今年伊始，ChatGPT的東風(fēng)不僅吹向了國內(nèi)科技圈，也吹向了包括零售電商在內(nèi)的許多細(xì)分領(lǐng)域。
ChatGPT是AI行業(yè)發(fā)展的一個里程碑，正在引發(fā)一場生產(chǎn)力變革。它在市場營銷等方面已多有應(yīng)用：設(shè)計(jì)師用它快速生成圖像和視頻，文案人員用它幫助自己寫文章、寫文案、寫腳本……甚至已經(jīng)有不少領(lǐng)域在用ChatGPT“搞錢”了。
我們也從各種新聞報(bào)道中可以看到，曾經(jīng)數(shù)萬元成本才能拿下的假發(fā)模特實(shí)拍，如今依靠ChatGPT和Midjourney，僅用10分鐘就能生成好幾版，而且實(shí)測模擬顯示，AI繪圖會比實(shí)拍更加真人化，渲染完成之后絕對要比人工拍的好。
AI模特?fù)Q裝真的有這么好嗎？現(xiàn)在遇到的問題有哪些？
AI模特?fù)Q裝帶來的隱憂
正所謂“外行看熱鬧、內(nèi)行看門道”。作為CTO，我認(rèn)為把一項(xiàng)新技術(shù)注入產(chǎn)品，去賦能業(yè)務(wù)的時(shí)候，要考慮很多因素。當(dāng)前這個階段，大模型進(jìn)步非常快，但還是有很多問題沒有解決。
另外，用戶場景的需求本身也不完全一樣，應(yīng)用程序的運(yùn)行環(huán)境也不一樣。比如知識更新需要重新訓(xùn)練大模型，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，所以它的時(shí)效性有缺陷，無法做到對最新消息的知曉，對信息時(shí)效性要求高的場景并不適合。大模型是千億級參數(shù)的，需要設(shè)備端和云端實(shí)時(shí)連接，所以對于網(wǎng)絡(luò)通訊能力較弱、低功耗的設(shè)備不太適用。
因此，大模型雖然在很多地方適用，但也有一些場景不適用，作為企業(yè)，要去考慮如何調(diào)整，如何去抓住機(jī)會。
區(qū)別于以往的人工智能產(chǎn)品，ChatGPT不單單是文本生產(chǎn)的工具，其強(qiáng)大的語言處理和生存能力也增加了很多的用戶體驗(yàn)，同時(shí)也為我們降低了生產(chǎn)經(jīng)營、交易的成本，同時(shí)也提高了企業(yè)的經(jīng)營效率，而這種大規(guī)模的適配器以及迭代的能力也是ChatGPT的特點(diǎn)，它在特定的領(lǐng)域、專業(yè)語言以及自動化的客戶服務(wù)等各方面都做出了巨大的成就。
我個人認(rèn)為ChatGPT在零售行業(yè)，未來有非常廣闊的發(fā)展空間。
隨著數(shù)字化、智能化時(shí)代的到來，消費(fèi)者對于購物體驗(yàn)和個性化需求的要求越來越高。尤其在服裝電商領(lǐng)域，消費(fèi)者更加注重對服裝的直觀了解和購買體驗(yàn)。因此，對于電商商家來說，如何降低營銷成本、提高營銷質(zhì)量，成為亟待解決的問題。
以模特?fù)Q裝為例，目前市場上服務(wù)的商家均表示，通過AI模特?fù)Q裝，能夠?yàn)殡娚躺碳姨峁└玫臓I銷解決方案，可以降低商家的營銷成本，還可以提高商家的競爭力和展示效果，讓消費(fèi)者更直觀地了解服裝。
我們了解到目前AI模特?fù)Q裝從技術(shù)和實(shí)際情況都帶來一些問題和隱憂。
我了解到，一位電商從業(yè)者在AI技術(shù)上投入了約200多萬，打算從此不再雇用真人模特；一位淘寶服裝店主正在培訓(xùn)技術(shù)人員，等夏季上新時(shí)就換上AI模特；一位模特經(jīng)紀(jì)公司老板正在學(xué)習(xí)AI繪畫工具，打算不再聘用簽約模特。
種種做法，讓很多人覺得真人模特會失業(yè)。事實(shí)上，這種擔(dān)憂目前還是多慮，以現(xiàn)在的技術(shù)而言，AI模特?fù)Q裝還不能做到完全自動化。
目前AI生成的人物圖已經(jīng)較為成熟，海量的人物照片已經(jīng)被喂進(jìn)AI的大模型中，在此基礎(chǔ)上，可以通過自定義訓(xùn)練集對模型進(jìn)行微調(diào)，比如臉、衣服的部分。據(jù)了解，目前做AI模特的同行，大多是直接使用已訓(xùn)練好的模型。
一般來說，只要輸入相應(yīng)的文本關(guān)鍵字，AI就能生成相應(yīng)圖片。如果商家想要一位棕色長發(fā)的女性模特形象，那么輸入“棕色”“長頭發(fā)”“女性”的關(guān)鍵詞，AI就會生成不同樣貌的棕色長發(fā)女性。在此基礎(chǔ)上，如果商家偏好其中某一個，可以固定參數(shù)，在之后的換衣步驟中使用同一位AI模特。
