近日，憑借著新推出的AI繪畫功能，美圖公司旗下應(yīng)用程序Meitu在日本大獲流行。Meitu在日本地區(qū)的蘋果App免費下載排行榜上名列第一，在安卓的谷歌Play商店中下載量排名第二。

得益于學(xué)習(xí)技術(shù)模型的不斷突破，AI繪畫技術(shù)在過去2年迎來了飛躍式發(fā)展，用戶只需要輸入幾個文字或幾張圖，就能得到一張AI生成的新圖片。除谷歌、Meta等互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，許多初創(chuàng)企業(yè)也在積極踏入這一新賽道。

據(jù)國泰君安研報預(yù)計，未來5年，AI繪畫在圖像內(nèi)容生成領(lǐng)域的滲透率將達到10%-30%，對應(yīng)市場規(guī)模將超600億元。但AI繪畫涉及的版權(quán)問題仍值得關(guān)注。

AI繪畫“拿捏”資本與大眾  

據(jù)彭博社報道，美圖公司股價在過去幾周上漲了50%以上，在這段時間里，該公司旗下的Meitu應(yīng)用程序在日本地區(qū)的蘋果App免費下載排行榜上名列第一，在安卓的谷歌Play商店中下載量排名第二。

Meitu的大受歡迎主要得益于其新推出的AI繪畫功能。據(jù)部分日本用戶反饋，Meitu新上線的AI繪畫功能讓不少用戶倍感新奇，和一些同類產(chǎn)品相比，Meitu在使用過程中省略了關(guān)鍵詞輸入，界面友好簡潔，并支持一鍵生成多種畫風(fēng)，這是該產(chǎn)品能夠迅速走紅日本的主要原因。

事實上，日本用戶對于借助AI將照片轉(zhuǎn)換為動漫風(fēng)格接受度頗高。東京大學(xué)教授鳥海不二夫表示，自6月以來，推特上40%的帶有標(biāo)簽的AI生成圖像都來自日本。

Meitu的火爆背后也是AI繪畫的“出圈”。

今年8月，AI繪畫已開始在社交媒體上獲得大量的關(guān)注。一幅名為《太空歌劇院》的AIGC繪畫作品在美國科羅拉多州舉辦的新興數(shù)字藝術(shù)家競賽中獲得“數(shù)字藝術(shù)/數(shù)字修飾照片”類別一等獎。

這幅獲獎作品由AI繪畫軟件Midjourney生成，據(jù)報道，畫作創(chuàng)作者將AI自動生成的約100幅圖像進行微調(diào)，經(jīng)過約900次迭代，再經(jīng)過約80小時的PS修飾，最終完成了這幅畫作。

這一消息一時間引發(fā)熱議，大眾一方面驚訝于現(xiàn)在AI繪畫技術(shù)的發(fā)展之迅速，另一方面開始討論“AI是否會替代畫家”等問題。

新興賽道的崛起自然也離不開資本圈的追捧。國內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)大廠已經(jīng)相繼部署相關(guān)業(yè)務(wù)板塊。

百度推出了首款A(yù)I作畫軟件“文心一格”，用戶輸入一些文字后,就可以快速獲取由AI生成的相應(yīng)畫作。騰訊上線了“QQ小世界AI畫匠”活動，抖音和美圖秀秀也相繼推出了AI繪畫功能，用戶上傳照片后可以一鍵生成專屬異次元形象。

此外，一些AI繪畫小程序意間、盜夢師、無界和翰墨丹青，以及網(wǎng)站draft.art等也紛紛上線。根據(jù)意間公布的數(shù)據(jù)，其小程序平臺自2022年9月30日上線到2022年11月12日，用戶由0增長到了117萬人，其中，11月11日單日用戶增加65.7萬人。

海外市場上，入局者除了有谷歌、Meta這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還不乏有許多初創(chuàng)企業(yè)。

