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    伯俊CTO洞察:AI模特?fù)Q裝背后的隱憂和挑戰(zhàn)有哪些?

    今年伊始,ChatGPT的東風(fēng)不僅吹向了國內(nèi)科技圈,也吹向了包括零售電商在內(nèi)的許多細(xì)分領(lǐng)域。

    ChatGPT是AI行業(yè)發(fā)展的一個里程碑,正在引發(fā)一場生產(chǎn)力變革。它在市場營銷等方面已多有應(yīng)用:設(shè)計(jì)師用它快速生成圖像和視頻,文案人員用它幫助自己寫文章、寫文案、寫腳本……甚至已經(jīng)有不少領(lǐng)域在用ChatGPT“搞錢”了。

    我們也從各種新聞報(bào)道中可以看到,曾經(jīng)數(shù)萬元成本才能拿下的假發(fā)模特實(shí)拍,如今依靠ChatGPT和Midjourney,僅用10分鐘就能生成好幾版,而且實(shí)測模擬顯示,AI繪圖會比實(shí)拍更加真人化,渲染完成之后絕對要比人工拍的好。

    AI模特?fù)Q裝真的有這么好嗎?現(xiàn)在遇到的問題有哪些?

    AI模特?fù)Q裝帶來的隱憂

    正所謂“外行看熱鬧、內(nèi)行看門道”。作為CTO,我認(rèn)為把一項(xiàng)新技術(shù)注入產(chǎn)品,去賦能業(yè)務(wù)的時候,要考慮很多因素。當(dāng)前這個階段,大模型進(jìn)步非常快,但還是有很多問題沒有解決。

    另外,用戶場景的需求本身也不完全一樣,應(yīng)用程序的運(yùn)行環(huán)境也不一樣。比如知識更新需要重新訓(xùn)練大模型,費(fèi)時費(fèi)力,所以它的時效性有缺陷,無法做到對最新消息的知曉,對信息時效性要求高的場景并不適合。大模型是千億級參數(shù)的,需要設(shè)備端和云端實(shí)時連接,所以對于網(wǎng)絡(luò)通訊能力較弱、低功耗的設(shè)備不太適用。

    因此,大模型雖然在很多地方適用,但也有一些場景不適用,作為企業(yè),要去考慮如何調(diào)整,如何去抓住機(jī)會。

    區(qū)別于以往的人工智能產(chǎn)品,ChatGPT不單單是文本生產(chǎn)的工具,其強(qiáng)大的語言處理和生存能力也增加了很多的用戶體驗(yàn),同時也為我們降低了生產(chǎn)經(jīng)營、交易的成本,同時也提高了企業(yè)的經(jīng)營效率,而這種大規(guī)模的適配器以及迭代的能力也是ChatGPT的特點(diǎn),它在特定的領(lǐng)域、專業(yè)語言以及自動化的客戶服務(wù)等各方面都做出了巨大的成就。

    我個人認(rèn)為ChatGPT在零售行業(yè),未來有非常廣闊的發(fā)展空間。

    隨著數(shù)字化、智能化時代的到來,消費(fèi)者對于購物體驗(yàn)和個性化需求的要求越來越高。尤其在服裝電商領(lǐng)域,消費(fèi)者更加注重對服裝的直觀了解和購買體驗(yàn)。因此,對于電商商家來說,如何降低營銷成本、提高營銷質(zhì)量,成為亟待解決的問題。

    以模特?fù)Q裝為例,目前市場上服務(wù)的商家均表示,通過AI模特?fù)Q裝,能夠?yàn)殡娚躺碳姨峁└玫臓I銷解決方案,可以降低商家的營銷成本,還可以提高商家的競爭力和展示效果,讓消費(fèi)者更直觀地了解服裝。

    我們了解到目前AI模特?fù)Q裝從技術(shù)和實(shí)際情況都帶來一些問題和隱憂。

    我了解到,一位電商從業(yè)者在AI技術(shù)上投入了約200多萬,打算從此不再雇用真人模特;一位淘寶服裝店主正在培訓(xùn)技術(shù)人員,等夏季上新時就換上AI模特;一位模特經(jīng)紀(jì)公司老板正在學(xué)習(xí)AI繪畫工具,打算不再聘用簽約模特。

    種種做法,讓很多人覺得真人模特會失業(yè)。事實(shí)上,這種擔(dān)憂目前還是多慮,以現(xiàn)在的技術(shù)而言,AI模特?fù)Q裝還不能做到完全自動化。

    目前AI生成的人物圖已經(jīng)較為成熟,海量的人物照片已經(jīng)被喂進(jìn)AI的大模型中,在此基礎(chǔ)上,可以通過自定義訓(xùn)練集對模型進(jìn)行微調(diào),比如臉、衣服的部分。據(jù)了解,目前做AI模特的同行,大多是直接使用已訓(xùn)練好的模型。

