根本拍不赢 | 过去一年 AI 生产图片多达150亿张,超过摄影发明已来人类拍摄数量的总和,AIGC的浪还会往哪里拍?

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情
广袤星空中,每一颗星都是数亿年历史的见证,人类历史显得如此短暂。在这短暂的历史里,我们见证了从第一张照片的诞生到数码摄影的革命,从黑白到彩色,从胶片到数码。现今我们正在见证另一个重大的转变:AI的图像革命。这不仅仅是技术的胜利也是人类对未知的渴望、对探索边界的执着,更是人们不懈创造力的最好证明。

图片

(对未知的渴望,激发人们不懈地创造)

无图无真相

在何时,每个人都成了图像的生产者?

摄影技术的开端在两百年前的欧洲,1820年代它的雏形开始出现,法国的尼塞福尔·尼培斯成功制作了第一张摄影作品,当时它还很容易褪色,直到1839年达盖尔制作出第一个永久的摄影作品,诞生了第一个商业化的摄影流程——"达盖尔银版术",正因此达盖尔被认为是摄影的发明者。

在当时图像的产生是由画家垄断的,摄影技术的出现使得现实主义油画艺术开始受到冲击,新技术的出现必然伴随着由未知带来的恐惧,甚至有人恐慌地认为,摄影的过程是一种摄魂术,唯恐避之不及。但保守主义并不能阻碍时代的发展,历史车轮滚滚向前。

来到1888年,乔治·伊士曼推出了第一款胶卷式相机"柯达",这大大简化了摄影过程,同时伴随着那句著名的广告语“ 你按快门,剩下的交给我们!”以柯达为代表的胶卷摄影传播到了世界,被各地大众所接受和使用。

技术的进步当然不会停止,到上世纪初期,彩色胶片开始出现,开启了彩色摄影时代。之后,80年代第一台数码相机诞生了,后来图像技术发展得越来越快。经过10年左右的技术迭代,数码相机开始普及,许多专业和业余摄影师都开始转向数码摄影。

紧接着在本世纪初,手机开始普及,手机摄影又成为一种新的趋势。直到我们所处的现在,智能手机的图像呈现日益进步,使得手机摄影在某些情况下可以与专业相机相媲美。这种普及与完善也伴随着网络社交、电子商务等图像应用领域的互相促进。

图片

(影像技术变革,带来生活方式的改变)

而在这个技术快速演变的时代,AI的全面兴起开始深刻作用于各个领域,尤其在生产的信息与传递上,新的信息技术革新(第四次工业革命)这个说法,并非夸大其词。

也揭示了一个底层逻辑,人类所获取的信息80%是通过视觉。所以,图像本身在商业传播中扮演着至关重要的角色,它能最直观地传达品牌信息,是市场营销和广告创意的重要战场,在电子商务兴起之初,敏锐的电商人就懂得:卖产品就是卖图片!

所以人们才会看到这样的数据,根据Everypixel Journal的最新统计报告,从2022年开始,人们借助AI在这短短的18个月内,生成了150亿张图片。

迈入新的视觉生产时代

商业如何用AI降本增效

每天,全球有数百万的创作者利用AI生成工具,平均每天创造出了3400万张图片。这些图片都是由类似拓世大模型这类多模态大语言模型技术生成的,所谓多模态大模型即是可以理解语言、声音、图像的大语言模型,只要我们会打字或是说话,就能向AI发出指令,拓世AI就可以根据要求生成图像。

这个指令不是复杂的代码,不是难懂的PS或3D建模等软件需要专业的方式去操作,而是通过人们的自然语言发出。而自然语言可以理解为与人自然对话那样,已经跳过了专业性训练,所说它能使得每个人都能生成,之前只有专业人员才能拍摄或制作的图像,我们可以把这种方式概括为“文生图”。

这意味着单在广告营销上来说,人们可以更快地获得所需的图像资源,直接降低了内容制作的成本。要知道,仅租用或按单聘请摄影就是一笔不菲的开支,更别说组织摄影团队搭建摄影棚的耗时耗力耗经济。

图片

(摄影设备及专业人员,逐渐成为重资产)

例如,借助类似Google Photos的Deep Dream、NVIDIA的GANs、拓世科技的拓世AI,广告创意团队可以创建前所未有的视觉效果,为品牌带来全新的市场影响。同时进行一定程度的市场分析,AI技术不仅可以提高广告的吸引力,还可以为目标受众创造更加深入的品牌体验。

