以下兩張圖片,你能看出哪張是由AI生成的嗎?
這兩張露營主題的圖片都來自視覺中國,第一張由真python人拍攝,第二張是我用視覺中國最近推出的“AI靈感繪圖”功能生成的。
靈感繪圖頁面
【資料圖】
今年5月以來,視覺中國旗下網站vcg.com推出多項AIGC新功能,包括AI智能搜索、模特轉換、插畫轉換、AI靈感繪圖(即文字生成圖像)、畫面擴展(OutPainting)。
其實在生成式AI技術爆火后,第一批受到沖擊的就是與視覺內容緊密相關的圖庫商。看上去,當媒體、品牌客戶可以低成本地用AI快速生成想要的圖片素材,就不必再向圖庫商支付高昂的版權費用,所以許多大型圖庫商去年都向生成式AI發出了禁令。
然而,如今圖庫商也開始積極擁抱AI。為什么會發生這樣的改變?我們以視覺中國為例,來看看圖庫行業如何被AIGC改造。
實測視覺中國AIGC功能,人工審核后才能顯示圖片
目前視覺中國的AI創意工具正在公測中,僅對部分簽約客戶開放,體驗需聯系客服或專屬客戶經理。獲得體驗機會后,可從首頁“AIGC”欄目中進入“AI靈感繪圖”頁面。
其功能設置與其他AI繪畫工具類似,提供了攝影、卡通、3D、插畫四種圖片風格,以及1:1、3:4等五種常用圖片比例。
文字描述支持中英文,每次輸入默認生成4張圖片,需消耗8個點數。beta期間試用客戶有1000點數,視覺中國表示暫時不會收費,但AI功能有較高的技術成本,后續會考慮制定服務策略和收費模式。
生成過程中,頁面顯示“生成內容需審核后展示,預計需要5-10分鐘”。根據我的測試,一般1分鐘內就能生成結果。但如果是在人工審核的工作時間(07:00-22:00)之外生成的圖片,就會在次日完成審核后才展示。這一點倒是與大多數AI繪畫工具不同,相當于為了審核要求犧牲了部分創作效率和用戶體驗。
下載圖片時默認長邊512px,看起來不太清晰,需要更大尺寸則要消耗2個點數。
從我生成的圖片效果來看,同一套關鍵詞,比如“露營,帳篷,雪山,森林,自然,真實,高清”,卡通、插畫風格似乎優于3D、攝影,生成的攝影圖片還不夠逼真,達不到Midjourney最新版本的效果。
除了AI靈感繪圖,視覺中國也上線了最近AI繪畫領域的熱門功能“畫面擴展”,與Midjourney的Zoom Out功能類似,可以自動擴展圖片的邊界,并添加相同風格的視覺元素,包括陰影、反射和紋理等,或者給出文字描述,讓AI按指定的方向擴展畫面。
目前視覺中國已有部分版權圖片顯示支持畫面擴展,而AI靈感繪圖生成的圖片暫不支持。比如這張穿著黃色吊帶的女生照片,相似圖中缺少下半身的完整照片,我們試試用畫面擴展將下半張圖補全。
先在擴展區域中移動原圖,調整到適合的尺寸,再輸入想要擴展的內容,“穿著牛仔短裙”。
1分鐘后,我得到了3張圖,其中有一張因“生成內容質量未達到預期標準”沒有顯示。
兩張圖根據上臂的姿勢生成了手插袋的動作,一張藏到了身后,乍一看都比較自然,光影也正確,但經不起細看,像是P圖沒P好的小破綻,而且有的背景跟原圖環境融合得比較生硬,仿佛立了一塊背景板。
此外,視覺中國還推出了針對版權圖片進行二次創作的AIGC功能:模特轉換、插畫轉換。
據介紹,在視覺中國的圖庫中,東方模特圖片數量相對較少,但需求卻更多;同時,在醫療、美容、婚戀等行業,使用真人模特有其局限性。數字虛擬模特能更好地滿足企業營銷需求,具有更廣的應用場景,因此,視覺中國推出了模特轉換功能,幫助用戶便捷地獲得具有東方人物特征的創意圖片。
我們選擇一張模特照片,點擊開始轉換,即可一鍵替換面容。大約2分鐘后,原圖外國模特的臉變成了中國模特,生成的四張圖長相比較相似,整體自然貼合,但頭發細節略有改變,部分像繪畫筆觸,少了些真實感。
插畫轉換功能則可以通過分析攝影作品的色彩、紋理、明暗度等特征,將攝影作品快速轉換為插畫作品。比如我們將一張包含粽子和原材料的實拍圖,一鍵轉換成了扁平風格的插畫。
這些AI生成工具都是視覺中國應對AI挑戰的新舉措,也確實有助于創作者進一步編輯圖片以滿足使用需求。值得一提的是,據視覺中國介紹,客戶下載二次創作的圖片并確認付費后,原版權圖片的創作者依然可以獲得相應分成收益。
對于超4億的圖片、視頻、音樂、文字等存量內容,視覺中國在搜索服務方面也進行了升級,推出“AI智能搜索”。這意味著,用戶搜索圖片時除了使用幾個“關鍵詞”,現在還可以使用“自然語言”,輸入一整句話,AI都能準確理解需求,找到匹配的圖片。
比如搜索“飛流直下三千尺,疑是銀河落九天”,一字不提瀑布,但結果精準地找到了符合詩句意象的雄偉瀑布。
