聲明:本文來自于微信公眾號頭號AI玩家（ID:AIGCplayer），作者:阿虎，授權轉載發布。
一個對攝影、布景、后期、甚至AI都零基礎的小白，有沒有可能零成本產出一套完整的商品大片?
舉個例子，通常制作一套20張的商品場景圖，需要一個多工種設計團隊至少耗費3天時間，成本超過2萬元。
但如果用AI工具做電商圖，單次生成消耗的算力成本不到1元，成本降低超過90%。
對于電商和品牌而言，商品圖的重要性不言而喻。一張吸引眼球的商品圖有時決定了消費者是否有興趣關注并下單。
大品牌固然可以投入大量資金，產出精美的商品圖，但對中小企業來說，投入和產出能否成正比，則需要反復考量。因為對效果圖的要求不同，費用波動也很大。
而AI正在悄悄影響商品圖市場。
在阿里、京東、亞馬遜等電商大廠紛紛推出數字人、AI主播時，很多初創企業開始在“AI商品圖”領域“卷”了起來。
今年4月，蘑菇街基于Stable Diffusion推出AI商拍工具Weshop，為商家提供商品實拍圖和虛擬試衣圖。通過簡單的操作，即可快速生成多種風格的服裝人臺圖、模特圖等等。
Weshop網頁提供虛擬試衣模版
專注于出海的AIGC公司ZMO.AI選擇的是真實場景的圖像生成。用戶上傳產品至zmo.ai平臺，給出具體的需求指令（prompt），就能獲得與產品相匹配的宣傳圖片。
zmo.ai提供了3個功能，直接選擇模版、參考圖片生成場景、用戶輸入指令生成商品場景，但目前暫時不支持中文指令。
zmo.ai網頁頁面
其實，這些AI工具在生成商品圖這一功能上，操作步驟大多類似，更關鍵在于AI對生成圖片的細節把控。
今年7月，靈動AI推出了國內首個工業級可商用的“AI商品圖”生成工具，聚焦工業產品設計賽道。
“靈動AI”生成效果圖
用戶為商品選擇一個想要呈現的角度，拍攝一張照片并上傳到平臺，系統就能自動識別完成摳圖。
其次是添加適合的場景，我們發現“靈動AI”目前提供了“節日活動”、“街景”、“創意”等十幾種場景，以提升商品圖具體應用的寫實性。
“靈動AI”操作頁面示例
從我們的體驗來看，哪怕是毫無設計經驗的商家，只要正確使用靈動AI的工具，通過“傻瓜式”的操作也能獲得一套完整并符合需求的商品圖。AI生成的商品圖更像是圍繞一件商品提供的完整場景融合方案。
靈動AI創始人雷海波之前是頭部視覺設計社區“視覺中國”創始人，在設計領域有20年以上的從業經驗。在DALL-E2、Midjourney等AI工具浪潮席卷下，他發現AI生成的圖像在質量、創意性上完全不遜于專業的設計師。
他在一個月內用Midjourney生成了1.2萬張圖，成功加入了Midjourney在Discord上的“一萬張俱樂部”（10000-club）。
正是對Diffusion模型產品大量的嘗試，雷海波意識到Diffusion模型在生成效率和圖像效果方面都優于此前的GAN模型。
“打造從視覺設計行業大模型到創新應用的設計平臺，應該以生成式AI為核心”，雷海波表示，這也是靈動AI成立的契機?！办`動AI”背后依托了多個達到1億級參數規模的專用AI模型和1億+的設計數據集。
AI是否真的能帶來電商領域的“出圖革命”?“靈動AI”在電商圖生成領域有何特別之處?“頭號AI玩家”對話了“靈動AI”創始人雷海波，和他聊一聊AI商品圖的創業經驗。
瞄準電商領域，抓住中小賣家制圖痛點
頭號AI玩家:在開發AI商品圖之前，靈動AI主要專注于什么業務?
雷海波:我們之前主要聚集在開展D2C模式的大數據智能設計研究，以及研發AI智能設計工具。
“靈動 AI”是公司旗下的核心產品。我們希望依托AIGC智能生圖技術，為B端用戶和設計師提供商業級視覺設計AI大模型應用、AI商品圖生成及動態視覺生成工具等服務。
頭號AI玩家:開發“AI商品圖”的契機是什么?為什么會將目標瞄準在電商領域?
雷海波:去年生成式AI技術取得了巨大突破，伴隨DALL-E2、Midjourney等基于Diffusion Model的大模型崛起，圖像生成的效果已經超越人類設計師表現，并開始替代部分低端、重復和標準化的設計工作。
我們在設計領域和互聯網行業積累了大量的設計圖片資源和算法專利，這為我們打造AI生成應用提供了良好的技術基礎。
以往設計行業對人工智能的需求主要集中在產品鏈的前端，比如是否可以幫助設計師進行數據分析、快速地產出創意概念、展示設計的樣稿等。
圖片來源:靈動無限科技
但其實更大的應用場景應該是在產品鏈條的后端。因為企業老板關注的往往不是產品外觀漂不漂亮，而是產品好不好賣，利潤高不高。
我們深刻認識到從產品設計的前端購買點轉向后端營銷的賣點，對企業尤其是中小企業的幫助會更大。
頭號AI玩家:“靈動AI”主要服務于哪些用戶?
