“我們已經跳進了一個大海，裏面什麼都有，我們只要做好 prompt 的設計和訓練，就能在大海裏找到任何想要的東西。”

　　今年 5 月，杭州絲綢界“老字號”、國禮絲綢品牌萬事利與無界AI 達成合作，共同探索 AIGC 技術在絲巾設計領域的應用。

　　經過近三個月的探索，此次備受業界矚目的合作取得了哪些進展，AIGC 與實體産業的結合還將帶來哪些新的變革？近日，巴比特對萬事利人工智慧創意項目總經理劉婧做了採訪。

　　劉婧表示，萬事利這段時間以來與無界合作在藝術花型創造領域已經做了十多個 LORA 的模型訓練，預計到年底完成全部訓練工作。屆時用戶將能通過萬事利的小程式輸入文字或者直接語音選擇喜歡的風格模型生成作品，這些作品經過萬事利打造的數字化快反生産鏈最快可以在 72 小時內送達用戶手中，真正實現所見即所得。

　　大模型打開了我們的天花板

　　實際上，萬事利在AI的探索可以追溯到 2018 年，五年的時間積累讓團隊對人工智慧建立了高度的認知。這也是為什麼在目前很多傳統企業對這次 AIGC 浪潮沒有反應過來或者保持觀望的時候，萬事利能夠一馬當先毫不猶豫一頭扎進來的原因所在。

　　此前的人工智慧訓練是基於卷積神經網路，存在一定的局限性。它非常受限于素材庫，只要企業沒有辦法提供更多的素材，它就沒有辦法生成更多的作品。

　　卷積神經網路還有一個弊端是只能接受向量圖形的素材，如果不是向量圖形，需要讓設計師手工做成向量圖形，就相當於描稿，把這個稿子描出來至少需要兩三天的時間才行，需要花大量的人力物力，成本非常高。

　　即便如此，萬事利還是把這塊硬骨頭啃了下來。萬事利與微軟小冰合作聯手打造了“西湖一號”人工智慧模型，利用深度學習對絲巾構圖比例優化、圖案元素換色等。經過多年的持續訓練，萬事利基於該人工智慧模型對 50 余萬個花型數據中的美學規律解構，算力高達 10 的 27 次方，可以為全世界 80 億人每人設計 10 萬條不重樣的絲巾。

　　時間到了 2022 年，人工智慧進入新紀元。由 Midjourney 生成的畫作《太空歌劇院》擊敗人類選手獲得大賽的冠軍，ChatGPT 的橫空出世在全球掀起大模型浪潮。

　　由AI創作的作品《太空歌劇院》

　　時代，變了。

　　“當我們了解到stable diffuion、Midjourney 這些 AIGC 工具後，我們覺得在素材庫這個事情上已經不需要用戶再去強參與了，因為我們已經跳進了一個大海，這個大海裏其實什麼都有，我們更多的是要去做一個方法論的總結，我要發出什麼樣的指令才能在海裏找到我想找的東西。”劉婧説。

　　而這個方法論的總結就是 prompt 的設計和訓練。

　　擴散模型的出現，徹底解放了雙手，萬事利再也不需要像以前一樣先由設計師將圖片手工轉換成向量圖形再交由機器訓練了。它帶來的不僅是效率的提升，更是創意的延展。

　　“從小冰的人工智慧模式到現在的大模型模式，讓我們看待創意可以無限地去發展，而不用約束于素材本身、數據庫本身。”劉婧總結説。

　　結緣無界AI，共同成長

　　如果説國內哪一家公司嘗到 AI 繪畫頭啖湯的，無界當仁不讓。

　　2022 年 8 月 31 日，無界 AI 上線。作為定位“最懂中國風的 AIGC 平臺”，無界 AI 致力於為國內用戶提供更加簡潔易用、模型更加豐富的 AIGC 繪畫工具，上線不到 1 年用戶數就超過 300 萬。

　　“聚焦、與時俱進、共同成長”，是萬事利選擇與無界 AI 合作的出發點。

　　首先是聚焦。無界圍繞 AI 繪畫提供一站式産品、模型以及算力服務支援文生圖、圖生圖、視頻生視頻三大生成模式，支援上百種基礎模型、風格模型以及二次元模型。無界 AI 還有自己的算力平臺，不僅可以滿足平臺用戶快速出圖需求還可以為其他需求方提供算力租賃服務、私有化部署服務以及定制化模型訓練服務。無界 AI 還推出了“潮汐模式”，利用無界 AI 空閒算力資源為有大量作圖需求的用戶提供更人性化的服務。

　　其次是與時俱進。經過四次重要迭代，無界 AI 支援的模型包括 100 + 基礎模型、200 + 風格模型、800 + 同人角色以及 Lora 模型。無界 AI 首創廣場一鍵同款功能，為平臺用戶打造“懶人神器”。上線“魔法骰子”，輔助用戶開拓創作思路。無界 AI 不只是創作者工具還是聚集優秀創作者的社區，目前社區用戶量已突破 300 萬，每天作圖量超過 200 萬。

　　最後，共同成長。在大模型應用早期，企業非常需要能夠一起共同成長的合作方。通常，大公司更多的是提供一個平臺化的服務，客戶需要自己提供很多的想法和素材，自力更生。無界 AI 作為創業公司每週都會迭代新的模型，同時也會將好的創意及時同步給合作方，雙方能夠長期陪伴、共同成長。

