
为了让大家更好地了解各大AI工具的运作方式以及带来的生产力革命,小编将逐一介绍它们的适用场景、核心优势和深远影响。这将有助于展示AI内容生成对我们生产力的潜在变革。接下来我们将进一步展示直观地介绍AI关键词的概况,以便为您建立更全面的认知。
AI生成内容定义为”AI-Generated Content”,即生成式AI,它是AI赋能技术的一种表现形式。其底层技术包括基础生成算法模型、预训练模型和多模态技术。AI生成内容的核心优势在于跨模态生成和策略/线索生成。生成内容主要包括外显性(如文本、图片、音频、视频)和逻辑性(如策略、剧情、训练数据)。这种生成的形式可以基于线索部分生成,基于底稿优化生成,也可以完全自主生成。
AI生成内容具有多重产业价值,包括联动其他AI系统和数据库实现个性化和高频优化、将深刻改变内容生产逻辑和形式、推动艺术创新、提升创作效率与反馈效率、拓展UGC用户群体等诸多方面。
因此,随着我们迈入“模型即服务(MaaS)”时代,设计师的要求将会随之提升。精准表达能力、创意能力、审美品味、叙事能力和搜索能力等方面的能力将成为设计师必备的核心素养。
下面,我们开始介绍具体的工具,让我们开始吧!
在AI工具中,Adobe近期发布了最受瞩目的“生成式AI模型集”Adobe Firefly。该工具通过训练使用Adobe Stock图像、公开许可内容和版权已过期的公共内容,聚焦于视觉效果,并生成可商用内容。与其他AI绘画软件通过输入文字进行指定不同,Firefly将这些指定设计为可视化的可选步骤,使生成结果更加可控。用户还可以利用自有品牌内容训练Firefly,使其生成的内容符合品牌风格和设计语言。这种能够直接生产可消费内容的工具将支持大规模的个性化。
此外,Adobe还推出了Sensei GenAI,在服务设计领域表现突出。借助Adobe Experience Platform(AEP),该工具能将组织的客户数据和内容整合在统一的通用语言模型下,从而允许品牌根据客户洞察来训练生成式AI模型,输出适合品牌特定使用情境的内容,如生成营销文案、对话式体验等。搭载Sensei GenAI的Adobe服务设计软件将实现自动创建精细化的受众细分、实时模拟线上线下客户体验、测试用户体验旅程等功能,从而提升企业满足千人千面的能力。
综上所述,Adobe的AI工具将极大地提升设计生产力,对设计行业的整体影响将愈发明显。Adobe的AI工具涵盖了完整的客户体验管理生命周期,同时确保了符合客户期望的企业级安全性和数据治理能力。,这标志着微软在改变传统图片搜索逻辑方面迈出了重要一步。
另一方面,微软推出的Microsoft 365 Copilot将提供自动化重复和基础工作、跨应用工作协同以及使用自然语言实现工作结果等功能,这将帮助设计师们提升业务能力。Microsoft 365 Copilot的引入将让人们将注意力集中在项目本质上,更加重视体察人的情感。
在另一个领域,Epic Games展示了名为“MetaHuman Animator”的面部动捕方案。这个方案可以在几分钟内实现高精度的面部动画还原,逼真重现表演者的个性和细微动作变化,满足了3A游戏和好莱坞电影的需求。随着面部动画制作门槛的降低,这项技术将让更多人能够轻松上手。
另一款产品是Meta AI推出的“Make-A-Video”,可以根据输入的自然语言生成5秒的短视频,支持图片转视频以及根据视频生成相似视频等功能。尽管目前生成的作品存在一些问题,比如低分辨率和缺少细节,但这一技术仍有发展空间。
此外,Google推出了一款名为“Phenaki”的文字生成视频工具,能够生成大约2分钟的视频,与“Make-A-Video”有着类似的功能和产出水平。目前这些技术都还在发展中,需要进一步观察。AI领域不断探索,将主要专注于“2D到3D生成”和“多模态理解结合生成”等高难度领域。
此外,Magic3D 也是一款通过文字描述生成3D模型的AI工具。开发者声称该工具的建模速度比DreamFusion快两倍,同时支持基于提示词编辑已创建好的3D模型。另外,Omniverse avatar 是一个用于生成交互式AI虚拟形象的技术平台,可以连接NVIDIA在语音AI、计算机视觉、自然语言理解和模拟等方面的技术。该平台的虚拟形象具备光线追踪3D图像效果,具有交互功能,可以看到、说话,甚至参与各种话题讨论。
Omniverse本身是一个异地协同设计平台,能够运行目前主流的大部分设计软件。团队成员在Omniverse可以同时进行同一个项目的设计,实时查看其他人的工作进度和整体设计效果,极大提高工作效率。这种协作模式无疑是未来设计领域的主要趋势。
以上是AI辅助设计领域即将推出的工具。这些工具不仅让我们了解到技术的应用范围,也让我们对未来的工作方式和技能提升有了更清晰的认识。让我们一起行动起来!