产品修图ai

生成性AI可以为[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)创建2D艺术、纹理、3D模型，并协助关卡设计。在营销中，它看似有望取代库存艺术、产品摄影和插图。我们已经看到它在网页设计、室内设计和景观设计中的应用。我们实际上才刚刚开始。如果一个用例需要创造性地生成内容，那么很难理解为什么生成AI不会颠覆它或至少成为这个流程的一部分。那么，这篇文章的要点是什么呢？尽管它在某种程度上集中于代码生成和图像生成，但我们怀疑这些结果更具普遍性。特别是，全面的创意努力——无论是视觉的、文字的还是音乐的——都可能在系统构建之前就被AI打破。除了我们以上使用的正确性论点外，将所有先前的艺术品组合和重新组合可能足以满足创意输出的实际范围。例如，音乐和电影行业历史上生产了无数流行专辑和电影的仿制品。完全可以想象，生成模型随着时间的推移可能有助于自动化这些功能。然而，Stable Diffusion和DALL-E 2产生的众多图像中引人注目的一点是，它们真的很好，并且真正有趣。可以轻松地设想一个AI模型产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。

在这个领域，电子商务已经成为最富成效的垂直行业之一。这些企业大多完全在线运营，这使得它们很容易将AI工具整合到他们的工作流程的许多部分中。在客户获取成本不断上升的世界中，品牌渴望尝试可能有助于他们降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率的产品。像[Flair](https://flair.ai/)、[Booth](https://www.booth.ai/)和[Bloom](https://bloom.ai/)这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，这对于向在线购物者销售产品非常重要。一个挂在衣架上的连衣裙的静态照片可以变成一个女人穿着这件裙子在花园里行走的形象。我们预期这些用途最终将变得极度个性化：一张沙发的登陆页面将展示该沙发摆放在你的公寓中的照片。除了产品照片之外，品牌还创作了许多现在可以通过AI大大提升的内容类型。例如，[AdCreative](https://www.adcreative.ai/)和[Pencil](https://www.trypencil.com/)可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，而[Frase](https://www.frase.io/tools/product-description-generator/)或[Writesonic](https://writesonic.com/tools/product-description-generator)可以编写经过SEO优化的产品描述。最终，我们预计用户将能够仅通过描述他们期望的审美并点击一个按钮，就能创建一个完整的电商商店——以及用于市场营销的材料。我们还处在生成式AI革命的早期阶段，但我们很兴奋地分享这项技术将如何影响我们工作、学习、创作和娱乐的方式。

阻碍其发展的主要原因包括：产品体验的颠覆性和完成度不足、技术门槛相对较低，以及商业模式尚未明确。例如，目前的AI修图新应用，与移动互联网时代的“美图秀秀”相比，缺乏颠覆性创新。而“美图秀秀”等主流修图产品也在积极引入AI功能，这些新应用很难脱颖而出。妙鸭这款产品可能是一个特例。2024年，妙鸭一度凭借独特的产品功能和用户体验，收获了大量用户的关注和使用。同时，其“先试用后付费”的策略，以及9.9元的定价，对用户来说也极具吸引力。此外，妙鸭背靠互联网大厂，具备充足的资源优势，这使其在新的细分市场中有一定的先发优势，但这一市场的空间有多大，以及妙鸭的后续发展潜力，仍需持续观察。峰瑞资本也有多家被投公司在ToC端进行尝试，他们在2024年取得不错的进展，期待2025年可以有所斩获。相较AI类应用，传统移动互联网时代非常成熟的APP商业模式是通过免费吸引用户，再通过广告等方式实现间接收入。我曾亲历中国一家头部APP公司从创业到壮大并被大厂收购的完整过程，深知这种模式的优势。然而，在当前阶段，这种模式或许不再适用于AI应用。ToC创业公司在产品发布的早期阶段，必须做好准备，敢于向用户收费，否则后续将面临严峻的商业化挑战（更多具体分析详见[《迈向2024，我们如何思考AI创业投资|峰瑞年终特辑》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMDAzMTgzOA==&mid=2650858037&idx=1&sn=d302d8e9c6dc67430cebd6d7ee7523bd&scene=21#wechat_redirect)）。当然，AI行业瞬息万变，未来可能会出现全新的商业模式和创新打法，我们拭目以待。