雷海波:靈動AI產品的主要目標用戶是缺乏設計能力的中小企業，當然我們也會為品牌商提供AI智能設計的系統化解決方案。
我們正在將商品圖工具植入電商平臺以及一些行業頭部企業的工作流，為中小企業和品牌企業解決傳統設計出圖效率低、成本高等問題。
我們考慮的是如何為設計師和產品設計公司賦能，幫他們帶來業務增長。
頭號AI玩家:“靈動AI”能夠多大程度提高用戶效率?
雷海波:在線上渠道，傳統商品場景圖制作通常采用3D渲染或影棚拍攝方式，成本高、效率低。
相比之下，使用“靈動AI商品圖”這類生成工具，單人即可完成商品圖的制作，每30秒可以生成4張場景圖，單次生成消耗的算力成本不到1元。
AI能夠將生產效率提升10倍以上，并且降低超過90%的制作成本，從而使B端用戶、設計師擺脫繁瑣的工作流程。
模型架構+海量數據集，構筑技術壁壘
頭號AI玩家:“靈動AI”的技術邏輯是什么?有沒有技術壁壘?
雷海波:我們的核心團隊是由視覺中國、THN、百度和京東等知名科技企業的開發者組成。他們曾參與了視覺中國原創設計平臺、THN工業設計平臺和智能設計引擎、百度文心一格視覺大模型以及京東商城文生圖視覺大模型的開發。
在技術層面上，“靈動AI商品圖”集成了多個特定的風格場景，依托Diffusion Model訓練出LoRA模型和多個達到1億級參數規模的專用AI模型。
專用AI模型還承擔了文生圖的“控制”功能。我們通過開發C-VAE商品主體生成控制和C-BG背景生成控制專用模型、MG動態視覺專用模型，以及美學評估專用模型等系列化算法對生成內容加以控制。
模型架構之外，“靈動AI”同樣擁有1億+的設計數據集。我可以說沒有任何團隊擁有我們這樣量級的設計類數據集。這也是我們的優勢所在。
頭號AI玩家:開發過程中遇到了哪些問題?用戶的反饋如何?
雷海波:我們的產品7月底開始內測，從目前用戶的反饋來看，圖片生成效果是優于市面上絕大部分AI生圖工具的。
接下來需要解決的問題主要在幾個方面，一是場景模版需要進一步的豐富，以適應不同行業領域的用戶需求;二是AI商品圖生成工具需要更加智能化，提高用戶使用的操作便利性;三是產品功能能不能更加豐富，比如圖片的批量生成、增加海報模版、從靜態圖片到動效動態的生成等，主要是產出的創意內容可以讓用戶直接拿來使用。
頭號AI玩家:如何保證生成的圖片滿足電商賣家的要求?
雷海波:在生成圖片的質量要求方面，產品圖對生成內容的邊緣精細度、生成可控性、與原圖的一致性等方面均有著很高的要求。
另外，我們想讓生圖過程全鏈路智能化。簡單說就是，將AI的技術能力與我們對設計、美學的知識經驗、行業資源結合起來。商家不用手動挑選適配的場景，只要從中挑選最優效果的圖片。
其實大部分的商家用戶不了解AI創作的技術原理，審美能力也千差萬變，也很難通過精準的文字描述達到順暢駕馭AI的要求。
我們通過AI對商品的識別能力，智能為他們匹配適合此類商品的背景圖，然后從整體審美、商品材質與場景的適配度、整體色彩的協調性、光影融合度、商品與場景的風格契合度、構圖的合理性等層面對生成圖片進行評估打分。
相比國內外的通用視覺大模型，我們想在簡單易用性與專業生成效果之間尋求一種平衡。
電商領域，逐漸AI化
頭號AI玩家:“靈動AI”未來會往什么方向發展?
雷海波:在AI智能設計領域，前幾年主要采用的是GAN對抗網絡技術，未來對抗網絡技術可能會得到持續優化和發展，比如加入條件對抗網絡，實現基于條件的設計，增強穩定性。
多模態數據集成也是未來的趨勢之一，結合文本、圖像、三維建模等多種輸入，生成更豐富的智能設計轉換輸出。未來的技術還可能會考慮用戶的個性化需求，實現一定程度的個性化智能生成。另外，智能設計向智能協作轉變，人機協作能力也將是未來重要發展方向。
我們計劃在年底推出10億參數專注工業產品設計領域的垂類大模型，更專注于3C數碼、智能硬件、生活電器、家居日用等工業產品設計賽道，將自研垂直行業大模型和多模態AI技術結合。
“靈動AI”生成的AIGC方案案例
在此基礎上開發面向具體行業的定制化應用，為廣告、品牌、媒體等創意產業提供更加專業化、精細化的AIGC方案。
頭號AI玩家:今年AI賽道非?；馃?，您對此的感受是什么?怎樣看待AI To電商領域的發展?
雷海波:電商領域數據量大、種類繁多，其實為AI模型訓練提供了豐富的樣本，這對開發高質量的AI創作工具很有幫助。
電商中有許多項目都非常適合用AI技術來支持，比如商品分類、推薦系統，營銷策略優化等，AI給予這類任務提供了一個很好的應用平臺。
我們看到今年以來，一些頭部電商平臺紛紛參與大模型的訓練，利用AI來改進用戶體驗、提高運營效率。未來，主流電商領域的AI應用方向應該是能夠真正解決用戶痛點、提升購物體驗。畢竟以用戶利益為中心，才能獲得長足發展、帶來長效增長。