    一般來說,只要輸入相應(yīng)的文本關(guān)鍵字,AI就能生成相應(yīng)圖片。如果商家想要一位棕色長發(fā)的女性模特形象,那么輸入“棕色”“長頭發(fā)”“女性”的關(guān)鍵詞,AI就會生成不同樣貌的棕色長發(fā)女性。在此基礎(chǔ)上,如果商家偏好其中某一個,可以固定參數(shù),在之后的換衣步驟中使用同一位AI模特。

    不過AI圖看多了之后,還是能分辨出不是真人,比如AI的臉都長得差不多、身材也類似,有些腰細(xì)得不太合理。目前,許多訓(xùn)練好的AI模特模型都使用了來自日本、韓國的數(shù)據(jù),長相帶有明顯的日韓風(fēng)。這也是為什么很多用AI做模型的小公司,訓(xùn)練了數(shù)個自定義模型,再混到原先的模型里,生成的臉還是帶有原來模型的感覺。

    其實(shí),很難去校準(zhǔn)一個完全脫離AI味的東西。這個局限性當(dāng)然可以解決,比如你再去訓(xùn)練,但是每一次訓(xùn)練,成本又上去了。

    再比如,即便使用AI生成的圖片可以多達(dá)每秒30余張,甚至更多,但是從真人視角去看,可以使用的可能一張都沒有。

    對于使用AI模特的商家而言,換裝試衣的技術(shù)非常關(guān)鍵。目前商家的做法主要有兩種方式可以實(shí)現(xiàn):一種是拍攝衣服各個角度的照片,借助LoRA模式訓(xùn)練這些照片,生成模特穿上這條裙子后的各個姿勢圖像;另一種方式是重繪,需要把衣服套在石膏假人上并拍照,將衣服部分固定下來,再生成AI模特和仿真背景。

    不過這樣還是存在很多問題。前者生成的圖像不能保證百分之百地還原衣服,可能有10%的細(xì)節(jié)會丟失。比如,原本衣服上的一朵小花,生成后可能會變成一個圓點(diǎn),這種情況下,需要再進(jìn)行細(xì)調(diào)或人工后期。而后者,每次將衣服套上模型并拍照,也會增加時間成本。從你拍下來的照片,到直接一張成品的圖,沒有那么自動。

    機(jī)遇和挑戰(zhàn)

    實(shí)際上,AI模特仍有局限,目前AI模特的繁瑣之處在于生成之后仍需人工篩圖,比如AI生成10張圖,其中可能有幾張質(zhì)量不高,或細(xì)節(jié)畫錯,這時候就需要人工篩選出更好的圖,再進(jìn)行后續(xù)操作。

    據(jù)我觀察,AI模特的技術(shù)已經(jīng)具備,但能否大規(guī)模商用,取決于成本和效率。假如說成本還不夠,或者成本不合算,即使有技術(shù)也沒用,但是大家都看到這個前景了。

    圍繞著ChatGPT和AI,國內(nèi)已經(jīng)有不少廠商早已開始投入研發(fā)和進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)場景的布局,這也是當(dāng)下最火熱的賽道。

    以科大訊飛為例,前不久,科大訊飛星火認(rèn)知大模型正式上線,這也意味著科大訊飛正式加入類ChatGPT模型的競爭。

    眾所周知,科大訊飛可以說是智能語音領(lǐng)域的王者。雖然已經(jīng)有多家平臺推出了類ChatGPT模型,但是主打“AI+行業(yè)”模式的科大訊飛可以更好的將人工智能運(yùn)用在各個行業(yè)之中。這在目前國內(nèi)的人工智能市場中,是獨(dú)特的存在。

    科大訊飛的星火AI可以很好的將企業(yè)結(jié)合在一起,圍繞著知識問答、代碼編程、數(shù)理推算、創(chuàng)意聯(lián)想、言翻譯等多個使用場景,通過海量的文本代碼和知識學(xué)習(xí),通過自然對話的方式,理解用戶需求,并有效執(zhí)行任務(wù)。

    這一切的背后都是服務(wù)用戶和消費(fèi)者。

    事實(shí)上,早在2021年,科大訊飛便與我們伯俊科技進(jìn)行了合作,共同探索私域經(jīng)營。

    作為伯俊的戰(zhàn)略客戶,科大訊飛和伯俊科技再次聯(lián)手,伯俊科技將通過構(gòu)建商品統(tǒng)一服務(wù)能力、一方數(shù)據(jù)沉淀能力、全渠道聯(lián)合庫存能力、全渠道訂單服務(wù)能力、全渠道信息敏捷響應(yīng)能力、數(shù)智化分析評估能力,助力科大訊飛實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    在星火AI加持下,伯俊科技將為科大訊飛提供可靠支持,為其消費(fèi)者業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),共同推動零售行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展。

    (作者系伯俊CTO陳雨陸)

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