開發(fā)知名AI繪畫模型Stable Diffusion的英國開源人工智能公司Stability AI成立時間僅有兩年多。今年10月，Stability AI宣布獲得1.01億美元融資，領(lǐng)投公司為以支持開源著稱的Coatue、Lightspeed以及O'Shaughnessy Ventures。市場估算，此輪融資后，Stability AI的估值已達10億美元，成為新晉獨角獸。

主打AI文字生成產(chǎn)品的Jasper甚至比Stability AI更年輕。該公司成立于2021年1月，去年已擁有超過70000名客戶，并創(chuàng)造了4000萬美元的收入。同樣在今年10月，Jasper宣布完成1.25億美元A輪融資，估值達到15億美元。

相關(guān)版權(quán)問題待完善

AI繪畫屬于AIGC的一種，AIGC即AI-generated content，是指通過AI技術(shù)來自動或輔助生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，通過輸入指令，讓AI完成冗雜的代碼、繪圖、建模等任務(wù)，從而生成繪畫作品。

AI作畫的背后邏輯，就是通過學(xué)習(xí)海量的“繪畫作品”數(shù)據(jù)，AI系統(tǒng)會對人類繪畫產(chǎn)生一定的趨向性認識，繼而從已有的圖像中提取數(shù)字特征，再應(yīng)用到未來的繪畫過程中。

操作層面上，用戶只需要輸入幾個關(guān)鍵詞，就能獲得一幅由AI生成的繪畫。

AI繪畫發(fā)展的時間并不長。2014 年，GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)算法模型問世，通過AI內(nèi)部生成、判別兩套模型進行迭代訓(xùn)練，從而根據(jù)輸入的信息生成新圖像。此后AI繪畫出現(xiàn)了一系列新的模型，文本轉(zhuǎn)圖像技術(shù)逐漸完善和迭代，圖片的原創(chuàng)度、藝術(shù)性和渲染速度等也逐步提高。

去年以來，AI繪畫技術(shù)迎來了重大突破。去年年初，OpenAI團隊開源跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型CLIP，在與AI繪圖模型連接后使“文本生成圖像”成為可能，后隨著Stable Diffusion模型的進一步發(fā)展，讓生成的圖像真正觸達藝術(shù)級范疇。

今年8月，Stability AI在GitHub上開源了Stable Diffusion擴散模型的所有代碼，此后基于該模型的AI繪圖應(yīng)用開始遍地開花。

目前，市場上的主流英文AI繪畫模型，除了Stable Diffusion以外，還包括Google的Disco Diffusion，Open AI的DALL-E 2以及Meta的Make-A-Scene。

據(jù)國泰君安研報預(yù)計，未來5年，AI繪畫在圖像內(nèi)容生成領(lǐng)域的滲透率將達到10%-30%，對應(yīng)市場規(guī)模將超600億元。

雖然當(dāng)前市場認為AI繪畫具有廣闊前景，但AI繪畫涉及的版權(quán)問題仍值得關(guān)注。

中央民族大學(xué)法學(xué)院博士后邱治淼表示，現(xiàn)行著作權(quán)法強調(diào)任何受保護作品首先必須是“人的創(chuàng)作成果”，對于著作權(quán)保護的創(chuàng)作主體是否可以從人擴展到AI并無明確界定。

“人工智能生成物是否構(gòu)成作品？首先，必須基于個案考量該生成物是否具有獨創(chuàng)性，其次再考量它是否具備‘人的智力創(chuàng)造因素’。如果用戶使用了自己研發(fā)的軟件生成了成果，則該成果的所有權(quán)屬于軟件所有人；如果是使用了他人軟件而生成的成果，則取決于相互之間事先達成的協(xié)議安排。”他解釋說。

同時，他認為，畫師“禁止將我的作品用于AI作畫”的聲明類似于侵權(quán)警告函，在法律上是有效的，但在實際操作中可能較難認定。