原画师惊呆:这个爆火AI真把梦境画成现实了!下载APP人人可用
谁还说AI画画莫得灵魂?
明敏 梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
没想到,平常都是我拿着最新AI的Demo到处去安利。
这回竟然被美术圈的朋友安利了一个AI绘画APP???
话不多说先看效果:
这摩登又玄幻的画面,一上来就冲击到我了。
抽象的线条兼具了美感和想象力,同时还传递出未来城市的感觉。
要不是被剧透,我还真不一定能立刻猜出来这是出自AI之手。
而且除了能对照片进行二改,这个AI还能根据文字命题、凭自己想象作画。
比如输入落日飞车四个字,在AI的“想象”中会是这样:
另外还可以画出不同画风,目前已支持20种。
还真是能满足你提出的所有需求,怪不得能征服美术设计圈(doge)。
AI画完后,甚至可以一键保存成手机壁纸。
在微信公众号后台回复“wombo”,可开盲盒获得随机壁纸,总共5款哦~
过去几天,这款APP还在Apple Store图形和设计区霸榜多日(安卓版本也有)。
要知道,过去美术圈、艺术圈可是有不少人吐槽AI生成的内容没得灵魂。。。
结果现在纷纷在社交平台上po自己的作品,还有设计区大V要专门聊聊这个事儿。
但更让我震惊的是,这个APP背后公司的故事。
公司创始人现在只有25岁,为了创业,他直接从多伦多大学退学。
公司首次推出的APP(WOMBO.AI),能让照片对口型唱歌。
没错,就是那个此前在抖音上爆火、席卷全球互联网的魔性特效。
凭借着这款APP,这家公司估值直冲4000万美元(折合人民币约2.5亿)。
而他们最初的启动资金,只有6万美元。
这不禁让人好奇,到底是怎样的一伙人,能凭借AI一次又一次做出全球爆火的APP?
25岁辍学创业,公司估值4000万美元
先从小哥的公司Wombo创办说起。
Wombo是一家加拿大公司,创始人及CEO名叫Ben-Zion Benkhin,今年25岁。
(接下来我们暂时用“小本哥”来称呼他)
小本哥本来是多伦多大学数学与哲学专业的一位学生。
在学校的时候,他组建过一个人工智能兴趣社团,自己对deepfake也十分感兴趣。
2020年8月的一个夏夜,小本哥和他的室友在公寓屋顶上吹风,突然灵光一现:
为什么没有人做一个APP,可以把一张普通的照片变成搞笑视频?
在经过4个小时的讨论之后,Wombo的雏形轮廓逐渐清晰了起来。
为此,他选择辍学完成创业。
同时还拉来了自己做管理顾问的朋友Paul Pavel一起“搞事”,并在多伦多大学招募了一些学生。
其中Angad Arneja放弃了全额奖学金,选择和小本哥一样辍学,现在他是Wombo的人力主管。
公司最初启动资金有6万美元,主要依靠各位创始人的父母慷慨解囊。
小本哥说这些钱主要用在了买电脑、招募开发人员和品牌推广上。
大约半年以后,2021年2月28日,Wombo就准备好发布了。
小本哥和其他公司创始人们把这个应用发给了大约10个人。
一周之内,Wombo的下载量就达到了50万次。
第二周,这个数字跃升到了900万。
由此,Wombo也引起了各方投资人的关注,顺利拿到了由Global Founders Capital和Sofreh Capital共同领投600万美元天使轮。
现在估值达到了4000万美元。
值得一提的是,Wombo在爆火前,曾被200多家VC拒绝过。
所以这一波下来,真正赢麻了的是最初提供启动资金的家长们。
比如Paul Pavel的父母就是资助2万美元,最终换来了数十万美元的股票。
目前,Wombo旗下的两个APP下载量已经达到了8400万+,月活用户超过1000万。
Wombo上的创作量已经达到10亿,Dream by Wombo这一数据也达到了1.8亿。
由此带来的收入也非常可观,去年Wombo上线4个多月,依靠内部广告和免费歌曲库获得了数十万美元的收入。
Dream by Wombo支持用户购买自己用AI生成的作品。
20美元可定制一张海报,加边框的价格则从45美元起算。
这个AI是怎么画画的?