图像是信息传递的强大工具,它能够有效、迅速和深入地传达信息,同时也为创意表达提供了广阔的空间。显而易见,在数字化和多媒体技术的加持下,图像在各种传播领域的重要性将持续增强。

而且配合运用大数据,AI也有多个发力点,广告公司可以利用AI在短时间内生成大量的广告设计方案,零售商、电商可以快速地为其在线商店制作产品图像。技术的这一进步为品牌提供了更大的灵活性和效率,更确保他们能够迅速适应市场变化和消费者需求。

除了广告业,还有哪些大门将被踹开?

我们时常被问及,技术到底给我们带来了什么? 是方便,还是失去了某种原始的美好?当一年的AI生成图像已超越200年的人类摄影的总和,我们不得不重新思考技术给我们带来的是何种深远的影响。

是否意味着摄影艺术的终结,还是它只是为我们打开了一个全新的视觉世界的大门?历史会告诉我们,我们看到的不仅仅是机器复制人类的创造性,更是它们如何为我们提供了一种全新的表达形式。

例如使用拓世AI,创作者可以将普通的风景照片转化为了充满异域风情的梦幻图像,这是传统摄影所无法达到的。甚至拓世AI数字人可以实现一键换脸,并且运用于制作视频等诸多二次创作的功能。这些都反映了一个更大的社会现实,我们已经生活在一个数据驱动的智能时代。

图片

(拓世AI·文生图功能界面)

在这个时代,图像不再仅仅是固定的回忆,它们可以轻松被重塑,利用AI进行再次创作,甚至实时渲染创作,这本身就是极具市场价值的社交场景,早在2018年,我们所熟知的哆嗦音在收购“激萌”(核心技术:在弱智能阶段实现一键美颜)后实现了用户的突破性增长,就是一次现实佐证。

所以,站在AI时代大潮的十字路口,决策者和创作者需要意识到,AI不仅仅是一个工具,它甚至也在重新定义人们的眼界。不仅是相关从业者要学会利用这些新技术,包括普通人,都可以借助它来为自己表达。

人们也在思考这对摄影师、图像艺术家们意味着什么?难道每天扛着长枪短炮的老法师们不灵了吗?面对这些转变,作为从业者就更需要明确自己的定位和价值,确保在数字化时代保持与大众市场的真实连接。

我们知道,真实、充满情感和创意的人类制作的内容永远是不可替代的。无论技术如何发展,真实的故事和与情感联系仍是个人或品牌成功的关键。

技术后浪,一浪强过一浪

新事物的出现一定会伴随着彼之兴起,此之消亡,就像此前摄影技术的诞生,直接打击了古典油画艺术,但却推动了现代主义绘画艺术的诞生。拓世AI等一系列能够处理图像的人工智能为人们提供了更多的机会,它不仅可以帮助摄影师进行后期制作,还可以自动生成照片,满足广告、设计等行业的需求,这种前所未有的效率,自然只会属于提前掌握它的人。

在时光的长河中,200年对于人类文明来说只是短暂的一瞬。然而,在这一时间跨度中,摄影艺术的兴起和发展为我们捕捉了无数宝贵的瞬间。随着数据的爆炸式增长和计算能力的飞速提升,AI在多个领域,如图像识别、自然语言处理和推荐系统中都展现出了巨大的潜力和应用前景。

图片

(将在诸多领域开辟无尽可能)

特别是在图像领域,借助深度学习算法和大规模的数据训练,AI不仅能够准确地识别和分类图像,还在某些情境下展现出超越人类的识别能力。这不仅为艺术和娱乐领域提供了无尽的可能性,也为智能安防、医疗影像和其他应用场景开辟了新的领域。

这一切改变的背后,都与我们日常生活中越来越密切的AI技术紧密相连。无需预见,也不是不久的将来,而是就在当下,它已经在影响我们的生活,正在改变我们的工作方式、学习方式,直到我们的生活方式直接被改变。

