有哪些值得关注的AIGC细分方向?

本文探讨了AIGC在少儿教育、文生图、医疗、生产力提升和2B服务等多个领域的应用。在少儿教育中,AIGC可用于绘画、编程和绘本创作。文生图方向虽面临定制化需求、供应链挑战和商业模式探索,但在游戏和广告中有潜在价值。AIGC在医疗领域如手术模拟仍面临数据和用户接受度问题。此外,大厂正将AIGC应用于内部业务,衍生2B服务,并且在解决广告主的图文侵权问题上展现出潜力。Gan和diffusion模型在应用场景和生成方式上有所不同,前者擅长迁移,后者注重空间关系和可解释性。

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(以下内容,来自咱们社群“AI产品经理大本营” 1月12日的团员内部讨论;本文不求大而全,但会有一些大家“没听说过的一手信息input”‍‍‍‍

【参与团员】

A:某司 负责 AIGC

B:某司 负责 医疗AI产品

C:头部大厂 负责 生成式虚拟人产品

D:AI stealth startup 负责 产品

E:某司 负责 AI创作者服务

F:转型AIGC产品中

G:某独角兽AI厂 负责 大模型商业化

H:某AI top厂 负责 数字人产品

I:头部大厂 负责 AI2B商业化

hanniman:AI产品经理大本营创建者(团长)

主要结论

1、“AIGC+少儿教育”是不错方向,例如少儿绘画、少儿编程AIGC绘本、AI讲故事等,附上了Osmo MOnsters4个相关产品信息链接。不过教育场景,生成可控性需要严谨可控。

2、文生图方向的Genenral认知:1)大B难做(定制化需求多、耗费人力)。2)对小B finetune as a service(finetune本身没什么技术含量,但在细分领域的衍生需求引起的模型和工程化积累还是有意义的)。3)对专业创作者/设计师的创业工具定位,有潜力但距离能准确纳入工作流,还有较大距离。4)定制设计,主要卡在供应链上,定制化和生产成本天然有矛盾;不过出现了AI纹身贴AI定制美甲等轻量产品。5)对2C用户,卡在商业化潜力上,需要有超越工具付费/内容消费的新商业模式。6)对中小广告主,“处理图片侵权”是个价值点。7)对游戏,AIGC生成asset本身不够的,需要更好融入游戏体验中,或者创造新游戏形式。

3、“AIGC+医疗”方向,比如手术效果模拟,产品视角看有机会,不过其实有团员在前公司已做过MVP,但效果不够好(数据问题、用户接受度不高、算法还不能实现定向编辑)。

4、AIGC+生产力:让非专业的人也能达到60分水平、3个工具产品案例,and 有博主已经在推相关的AIGC优化工作流的经验了。

5、大厂基于内部业务衍生出AIGC 2B服务,比如很多互娱/广告客户,上来就是“我要抖音同款”。另外,计划通过标品去收更多定制化需求。

6、Gan和diffusion的区别

讨论全文

讨论点1:AIGC+少儿教育(发起人:团员A

团员A:非常看好“AIGC+少儿教育”如没有足够的行业积累建议避开智能设计、电商、办公创作等拥挤赛道。

hanniman:感觉这篇主要是讲,要选有市场机会、细分、竞争对手少的方向,所以少儿教育是可选方向,这样?然后具体的,AIGC 在少儿教育方向,具体可以怎么做呢?

团员D:国外有一些给儿童的story telling工具;国内

### 多模态理解 多模态大模型是指能够处理并整合来自多种不同模态的信息的大型神经网络模型,如文本、图像、音频和视频等。这些模型旨在利用不同模态间的互补信息来提高对复杂任务的理解能力与准确性[^5]。 #### 模态融合 模态融合是构建高效多模态系统的基石之一。该过程涉及将不同类型的数据源映射至统一的空间内,并在此基础上执行联合学习或推理操作。具体方法包括早期融合(Early Fusion)、晚期融合(Late Fusion)及混合策略(Mixed Strategy),每种方式都有其适用场景和技术难点。 ### AIGC 技术原理 AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) 是指由人工智能算法自动生成的内容创作流程。随着深度学习的发展,特别是生成对抗网络(GANs) 和变分自动编码器(VAEs) 的引入,使得机器能够在艺术作品、音乐制作乃至文学写作等多个领域模仿人类创造力产出高质量的作品[^3]。 对于特定类型的图形绘制任务而言,比如NPC角色设定中的插画生成,已经可以达到较高程度上的可控性和定制化效果;而在其他更复杂的视觉表达形式上,则仍需进一步探索和发展相应的控制机制以实现更加精准的结果输出。 ### 应用场景 AIGC的应用范围十分广泛: - **创意产业**:辅助设计师快速迭代设计方案; - **娱乐媒体**:创建虚拟偶像、电影特效合成等; - **教育训练**:开发互动式教学资源库; - **医疗健康**:模拟手术环境用于培训医生技能; - **智慧城市管理**:基于实时数据分析预测交通流量变化趋势。 值得注意的是,在不同的细分市场里,由于各自特点的不同,AI所表现出的能力也会有所差异——某些领域能够更快地达成理想状态下的“完全可控”,而另一些则可能需要较长时间才能突破现有瓶颈。 ### 最新进展 当前研究正积极应对现存挑战,力求推进多模态大模型技术向更高层次迈进。一方面注重优化内部架构设计,另一方面也强调与其他行业的深度融合实践,共同推动整个社会向着更高的智能化方向转型。此外,针对如何更好地支持跨平台协作以及保护个人隐私安全等问题也在不断寻求创新性的解决方案[^4]。
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