AI 图像自动生成技术刷存在感比较典型、或者说被互联网从业者熟知的案例就是不定期登上美榜榜首的图片/视频编辑 App 们，这里面有能够让我们上传一张过世的亲人照片就能看到其生前音容笑貌的「Deep Nostalgia」、有之前很多明星都在用的换脸 App「ReFace」、也有数不清的漫画脸 App。
文/B21993
除了这些经常在榜单上刷存在感的图片 App 之外，如今 AI 图像技术也正在电商领域发光发热。 近日，来自杭州的 AI 技术初创企业感知阶跃（ZMO.ai）就正式宣布，公司已完成 800 万美元的 A 轮融资，本轮融资由高瓴资本领投，GGV Capital 和 GSR Ventures 也参与了投资。
AI 模特对宽松款衣服的表达相对不够自然，但依然可以展示服装的设计风格 | 图片来源：ZMO.ai相比之下，当选择宽松的西装外套时，AI 模特的试穿效果就有明显不足。西装的下摆和收腰部分在模特身上的展现不够自然，本应更加宽松的部分感觉像是被“吸”在了模特身上。不知道是不是因为 AI 算法在对服装款式的检测上更加偏向于判断为贴身款，从而造成了一定的结果误差。总体而言，ZMO.ai 的 AI 模特能够基本展现服装的基本款式和上身效果。
从苹果到谷歌再到 ZMO.ai，
AI 模特能为时尚产业带来效率提升吗？
官网显示，ZMO.ai 的创始人张诗莹曾是苹果 Air Pods 产品线创始团队核心成员，此后又在 Google AR 系统中担任构架师，负责 Glass 和 Reflector 等产品的算法和构架研发。
ZMO.ai 的技术，让我想到了过去的一部电影《虚拟女一号》。在这部电影里，一度为新电影选角而陷入苦恼的著名导演在某个晚上得到了一位狂热粉丝的支持，获得几乎完美的“数字演员”虚拟一号（Sim One），也就是西蒙尼（Simone）。借助新“演员”获得成功的导演为了掩盖这位主角根本不存在的事实，又不得不撒下各种谎言，上演了一出出令人啼笑皆非的闹剧。用现在的观点来看，西蒙尼就是一名虚拟偶像，而导演本身则身兼经纪人和动作捕捉模特（简称“动捕”）两大职位；而虚拟形象最为重要的商业应用，也已经进一步下沉到了 KOL 带货上。以虚拟 KOL 产业“祖师级”的 Lil Miquela 为例，这位“出生”于 2016 年的 19 岁少女目前已经在 Instagram 上积累了 300 万名粉丝，早在 2020 年她就已经接下了 Calvin Klein、Prada 以及三星在内的各种头部品牌代言合约，俨然就是一名一线 KOL，甚至流量比绝大部分真人 KOL 还要好。她的成功也催生了一批又一批的“后辈”，如今甚至连网球巨星威廉姆斯的玩偶都能变成 KOL 带货。
图片来源：InstagramLil Miquela 如今发布的“照片”已经几乎乱真在头部虚拟形象的带货能力崛起后，AI 生成人物形象的下一个用途就从动态视频下沉到静态图片。对于无数中小电商卖家来说，虽然它们没有预算去请 Lil Miquela 穿着自己的衣服或者首饰“拍”上一张玉照，但这些卖家，尤其是服装卖家依然需要一个形象来展示自己的产品效果，来吸引消费者购买。这个任务在以往都是交给真人模特完成，这意味着卖家需要挑选合适的模特公司、选择合适的模特、然后还需要考虑价格和模特的排期。相比起直接给自己订制一个 AI 模特来说，这样的流程显然既繁琐又漫长。这正是 ZMO.ai 所看重的发展机会。
自动生成的“虚拟”未来，
市场准备好了吗？
如果要寻找和 ZMO.ai 在功能上类似的 To C 产品，自动作画 App「Dream by WOMBO」可能最为接近。「Dream」能让用户在输入几个关键词之后直接根据关键词内容生成完整的画作。这款产品在美国市场的热度于 5 月初达到最高，并于 5 月 10 日登顶 Google Play 免费总榜，在 iOS 榜单更是于 5 月 6-10 日蝉联免费榜榜首。此外 Sensor Tower 的数据也显示，即便在登顶前的 4 月，「Dream」的美国市场下载总量也达到了 170 万次。从中可以看出，至少从广大用户的视角来看，通过 AI 技术自动生成图像的确具有很强的吸引力。不过值得注意的是，「Dream」直到目前依然没有任何变现渠道，此外「Dream」也依然只是一款单纯的工具类 App。在用户对“AI 作画”的新鲜感褪去之后，「Dream」是会拓展核心的作画功能，用更加细腻自然的画面效果吸引用户，还是与同属一家公司旗下的换脸对口型 App「WOMBO」互相打通生态，最终营造属于自己的社交平台，是最值得注意的问题。但从以往的情况来看，这类以工具属性为主的产品很难破圈。
「Dream」成为了 AI 自动生成图像技术在 To C 市场上的成功范例 | 图片来源：WOMBO通过输入几项数据就能完成作画，在用户端是利用艺术的潜力和空间来抓住普罗大众对于高智能 AI 技术的想象，从而让人拥有触及未来的全新体验。相比之下，企业端则看中的是 AI 自动生成图像究竟能在商品从生产到流通的链路中，提升多少效率、节省多少成本。不论是 ToC 还是 ToB，这两类产品都需要解决两个迫切的问题：为用户提供持续的高吸引力，以及向企业证明新技术的效益。在这两点上，AI 辅助的图像自动生成明显还处于起步阶段。