不過AI圖看多了之后，還是能分辨出不是真人，比如AI的臉都長得差不多、身材也類似，有些腰細(xì)得不太合理。目前，許多訓(xùn)練好的AI模特模型都使用了來自日本、韓國的數(shù)據(jù)，長相帶有明顯的日韓風(fēng)。這也是為什么很多用AI做模型的小公司，訓(xùn)練了數(shù)個自定義模型，再混到原先的模型里，生成的臉還是帶有原來模型的感覺。
其實(shí)，很難去校準(zhǔn)一個完全脫離AI味的東西。這個局限性當(dāng)然可以解決，比如你再去訓(xùn)練，但是每一次訓(xùn)練，成本又上去了。
再比如，即便使用AI生成的圖片可以多達(dá)每秒30余張，甚至更多，但是從真人視角去看，可以使用的可能一張都沒有。
對于使用AI模特的商家而言，換裝試衣的技術(shù)非常關(guān)鍵。目前商家的做法主要有兩種方式可以實(shí)現(xiàn)：一種是拍攝衣服各個角度的照片，借助LoRA模式訓(xùn)練這些照片，生成模特穿上這條裙子后的各個姿勢圖像；另一種方式是重繪，需要把衣服套在石膏假人上并拍照，將衣服部分固定下來，再生成AI模特和仿真背景。
不過這樣還是存在很多問題。前者生成的圖像不能保證百分之百地還原衣服，可能有10%的細(xì)節(jié)會丟失。比如，原本衣服上的一朵小花，生成后可能會變成一個圓點(diǎn)，這種情況下，需要再進(jìn)行細(xì)調(diào)或人工后期。而后者，每次將衣服套上模型并拍照，也會增加時(shí)間成本。從你拍下來的照片，到直接一張成品的圖，沒有那么自動。
機(jī)遇和挑戰(zhàn)
實(shí)際上，AI模特仍有局限，目前AI模特的繁瑣之處在于生成之后仍需人工篩圖，比如AI生成10張圖，其中可能有幾張質(zhì)量不高，或細(xì)節(jié)畫錯，這時(shí)候就需要人工篩選出更好的圖，再進(jìn)行后續(xù)操作。
據(jù)我觀察，AI模特的技術(shù)已經(jīng)具備，但能否大規(guī)模商用，取決于成本和效率。假如說成本還不夠，或者成本不合算，即使有技術(shù)也沒用，但是大家都看到這個前景了。
圍繞著ChatGPT和AI，國內(nèi)已經(jīng)有不少廠商早已開始投入研發(fā)和進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)場景的布局，這也是當(dāng)下最火熱的賽道。
以科大訊飛為例，前不久，科大訊飛星火認(rèn)知大模型正式上線，這也意味著科大訊飛正式加入類ChatGPT模型的競爭。
眾所周知，科大訊飛可以說是智能語音領(lǐng)域的王者。雖然已經(jīng)有多家平臺推出了類ChatGPT模型，但是主打“AI+行業(yè)”模式的科大訊飛可以更好的將人工智能運(yùn)用在各個行業(yè)之中。這在目前國內(nèi)的人工智能市場中，是獨(dú)特的存在。
科大訊飛的星火AI可以很好的將企業(yè)結(jié)合在一起，圍繞著知識問答、代碼編程、數(shù)理推算、創(chuàng)意聯(lián)想、言翻譯等多個使用場景，通過海量的文本代碼和知識學(xué)習(xí)，通過自然對話的方式，理解用戶需求，并有效執(zhí)行任務(wù)。
這一切的背后都是服務(wù)用戶和消費(fèi)者。
事實(shí)上，早在2021年，科大訊飛便與我們伯俊科技進(jìn)行了合作，共同探索私域經(jīng)營。
作為伯俊的戰(zhàn)略客戶，科大訊飛和伯俊科技再次聯(lián)手，伯俊科技將通過構(gòu)建商品統(tǒng)一服務(wù)能力、一方數(shù)據(jù)沉淀能力、全渠道聯(lián)合庫存能力、全渠道訂單服務(wù)能力、全渠道信息敏捷響應(yīng)能力、數(shù)智化分析評估能力，助力科大訊飛實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
在星火AI加持下，伯俊科技將為科大訊飛提供可靠支持，為其消費(fèi)者業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，共同推動零售行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展。（作者系伯俊CTO陳雨陸）
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