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

相关推荐

AI 应用开发:四维架构落地实战——以 HR Agent 为例拆解感知·推理·记忆·执行【意图路由、规划编排、长期记忆、工具执行、面试题】

本文基于四维架构(感知·推理·记忆·执行),以HR Agent为例,系统拆解大模型应用从“聊天”到“生产可用”的落地路径。通过Spring AI实现意图路由、规划编排、RAG检索与工具调用,结合真实踩坑复盘,揭示架构化设计对安全、成本与可维护性的关键价值,为AI Agent工程化提供可复用的实战框架。

王大师企业官方博客 96

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 244

单片机笔记十二:华大HC32L136超低功耗设计实战

本文详细介绍了华大HC32L136单片机的超低功耗设计实战,包括深度睡眠模式下仅0.5μA的电流消耗、五种功耗模式的对比与配置、外设使用技巧及硬件级优化方法。通过实际项目案例,展示了如何利用ARM Cortex-M0+内核的HC32L136显著延长电池寿命,适用于智能门锁、额温枪等低功耗设备。

weixin_29189373的博客 400

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

5分钟搞定!用FunASR在本地快速部署达摩院Paraformer语音识别模型(附常见问题解决)

本文详细介绍了如何在本地快速部署阿里达摩院开源的Paraformer语音识别模型。通过FunASR工具包,用户可在5分钟内完成环境配置、模型下载与基础识别,并掌握批量处理、性能调优及构建API服务等进阶技巧。文章重点解析了Paraformer的非自回归架构带来的速度优势,并提供了音频格式转换、依赖冲突、显存不足等常见问题的实战解决方案,助力开发者实现高效、离线的语音转写应用。

p1q2r的博客 705

XS5018A TX ISP芯片同轴高清模拟输出图像处理芯片用户指南

当看门狗开启且系统异常,看门狗模块得不到喂狗信号时,自动产生看门狗复位信号,复位​​​​​​​。分量上与人眼对光谱的响应通常是有偏差的,通常通过一个色彩校正矩阵校正光谱响应的交叉效。但实际上由于电路的作用,复位模块对整个芯片及各个功能模块的复位进行统一管理,负责产生各个模块的软复位信。每个区域前景色可以在 16 个色表中查找,单个区域的前景色统一,各个区域的前。较弱的坏点被放大成刺眼的白点和明显的黑点,强烈推荐开启动态坏点校正功能。四种制式,通过寄存器配置,可以很方便的实现四种制式的切换、且可以对截止。

2403_88922712的博客 1961

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 211

Anaconda镜像源切换全攻略:从清华源到恢复默认设置的完整流程

本文详细介绍了Anaconda镜像源的管理与优化,重点讲解了如何配置清华源以提升国内下载速度。内容涵盖镜像源工作原理、清华源详细配置步骤、多源管理策略、常见问题排查以及如何安全恢复默认设置,帮助用户构建完整的镜像源管理体系。

weixin_28828243的博客 1021

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 509

如何将 Fiori Elements Object Page Header 工具栏里按钮用 JavaScript 代码设置成禁用状态

本文介绍了如何在SAP Fiori Elements应用中动态控制Object Page工具栏按钮的可用状态。通过UI5 Inspector工具分析发现,这些按钮的enabled属性都双向绑定到/ui/enabled模型字段。在StatusExt.controller.js中,通过获取按钮ID前缀拼接完整控件ID,使用setEnabled(false)方法即可禁用按钮。关键点包括:1)使用extensionAPI获取视图ID前缀;2)注意事件回调中的this上下文绑定;3)通过修改模型字段可同步更新所有绑定

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 375

ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI Overviews 引用对比:谁的引用更可信

AI 引擎的引用机制差异很大:ChatGPT 以行内引用加 Sources 列表呈现来源,Perplexity 几乎逐句可溯源,Gemini 在回答中内嵌相关来源链接,AI Overviews 则把多源聚合答案与来源列表一起放在搜索结果顶部。本文从引用透明度、来源偏好、可干预性 3 个维度对比这 4 个引擎,并给出 GEO 的 3 点启示,帮企业在多引擎环境下提升被引用的概率。

淡然一笑 的专栏 74

120、NPU的Mythic M1076:模拟存算一体NPU

这篇文章分享了作者调试Mythic M1076模拟存算一体NPU的实战经验,主要包含以下要点: 硬件设计陷阱:参考电压输入必须使用低ESR电容,普通贴片电容会导致模拟计算阵列工作异常。 核心技术原理: 采用真正的存算一体架构,将权重存储为模拟电压 使用浮栅晶体管存储权重,通过电流叠加实现乘法运算 包含108个计算单元阵列(Tile),每个256×256规模 使用注意事项: 编程模型特殊,需要依赖SDK自动映射网络层 存在6-8位有效精度限制,需用量化感知训练 功耗特性独特,静态偏置电流占主要功耗 调试手段有

m0_50546716的博客 122

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 562

王者荣耀AI绝悟如何选英雄?

