“我看到了一个充满无限可能的新世界”，在面试完AIGC产品经理这一岗位后，陈漫在社交平台上如此描述自己的感受。
AIGC浪潮席卷全球，技术革新越是凶猛，人们的失业焦虑便越加强烈。为了应对AI带来的冲击，有些人决定“打不过就加入”，转身投向这个风口行业。陈漫便是转行潮中的一员。
如今在社交媒体搜索“转行AI”“AIGC就业”等关键词，就会涌现大量转行经验的帖子。不少博主呼吁大家抓紧时间转行进入AI领域，“真心建议大家冲一冲AI赛道”“抓住AI红利”，此类标题反复出现。
（图/pexels）
今年春招，不少人瞄准了AI这个新兴行业，试图快速搭上这一时代的顺风车。据猎聘大数据研究所，今年AIGC新发职位较去年开工首周同比激增6倍，与之相应的是，投递AIGC领域的人次同比增长接近2倍。
AIGC产品经理求职者暴增十倍
猎聘发布的《2024新春开工首周就业洞察报告》显示，从AIGC相关职位的职能分布TOP5来看，算法工程师、产品经理位居前二，占比为18.95%、12.63%。在这TOP5职能中，算法工程师收到投递人次最多，而产品经理被投递的人次同比增长近10倍。
AIGC产品经理无疑已成为今年春招最热门的岗位之一。
相较于其他技术岗位而言，产品经理对AI技术的要求更低，转型更容易实现。
但实际上AI产品岗位并没有人们想象的那样多。
（图/《通往AG之路》知识库首页截图）
AJ是《通往AGI之路》知识库创始人，她还在某互联网大厂担任产品经理的时候，就在飞书文档上创建了这一知识库。随着越来越多人加入并不断完善，《通往AGI之路》知识库形成了一套全面、系统的AI学习架构，且是免费的，因而迅速走红，短短两个月内吸引了数百万的访问量。据不完全统计，目前该知识库团队建立了超过50个群组，社群成员超6千人。
AJ向时代财经介绍道，社群内部有很多人是希望通过自学转型进入AI行业的。但AJ认为，市面上真正做得好的大模型公司屈指可数，而当中部分公司也还面临着生存挑战，因此不建议大家盲目转型去做AI产品。
腾讯招聘AI领域负责人尹利在接受时代财经采访时也表示，尽管目前AI大热，但非研发、非算法的岗位数量实际是有限的。“虽然AI技术已经广泛融入人们的工作和学习生活中，但对于职业选择和规划，还是需要进行理性判断。”
他进一步提醒道。
对于希望跨界入行但缺乏AI经验的求职者，尹利坦言社招会比较困难，校招相较而言更为包容。“对于应届生，会倾向于考量对方的学习能力、探索欲望以及对技术的敏感度等特质，也建议应届生提前对AI领域进行学习和研究。”
知识付费通往AI？
与AIGC求职者数量同样激增的，还有AI付费课程。
作为缺乏AI经验的职场人，陈漫就是通过在互联网上报课学习实现转行的，如今已顺利成为一名AIGC产品经理。
这不是陈漫的第一次转行。2020年，她从建筑行业转至互联网，从事解决方案工程一职。工作几年后，随着市场变化与竞争加剧，她渐渐感到迷茫和焦虑，从而再次萌生了转行的念头。
契机发生在去年下半年。她在招聘网站上刷到招聘AIGC产品经理的信息。尽管对这个领域不太了解，她还是选择去面试看看。在尝过一次面试后，她便下定决心转行进入AI领域。
为了补足知识，她在一个短视频平台报名购买了两门AI相关课程，后续又在小鹅通付费参加了《AIGC工程师技能证书》的培训班。在后面的三个月时间里，她白天上班，晚上学习，周末则沉浸在各种AI知识课程里。“课程与考证培训一共花费约3千多元，起码两门课程绝对是值得的。”陈漫告诉时代财经。
至于《AIGC工程师技能证书》，则是由工信部颁发的。在通过技能培训考试后，陈漫确实在工信部网站上查到了证书信息。
（图/工信部）
据了解，工信部于去年推出人工智能AIGC技能评测，通过评测的学员将获得《AIGC工程师技能证书》。据澎湃新闻报道，工信部表示该证书“不是职业资格证书，也不能作为上岗证，仅证明学过该技能”。对于收费问题，工信部则表示，证书均委托给培训机构，具体收费信息由培训机构制定。
不久前，自称清华博士的“AI大V”李一舟的翻车事件引发了外界对AI课程乱象的关注。根据飞瓜数据显示，李一舟推出的199元AI课程，一年内卖出约25万套，销售额约5000万。有业内人士测算，3年时间李一舟仅通过卖课就赚了1.75亿元。
但在巨大的市场需求之下，社交平台上各类的AI课程和职业咨询仍如雨后春笋般冒了出来，课程质量也参差不齐。
AJ认为，当前的“乱”是一个必然的现象。“毕竟AI应用还没那么普及，此时的信息差是巨大的，当前就一定会是‘卖铲子’的阶段”。相较于付费课程，知识库适合有更强的自学能力的群体，AJ表示“有些线上课程其实也挺好的，相当于是‘喂饭’”。
陈漫在社交平台分享自己考证、转行的经历后，不少网友前来咨询。
“他们最大的担忧就是怕被割韭菜。”陈漫表示，也有网友评论质疑称报课没用、课程太贵，陈漫却不这么认为：“有这么一个窗口可以学习，只要能学到东西就行。”
至于考证，她笑称这是自己的执念，“之前在建筑行业，一年里有80%的时间都在学习和考证”。
去年年底，面试了五六家公司后，陈漫最终顺利入职一家To
B的AI产品公司。“薪资涨了20%-30%，感觉自己很幸运。”陈漫说。现在陈漫已经入职了三个月左右，工作中会遇到一些不太理解的专业知识，导致跟研发部门同事存在沟通障碍。“有时候也感觉压力爆棚”，陈漫表示自己也在不断保持学习，尽力跟上快速的工作节奏。
