钢格栅板 明敏 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到,平常都是我拿着最新AI的Demo到处去安利。 这回竟然被美术圈的朋友安利了一个AI绘画APP??? 话不多说先看效果: 这摩登又玄幻的画面,一上来就冲击到我了。 抽象的线条兼具了美感和想象力,同时还传递出未来城市的感觉。 要不是被剧透,我还真不一定能立刻猜出来这是出自AI之手。 而且除了能对照片进行二改,这个AI还能根据文字命题、凭自己想象作画。 比如输入落日飞车四个字,在AI的“想象”中会是这样: 另外还可以画出不同画风,目前已支持20种。 还真是能满足你提出的所有需求,怪不得能征服美术设计圈(doge)。 AI画完后,甚至可以一键保存成手机壁纸。 在微信公众号后台回复“wombo”,可开盲盒获得随机壁纸,总共5款哦~ 过去几天,这款APP还在Apple Store图形和设计区霸榜多日(安卓版本也有)。 要知道,过去美术圈、艺术圈可是有不少人吐槽AI生成的内容没得灵魂。。。 结果现在纷纷在社交平台上po自己的作品,还有设计区大V要专门聊聊这个事儿。 但更让我震惊的是,这个APP背后公司的故事。 公司创始人现在只有25岁,为了创业,他直接从多伦多大学退学。 公司首次推出的APP(WOMBO.AI),能让照片对口型唱歌。 没错,就是那个此前在抖音上爆火、席卷全球互联网的魔性特效。 凭借着这款APP,这家公司估值直冲4000万美元(折合人民币约2.5亿)。 而他们最初的启动资金,只有6万美元。 这不禁让人好奇,到底是怎样的一伙人,能凭借AI一次又一次做出全球爆火的APP? 25岁辍学创业,公司估值4000万美元 先从小哥的公司Wombo创办说起。 Wombo是一家加拿大公司,创始人及CEO名叫Ben-Zion Benkhin,今年25岁。 (接下来我们暂时用“小本哥”来称呼他) 小本哥本来是多伦多大学数学与哲学专业的一位学生。 在学校的时候,他组建过一个人工智能兴趣社团,自己对deepfake也十分感兴趣。 2020年8月的一个夏夜,小本哥和他的室友在公寓屋顶上吹风,突然灵光一现: 为什么没有人做一个APP,可以把一张普通的照片变成搞笑视频? △Wombo效果 在经过4个小时的讨论之后,Wombo的雏形轮廓逐渐清晰了起来。 虽然当时吹风的时候小本哥还顺带飞了点叶子(doge),但是他对这个想法还真不是一时上头。 为此,他选择辍学完成创业。 同时还拉来了自己做管理顾问的朋友Paul Pavel一起“搞事”,并在多伦多大学招募了一些学生。 其中Angad Arneja放弃了全额奖学金,选择和小本哥一样辍学,现在他是Wombo的人力主管。 公司最初启动资金有6万美元,主要依靠各位创始人的父母慷慨解囊。 小本哥说这些钱主要用在了买电脑、招募开发人员和品牌推广上。 大约半年以后,2021年2月28日,Wombo就准备好发布了。 小本哥和其他公司创始人们把这个应用发给了大约10个人。 一周之内,Wombo的下载量就达到了50万次。 第二周,这个数字跃升到了900万。 由此,Wombo也引起了各方投资人的关注,顺利拿到了由Global Founders Capital和Sofreh Capital共同领投600万美元天使轮。 现在估值达到了4000万美元。 值得一提的是,Wombo在爆火前,曾被200多家VC拒绝过。 所以这一波下来,真正赢麻了的是最初提供启动资金的家长们。 比如Paul Pavel的父母就是资助2万美元,最终换来了数十万美元的股票。 目前,Wombo旗下的两个APP下载量已经达到了8400万+,月活用户超过1000万。 Wombo上的创作量已经达到10亿,Dream by Wombo这一数据也达到了1.8亿。 由此带来的收入也非常可观,去年Wombo上线4个多月,依靠内部广告和免费歌曲库获得了数十万美元的收入。 Dream by Wombo支持用户购买自己用AI生成的作品。 20美元可定制一张海报,加边框的价格则从45美元起算。 这个AI是怎么画画的? 让AI根据文字作画,了解AI的朋友会知道这属于多模态生成。 模态,指的是文本、图像、声音等不同的信息表现形式。 多模态,则是把不同类型的信息结合起来。 如果给每个图片标上文字描述组成一对,用大量这种图文对去训练AI,就能让它理解到图文之间的对应关系。 OpenAI开源的CLIP就是这个原理,Wombo工程师也曾在一次采访中透露过,他们的算法中就使用了CLIP。 CLIP使用了4亿组从网上收集的图文对做训练,可以理解颜色和形状,日常物品或建筑物,甚至抽象的艺术风格比如“印象派”或“赛博朋克”。 △CLIP训练数据示例 接下来,还要解决图像生成的部分。 没错,又要请出GAN了,而且这次GAN要接受CLIP的指挥。 整个流程是这样的: 首先生成一张平平无奇的随机图像当种子。 