
事实上,AI扩图并不算新鲜事物。早在今年五月底,Adobe Photoshop 测试版上线了一个名为 “Generative Fill”的 AI 图像合成工具;今年七月份,Midjourney 则更新了“平移扩图”功能,可以将图片自由前后平移,相较于之前推出的 “Zoom Out”功能里只能固定的“扩图1.5倍”或“扩图2倍”,显得更加人性化。
但对于国内的大部分人而言,对AI扩图的应用还是从美图秀秀开始的。目前对AI扩图的讨论也主要聚焦于美图秀秀。
值得一提的是,上一次引发对AI图片应用讨论热潮的,还是可以生成个人写真的妙鸭相机和生成芭比写真的“45AI”。然而,几个月过去,在社交媒体上,这两款小程序的讨论度已然下跌,取而代之的是或离谱、或吓人或“真香”的AI扩图。
如果说目前美图秀秀凭借AI扩图顺利“截胡”妙鸭,那不得不提醒一句,还有快手在后。
9月,快手在短视频评论开始内测“快手AI玩评”,而据官方介绍,快手“AI玩评”依托于快手自研文生图大模型“可图”(Kolors)强大的图像生成能力,用户可以通过输入各种创意文字,一键生成海量风格图片,可以更轻松、便捷地在评论区进行趣味互动。
不过,目前在各大社交媒体平台关于“可图”的讨论还较少。
为何图片生成类应用更易出圈?
回溯近几年来,国内 AIGC真正意义上破圈的现象级产品似乎大多都诞生在图片这条赛道。
“AI对话类的也玩过,但总觉得对话很傻,也并不如想象中有趣。但是像妙鸭、AI扩图我都用过,确实会经常收到意料之外的图片啊,不管是离谱的还是效果不错的,在社交平台发出来的讨论度都还不错。”20岁的桃子常年刷社交平台,对一切新鲜事物都很好奇,但相较于ChatGPT这一类的对话式AI,她更乐于尝试图片类应用。
“图像相关的应用软件确实更容易被用户接受和使用,因为在应用层面,人们对图像ai功能的要求偏工具化,用户对ai的预期是很明确的。” 祁隋是国内一科技企业的算法工程师,他告诉锌刻度,图片类应用更容易出圈还有技术方面的原因,“从全球来看,近10年的AI浪潮是从2012年的一场名为ImageNet的图像识别比赛中萌芽,所以AI模型结构也更适合在图像上应用,效果和效率都比文字更好,而在文字上的应用一直到2018年 Transformer结构被发明出来后,才算勉强势均力敌,应用领域离C端也相对较远,直到最近找到了生成式AI这个突破口,被大众所熟知。”
而在中国,文字内容生成比图像内容生成的难度也更大,“因为文本训练需要大量高质量的数据,中文数据从质和量上肯定都比英文数据更有挑战性。尤其是对话式AI是开放式的,任务也更为多元,对于数据质量和数量的需求更是跃升了一个量级。” 祁隋称。
不过,在祁隋看来,未来AI的发展方向是图像+文本的多模态大模型。“36氪”此前也曾提到,想要更接近通用人工智能,提高 AI 对图像、语音、视频等多模态内容的理解不可或缺。相较于注重文本交互的单模态语言模型,多模态模型能将 AI 领域拓展至识别、检测等更广泛的领域。
那么,下一个引发现象级关注的AI应用又会是什么呢?