王者荣耀AI绝悟如何选英雄? 【抢射手?抢中单位?「绝悟」在打王者荣耀时是如何选英雄的?】 腾讯 AI Lab 开发的 AI 智能体「绝悟」已让王者峡谷不再只是人类召唤师的竞技场,而且这个 AI 战队在上月底进化成了「完全体」。在一局完整的比赛中,英雄选择阶段是至关重要的(比如五射手或五法师阵容会有官方劝退)。 近日,腾讯 AI Lab 和上海交通大学发布的一篇论文介绍了绝悟的英雄选择策略:Ju...

不断学习,不断进步,提高自己 1万+

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 290

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 647

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 343

抽象主义人工智能和生命体AI的内在联系

彭军辉提出“抽象主义人工智能”作为第四大AI范式,批判符号主义、连接主义、行为主义剥离生命本体的误区,确立“智能是现象,生命是本体”的核心公理。主张原生智能必须依附具备存续诉求的生命本体,提出“生命体AI理论”,构建七层演化阶梯与自闭环工程框架,强调智能不可跳过底层存续机制直接模拟语言。该体系为生成式AI提供科学边界,推动从“仿真表象”向“原生智能”的范式跃迁,开辟硅基人工生命新赛道。

抽象主义人工智能和生命体AI 63

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 209

【AI Agent面试系列】AI Agent可观测、评测、安全相关的知识点

之前的文章介绍了和,本文主要介绍AI Agent的测评、可观测等知识。

253

Docling 原理解读:是什么、为什么、怎么样

从论文视角拆解 Docling 的整体架构、DoclingDocument 数据模型、PDF 预处理、版面分析、OCR、TableFormer 双解码器、阅读顺序与装配流程,并解释版面框与 OCR 框的区别。

PLANTTHESON的博客 322

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4708

影视场景怎么用AI生成3D镜头预演?从概念图、场景白模到网页审片

概念图有氛围,不代表能直接用于镜头预演。本文围绕剧本拆镜、资料与尺度假设、场景白模、机位走位、动作节拍和网页审片,介绍 AI 生成 3D 场景的预演流程。通过稳定对象与相机编号、统一镜头表、意见关联版本和三轮审核,让讨论落到具体镜头,同时明确白模与网页预演不能替代真实场地勘景及现场安全判断。

Solange__的博客 546

嵌入式 AI 智能相机怎么选?从算力、算法架构、部署方式深度对比

在工业自动化视觉检测场景中,嵌入式 AI 智能相机正在逐步替代传统 “工业相机 + 上位机工控机” 的方案。但市面上产品参数繁杂,很多工程师选型时容易被纸面算力、宣传卖点误导。本文从**持续算力性能、算法架构设计、现场部署模式**三个核心维度,梳理嵌入式视觉设备不同技术路线的差异、适用边界与落地痛点,为机器视觉工程师、自动化集成商、产线技改负责人提供可落地的选型参考。

VisionDataLab的博客 322

技术拆解:AI 答案里出现了可点商品链接,GEM优化 的落地链路长什么样

AI 答案里开始出现可点击的商品链接。据 2026 年 11 月 1 日海报新闻记者实测,向豆包问「秋冬护肤品推荐」,回答里除了选购建议,还带上了具体产品、核心成分、电商参考价和能直接点开的跳转链接。这件事对做 GEM优化 的人来说,是「被选择」那一层第一次有了可拆解、可配置、可量化的商业入口。下面把结构、量化与标注边界讲清楚。

RoseMarketing的博客 419
上一篇: AI智慧,书香飘溢|在图书馆的世界,知识与未来交汇!
下一篇: 拓世科技集团 | “书剑人生”李步云学术思想研讨会暨李步云先生九十华诞志庆
拓世AI
博客等级 码龄3年 2粉丝 44原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值