让AI根据文字作画,了解AI的朋友会知道这属于多模态生成。
模态,指的是文本、图像、声音等不同的信息表现形式。
多模态,则是把不同类型的信息结合起来。
如果给每个图片标上文字描述组成一对,用大量这种图文对去训练AI,就能让它理解到图文之间的对应关系。
OpenAI开源的CLIP就是这个原理,Wombo工程师也曾在一次采访中透露过,他们的算法中就使用了CLIP。
CLIP使用了4亿组从网上收集的图文对做训练,可以理解颜色和形状,日常物品或建筑物,甚至抽象的艺术风格比如“印象派”或“赛博朋克”。
接下来,还要解决图像生成的部分。
没错,又要请出GAN了,而且这次GAN要接受CLIP的指挥。
整个流程是这样的:
首先生成一张平平无奇的随机图像当种子。
让CLIP给图像与文字描述的相似度打分,反馈给GAN,GAN以提升分数为目标不断迭代。
整个迭代过程可以在App中直观地看到。
其中的随机性意味着AI几乎不可能两次生成同样的图像。
如果第一次结果不满意,还可以点击按钮用相同配置再试一次。
至于Wombo的算法具体使用了哪种GAN,并未公开。
但在招聘信息里,高级机器学习工程师的岗位描述中写着,有DC-GAN经验的优先。
DC-GAN最早于2015年提出,是第一个使用深度卷积网络生成图像的GAN变体。
意味着Wombo的算法大概率是以此为基础改进而来。
Wombo选择卷积网络而不是Transformer的理由也不难猜。
要做成移动App给全球玩家使用,而且生成的是高分辨率图像,卷积在效率上要占优势。
CLIP+GAN结合成AI画家的方法并非Wombo首创。
CLIP于2021年1月发布,第二天网友@advadnoun就开始试验其与各种生成模型的组合。
最终他选择了BigGAN,将代码发布为Colab笔记The Big Sleep
早期The Big Sleep生成的画,怎么说呢,总是带点精神污染,分辨率也不高。
(建议不要去翻@advadnoun的早期分享,真的有毒)
后来西班牙玩家Katherine Crowson在此基础上发布了CLIP+VQGAN的版本。
VQGAN是CVPR 2021 Oral入选论文,将CNN的高效率和Transformer的高性能结合起来,生成的图像质量更高。
这一版Colab笔记真正流行了起来,不少人开始分享AI创作的画,还开发出各种技巧。
比如文字提示中加入虚幻引擎或者光线追踪,画质还能大幅提升。
围绕CLIP+VQGAN开始形成社区,代码不断有人做优化改进,还有了专门收集发布AI画作的账号。
而最早的先驱@advadnoun还顺利入职Adobe担任研究员。
但这一波AI作画浪潮的玩家主要还是技术爱好者。
毕竟在Colab上排队申请GPU、运行代码训练AI,时不时还要处理一下报错,门槛还是有点高了。
直到Dream by WOMBO的出现,改变了一切。
AI作画开始被认真对待
实际上,这几年已经浮现出不少让AI作画的技术工具。
最早是谷歌在2015年推出的DeepDream。
后来,除了前面提到的以外,还有英伟达的GauGAN、OpenAI的DALL·E,开源的Disco Diffusion等。
凭借着独一无二还惊艳众人的特点,AI作画影响到的圈层也越来越广泛,比较典型的有美术圈、艺术收藏圈以及NFT领域。
首先来看美术圈,他们接触更多的是Disco Diffusion。
这款AI用扩散模型代替了GAN,生成图像的质量更高,几乎达到了原画级。
尽管要在Colab上自己运行代码,门槛不低,但还是大受欢迎,甚至出现了专门收集提示词的共享文档。
知乎上最近也有一个与之相关的热门话题。
AI绘画会对美术行业产生什么样的影响呢?
在这个讨论中,大部分人都觉得,AI对当下美术圈的影响还比较有限。
但是未来呢?大家的观点不尽相同。
有人认为AI可以成为创作者的辅助工具;有人却觉得AI能直接取代画师。
知乎答主@画画的花噎菜认为,AI绘画依旧淘汰不了绘画行业。
往远了说,照相机没有淘汰写实油画;往近了说3D辅助也没有淘汰写实数绘。
……
如果你还是怕被抢了饭碗,那不妨让自己画得好一点。因为不论什么行业,高端的市场都是最难被淘汰的。
@鱼一般也觉得,AI将会是专业画师手中一个很好的工具,可以提供很多灵感,也可以当做底稿使用。
@Liuuzaki虽然也赞同AI在想象力上是长板,但他认为,AI有一天会取代与之工作方式相似的从业者。
AI并不擅长逻辑,只擅长美感。它是天生的艺术家,而不是工程师。
这种工作方式很像现在的一些美术工作者。
而如果再把目光延伸到艺术收藏圈来看,AI作画在这几年已经带来了一些肉眼可见的影响。
2018年,一幅由AI创作出的肖像画在纽约佳士得拍卖会上以43.2万美元成交。
这一价格也是该场拍卖会的最高成交价,甚至超过了同场拍卖的毕加索作品。
这幅画最大的噱头,便是用GAN作画所带来的的独一无二性。
One More Thing
最后,AI作画还影响到了同样在冲击艺术圈的NFT。
此前有人推出了一个平台Eponym。
它能够利用AI将文本转化为图画,然后再将这些作品直接铸造到最大的NFT市场OpenSea。
在这个平台上,每个文本只能生成一幅画作。
由它推出第一批NFT(3500个),在OpenSea上一夜售罄。
关于AI作画将成为NFT领域的下一个趋势,也成为最近圈内热议的话题。
实际上,Wombo也有进军NFT领域的打算。
去年年底,有位网友在推特上向他们发问:
你们是否把用户生成的画作铸造成了NFT?
对此官方给出回应:目前还没有铸造,但是正在考虑这一计划!
这事儿,你怎么看呢?
(别忘了在微信公众号后台回复“wombo”,可开盲盒获得随机壁纸~)
AI绘图灵感共享库:
https://docs.qq.com/sheet/DWFR0VmpQa3ZtbXda
TheBigSleep:
https://colab.research.google.com/drive/1NCceX2mbiKOSlAd_o7IU7nA9UskKN5WR
CLIP+VQGAN:
https://ljvmiranda921.github.io/notebook/2021/08/11/vqgan-list/
Disco Diffusion:
https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb
参考链接:
[1]https://www.theglobeandmail.com/business/article-making-it-by-faking-it-how-torontos-wombo-became-canadas-fastest/
[2]https://www.8btc.com/article/6722724
[3]https://artthescience.com/magazine/2022/02/16/features-wombo-dream-and-ai-art-with-salman-shahid/
[4]https://weibo.com/u/5619550614?is_hot=1
[5]https://www.zhihu.com/question/528563685/answer/2447959396
[6]https://www.zhihu.com/question/528563685/answer/2445286621
[7]https://www.zhihu.com/question/528563685/answer/2445279372
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