視覺中國表示,要重點完善 “AI智能搜索+AI靈感生成”的組合服務體系,將AI能力集成到已有工作流中,后續還將推出智能修圖、智能配圖、圖文轉視頻、商品背景合成等AI創意工具。
從禁止AI到主動合作,圖庫商開始自救
在全球知名的數字版權內容平臺中,視覺中國不是第一個擁抱AIGC的,Shutterstock在去年10月就宣布與OpenAI擴大合作伙伴關系,將文生圖模型DALL-E2直接集成到Shutterstock中。
Shutterstock AI生成圖片頁面
同時,Shutterstock還推出了一項“貢獻者基金”,如果創作者的作品被用于人工智能訓練模型(如OpenAI模型),該基金將向創作者提供補償。
“考慮到生成內容的集體性質,貢獻者將獲得平臺合作伙伴支付的全部合同價值的一部分。個人貢獻者收到的份額將與他們購買的數據集中包含的內容和元數據的數量成比例。” Shutterstock發言人告訴The Verge。
Shutterstock和視覺中國都希望通過AIGC提升存量內容的變現效率和創作者的收益,但不同的是,Shutterstock表示不會審核AI生成內容是否合規,并警告用戶不得違法違規使用生成的內容。
有關AI生成內容的版權和道德問題,一直是業內爭議的焦點。
在Shutterstock選擇與OpenAI深入合作的同時,另一家圖庫巨頭Getty Images表達了相反的立場,宣布禁止用戶上傳和銷售使用AI生成圖片,其中包括但不限于DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion等生成的插畫圖像,網站內存有的AI圖像也將會被刪除。
Getty Images關于禁止上傳AI生成內容的公告
Getty Images的CEO Craig Peters表示,這項禁令是出于對人工智能生成內容合法性的擔憂,以及保護網站客戶的訴求。此前,Newgrounds、PurpljsePort和FurAffinity等圖庫網站也做出了類似決定。
另外,Getty Images今年2月還在美國起訴了Stability AI,稱其在沒有獲得許可的情況下“非法”抓取和處理了數百萬張受版權保護的圖像。
不過,Getty Images并不完全反對生成式AI技術,后來該公司與一家人工智能公司Bria合作,在其網站上添加了AI圖像編輯工具,短期內側重于編輯而不是生成,Craig Peters認為這種AI工具是合乎道德的,對客戶負責的。
各大版權方對AI的態度不盡相同,但有一個共識——沒有一家企業可以完全阻止AI技術的發展,最起碼圖庫商不能也不愿成為AI的對手。
如今,監管生成式AI正在多國提上日程,版權方也隨之謹慎地探索和應用AI,以確保AI生成的內容符合相關法律。今年4月11日,國家網信辦公布《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》,征求意見稿明確規定,利用生成式人工智能提供服務的主體對訓練數據的合法性承擔責任,不得含有侵犯知識產權的內容。6月14日,歐洲議會投票通過了《人工智能法案(AI Act)》,對ChatGPT等生成式人工智能工具提出了新的透明度要求,如基礎模型供應商將被要求聲明是否使用受版權保護的材料來訓練AI。
在合規基礎上,版權方積累的高質量內容/數據集的商業價值將被進一步放大,這也是為什么大型圖庫商相信自己不會被AI生成內容所取代的原因。與其被AI顛覆,不如發掘自身數據的價值,獎勵創作者的貢獻,讓AI為我所用,幫助AI工具加入創作者的工作流。
在商業模式上,據視覺中國介紹,針對B端客戶,公司將提供定制化的內容生成模型工具,在確保數據安全的情況下幫助客戶提升工作效率;針對C端用戶,公司將在線提供標準化的產品服務,應用于創意設計場景,并采取類SaaS服務和訂閱模式。
視覺中國AIGC應用案例
最后值得一提的是,近期,一家針對圖庫攝影師的分析網站Stock Performer發布報告稱,AI圖像每月每張的平均收入 (RPI/m) 是照片或任何其他格式的4.5倍,AI圖像的RPI/m為17美分,而Adobe Stock上所有媒體文件的平均RPI/m為3.75美分。(需要注意的是,該數據基于S編程客棧tock Performer的客戶,并不代表所有圖庫貢獻者,也并非所有客戶都提供其業績數據)
圖庫行業會被人工智能殺死嗎?目前來看,情況還沒那么糟,擁抱變化正帶來回報。
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