2024年春招进展已过半，各大企业对于AI等领域的人才争夺战仍在继续。然而对于大多数人来说，并非只有转行AI或坚守本行这两个选项，但职场人积极拥抱AI，掌握AIGC相关技能，已成为大势所趋。
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目前 ControlNet 已经更新到 1.1 版本，相较于 1.0 版本，ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变现空间
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其总共11 个生产就绪模型、2 个实验模型和 1 个未完成模型，现在就分享给大家，点击下方卡片免费领取。
1. 线稿上色
**方法：**通过 ControlNet 边缘检测模型或线稿模型提取线稿（可提取参考图片线稿，或者手绘线稿），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。
**应用模型：**Canny、SoftEdge、Lineart。
Canny 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）
2. 涂鸦成图
方法：通过 ControlNet 的 Scribble 模型提取涂鸦图（可提取参考图涂鸦，或者手绘涂鸦图），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。
应用模型：Scribble。
Scribble 比 Canny、SoftEdge 和 Lineart 的自由发挥度要更高，也可以用于对手绘稿进行着色和风格处理。Scribble 的预处理器有三种模式：Scribble_hed，Scribble_pidinet，Scribble_Xdog，对比如下，可以看到 Scribble_Xdog 的处理细节更为丰富：
Scribble 参考图提取示例（保留大致结构，再进行着色和风格化）：
3. 建筑/室内设计
**方法：**通过 ControlNet 的 MLSD 模型提取建筑的线条结构和几何形状，构建出建筑线框（可提取参考图线条，或者手绘线条），再配合提示词和建筑/室内设计风格模型来生成图像。
**应用模型：**MLSD。
MLSD 示例：（毛坯变精装）
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4. 颜色控制画面
**方法：**通过 ControlNet 的 Segmentation 语义分割模型，标注画面中的不同区块颜色和结构（不同颜色代表不同类型对象），从而控制画面的构图和内容。
**应用模型：**Seg。
Seg 示例：（提取参考图内容和结构，再进行着色和风格化）
如果还想在车前面加一个人，只需在 Seg 预处理图上对应人物色值，添加人物色块再生成图像即可。
5. 背景替换
**方法：**在 img2img 图生图模式中，通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的 remove background 功能移除背景，再通过提示词更换想要的背景。
**应用模型：**Depth，预处理器 Depth_leres。
**要点：**如果想要比较完美的替换背景，可以在图生图的 Inpaint 模式中，对需要保留的图片内容添加蒙版，remove background 值可以设置在 70-80%。
Depth_leres 示例：（将原图背景替换为办公室背景）
6. 图片指令
**方法：**通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型（ip2p），可以对图片进行指令式变换。
应用模型：ip2p，预处理器选择 none。
**要点：**采用指令式提示词（make Y into X），如下图示例中的 make it snow，让非洲草原下雪。
Pix2Pix 示例：（让非洲草原下雪）
7. 风格迁移
**方法：**通过 ControlNet 的 Shuffle 模型提取出参考图的风格，再配合提示词将风格迁移到生成图上。
**应用模型：**Shuffle。
Shuffle 示例：（根据魔兽道具风格，重新生成一个宝箱道具）
8. 色彩继承
**方法：**通过 ControlNet 的 t2iaColor 模型提取出参考图的色彩分布情况，再配合提示词和风格模型将色彩应用到生成图上。
**应用模型：**Color。
Color 示例：（把参考图色彩分布应用到生成图上）
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这里就简单说几种应用：
1. 人物和背景分别控制
2. 三维重建
3. 更精准的图片风格化
4. 更精准的图片局部重绘
以上就是本教程的全部内容了，重点介绍了controlnet模型功能实用，当然还有一些小众的模型在本次教程中没有出现，目前controlnet模型确实还挺多的，所以重点放在了官方发布的几个模型上。
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