AI繪畫行業專題研究：技術與應用雙突破，生產力變革在即.pdf

AI繪畫行業專題研究：技術與應用雙突破，生產力變革在即。AI 繪畫是 AIGC 重要的應用分支。近兩年包含擴散模型在內的關鍵技術取得突 破，技術可用性顯著提高，技術轉化為生產力的契機產生。隨著 Stable Diffusion 等應用破圈，用戶接受度和參與度持續提高，適用行業不斷拓展，未 來 B 端、AI 繪畫+3D 的商業化潛力值得期待。

發展進入快車道，迎來轉變為生產力的拐點

2022 年被稱為 AIGC 元年。8 月，憑借 AI 繪畫作品《太空歌劇院》，參賽者沒有 繪畫基礎卻獲得美國科羅拉多州新興數字藝術家競賽一等獎，引發熱議。Stable Diffusion、Midjourney 等 AI 繪畫應用推動技術進入民用領域，幾月內產出效果 便有直觀改善，被設計師、游戲工作室等廣泛用于輔助生產，生產力變革來臨。

關鍵技術取得突破，圖像生成效果效率均顯著提升

AI 繪畫是基于深度學習技術的。生成式對抗網絡 GAN 配合可對比語言-圖像預 訓練算法 CLIP，解決了跨模態問題，支持文本生成圖像；而 AI 繪畫的實操可分 為四個環節：加噪點、去噪點、復原圖片和作畫。隨著圖像掩碼建模 MIM、特 征處理器 Transformer、擴散模型 Diffusion Model 和神經輻射場 NeRF 出現，在 上述四個環節中發揮作用，AI“畫技”顯著提升。未來，我們預計深度學習領 域將有兩大主要前進趨勢：大模型和人工通用智能。

商業化前景廣闊，B 端和三維化或為突破口

AI 繪畫產品不斷豐富，體驗持續提升，已具備較好的用戶基礎。但 AI 繪畫產品 目前少有營收或實現盈利，目前相關產品變現方式較為單一。對于普通 C 端用 戶，缺乏性價比加高的商業應用場景，付費意愿不強。已有的賦能收費項目集中 在付費提速或者增加清晰度方面，變相彌補現有使用局限。我們認為：

B 端變現路徑更為多元、成熟，如廣告和營銷行業均有可想見的應用情景能 挖掘出較為可行的商業模型，付費的可能性和水平相對更高；

此外，人們對于未來元宇宙的期待是三維化、AI 化及開放式的，AIGC＋3D 是必由之路。AIGC+3D 是豐富游戲、影視、VR 等數字內容，降低其制作成 本的有力工具，目前已有部分 2D 產品具備 3D 遷移能力。