　　AIGC 重新定義審美

　　在以前，絲巾設計採用向量圖形設計邊緣是非常的清晰的，但是大模型生成的作品是像素級的，擅長不規則圖形和意境創意類的圖形，對於規則的幾何類圖形設計會相對比較弱。針對這個問題，劉婧表示，在應用過程中可以通過 prompt 調整去生成一些相對規整的圖形。

　　不過，與其迎合過去的審美，劉婧更看重 AIGC 在新時代引領新的審美。

　　傳統絲巾樣式

　　“以前可能大家認為絲巾只能是向量圖形，要有非常明確的線條、輪廓才行。但今天，無論是寫意山水還是科幻宇宙，我們都可以用絲綢這樣的載體去呈現出來。”

　　精細化的設計是一種設計，但是藝術流派也有很多不是精細化的設計。這些都可以用絲巾來承載。劉婧認為，我們其實不用太束縛于大模型達不到原來的審美怎麼辦，大模型有更多新的東西，我們應該去思考如何把這部分應用得更好。

　　風景、插畫風格，由萬事利現階段模型出圖

　　動/植物描繪風格，由萬事利現階段模型出圖

　　現在有了 AIGC，結合萬事利自主研發的 ICOLOR 色彩管理、IART 雙面數位印花及 GBART 數字環保印染技術，做絲巾就跟印表機噴印一樣方便。

　　萬事利在中國國際絲綢博覽會

　　展示的數智化印花一體機

　　AIGC 技術打開了一種新的圖形生成方式，它不再局限于原來的工藝，審美和藝術呈現的形式勢必會發生變化，這是未來的趨勢。

　　AIGC 賦能柔性供應鏈

　　技術的突破最終要落到産業本身，萬事利對 AIGC 的要求遠不止設計出更好的作品。它有著更高的期望，那就是打通 S2B2C 柔性供應鏈，對製造業真正帶來切實的變革。

　　萬事利打造了賦能行業設計師的“AI 創意設計工作站”平臺、提供設計生産全鏈條服務的“AI 選品平臺”以及高端個性化絲巾定製品牌“喜馬東方”，圍繞産品方、渠道方、消費者提供産品設計、數字化選品、一鍵打樣並且能夠提供柔性生産的交付服務。從選品到實物生産再到交到客戶手上，只需要 72 小時。

　　在 C 端，萬事利通過喜馬東方小程式直接觸達用戶，實時了解到市場的資訊和用戶的反饋，去迭代和優化模型。在渠道方，電商達人直接在 AI 選品平臺選稿下單、確認打樣後直播上架。當直播完成以後，根據實際銷售量向萬事利發送下單的指令。萬事利接到指令後會根據訂單直接把貨發送到用戶手中。渠道方再也不需要像之前那樣提前囤貨了，減少了庫存壓力，營業利潤自然提高了。

　　因為 S2B2C 的模式速度夠快，製造業原先的先生産再銷售的模式變成了先銷售後生産，困擾渠道方的庫存積壓問題也被順利解決了。

　　AIGC 不是淘汰，而是增量

　　今年初，AIGC 的爆火給不同行業的打工人帶來焦慮，擔心現有的工作被取代。

　　AIGC 帶來效率的提升確實是顯而易見的。以前一個設計師做一個設計稿，至少要兩三天起步的時間才能完成。現在用 AIGC 每天可以生成一兩百的設計稿，經過篩選後，會得到 10-20 個合格的設計稿。目前，西湖一號選品平臺通過 AI 能力每週可以提供 50 多款的選品絲巾。

　　效率提升進而會使得員工組織結構發生變化。以前的創意設計團隊必須是設計專業出身，未來就沒有那麼大的限制了。比如以前一個 30 人的設計團隊全都是 30 個設計師組成，未來可能會變成 5 個出創意的人、10 個海量跑圖的人以及 15 個真正讓創意落地成産品的人。

　　劉婧表示，“萬事利在做年度産品開發或者個性化定制産品時，需要向客戶提供大量初稿提案。而從提案到銷售落地，其實是有一個淘汰率的。以前我們設計師大都會被困在提案這一步，現在提案這個部分完全可以用不是設計專業的人來借助 AIGC 的能力來代替，專業設計師可以把更多的精力放在産品落地上。所以我覺得它不是一個淘汰，而是一個增量。”

　　比如，在過去一個月接到 1000 個性化訂單，基於原來的人員配置，可能只能做 300 個提案，剩下的 700 個來得及就做，來不及就不做，造成一部分業務流失。現在用了 AIGC 至少可以把 1000 個提案都做了，後續再跟進。對企業來説，組織模式是增長的，並且效率也提高了。

　　過去 10 年，萬事利一直以“盛會上的萬事利”廣為人知，未來萬事利將順應 AIGC 創作時代的趨勢，持續探索數字絲綢的道路，讓絲綢藝術創作實現無邊界、無極限。 

來源：中國網    | 撰稿：辛文    | 責編：汪傑菲    審核：張淵

新聞投稿：184042016@qq.com    新聞熱線：135 8189 2583