让CLIP给图像与文字描述的相似度打分,反馈给GAN,GAN以提升分数为目标不断迭代。 整个迭代过程可以在App中直观地看到。 其中的随机性意味着AI几乎不可能两次生成同样的图像。 如果第一次结果不满意,还可以点击按钮用相同配置再试一次。 至于Wombo的算法具体使用了哪种GAN,并未公开。 但在招聘信息里,高级机器学习工程师的岗位描述中写着,有DC-GAN经验的优先。 DC-GAN最早于2015年提出,是第一个使用深度卷积网络生成图像的GAN变体。 意味着Wombo的算法大概率是以此为基础改进而来。 Wombo选择卷积网络而不是Transformer的理由也不难猜。 要做成移动App给全球玩家使用,而且生成的是高分辨率图像,卷积在效率上要占优势。 CLIP+GAN结合成AI画家的方法并非Wombo首创。 CLIP于2021年1月发布,第二天网友@advadnoun就开始试验其与各种生成模型的组合。 最终他选择了BigGAN,将代码发布为Colab笔记The Big Sleep 早期The Big Sleep生成的画,怎么说呢,总是带点精神污染,分辨率也不高。 (建议不要去翻@advadnoun的早期分享,真的有毒) 后来西班牙玩家Katherine Crowson在此基础上发布了CLIP+VQGAN的版本。 VQGAN是CVPR 2021 Oral入选论文,将CNN的高效率和Transformer的高性能结合起来,生成的图像质量更高。 这一版Colab笔记真正流行了起来,不少人开始分享AI创作的画,还开发出各种技巧。 比如文字提示中加入虚幻引擎或者光线追踪,画质还能大幅提升。 围绕CLIP+VQGAN开始形成社区,代码不断有人做优化改进,还有了专门收集发布AI画作的账号。 而最早的先驱@advadnoun还顺利入职Adobe担任研究员。 但这一波AI作画浪潮的玩家主要还是技术爱好者。 毕竟在Colab上排队申请GPU、运行代码训练AI,时不时还要处理一下报错,门槛还是有点高了。 直到Dream by WOMBO的出现,改变了一切。 AI作画开始被认真对待 实际上,这几年已经浮现出不少让AI作画的技术工具。 最早是谷歌在2015年推出的DeepDream。 后来,除了前面提到的以外,还有英伟达的GauGAN、OpenAI的DALL·E,开源的Disco Diffusion等。 凭借着独一无二还惊艳众人的特点,AI作画影响到的圈层也越来越广泛,比较典型的有美术圈、艺术收藏圈以及NFT领域。 首先来看美术圈,他们接触更多的是Disco Diffusion。 这款AI用扩散模型代替了GAN,生成图像的质量更高,几乎达到了原画级。 尽管要在Colab上自己运行代码,门槛不低,但还是大受欢迎,甚至出现了专门收集提示词的共享文档。 知乎上最近也有一个与之相关的热门话题。 AI绘画会对美术行业产生什么样的影响呢? 在这个讨论中,大部分人都觉得,AI对当下美术圈的影响还比较有限。 但是未来呢?大家的观点不尽相同。 有人认为AI可以成为创作者的辅助工具;有人却觉得AI能直接取代画师。 知乎答主@画画的花噎菜认为,AI绘画依旧淘汰不了绘画行业。 往远了说,照相机没有淘汰写实油画;往近了说3D辅助也没有淘汰写实数绘。 …… 如果你还是怕被抢了饭碗,那不妨让自己画得好一点。因为不论什么行业,高端的市场都是最难被淘汰的。 @鱼一般也觉得,AI将会是专业画师手中一个很好的工具,可以提供很多灵感,也可以当做底稿使用。 @Liuuzaki虽然也赞同AI在想象力上是长板,但他认为,AI有一天会取代与之工作方式相似的从业者。 AI并不擅长逻辑,只擅长美感。它是天生的艺术家,而不是工程师。 这种工作方式很像现在的一些美术工作者。 而如果再把目光延伸到艺术收藏圈来看,AI作画在这几年已经带来了一些肉眼可见的影响。 2018年,一幅由AI创作出的肖像画在纽约佳士得拍卖会上以43.2万美元成交。 这一价格也是该场拍卖会的最高成交价,甚至超过了同场拍卖的毕加索作品。 这幅画最大的噱头,便是用GAN作画所带来的的独一无二性。 One More Thing 最后,AI作画还影响到了同样在冲击艺术圈的NFT。 此前有人推出了一个平台Eponym。 它能够利用AI将文本转化为图画,然后再将这些作品直接铸造到最大的NFT市场OpenSea。 在这个平台上,每个文本只能生成一幅画作。 由它推出第一批NFT(3500个),在OpenSea上一夜售罄。 △Eponym生成的作品 关于AI作画将成为NFT领域的下一个趋势,也成为最近圈内热议的话题。 实际上,Wombo也有进军NFT领域的打算。 去年年底,有位网友在推特上向他们发问: 你们是否把用户生成的画作铸造成了NFT? 对此官方给出回应:目前还没有铸造,但是正在考虑这一计划! 这事儿,你怎么看呢? ![]() |
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