苹果亲自下场嵌入 AI 工具！在苹果的官网发布了这样一段描述“Today, we are excited to release optimizations to Core ML for Stable Diffusion in macOS 13.1 and iOS 16.2, along with code to get started with deploying to Apple Silicon devices.”，让很多网友“疯狂”
更多神器：
使用 Stable Diffusion 和在 Apple Silicon 设备上运行的 Core ML + 根据提示生成的图像，“宇航员在太空中骑马（马/龙）的高质量照片”。下图
引用 21 世纪经济报道文章内容：有专家评价，“AI 绘画和 ChatGTP 的重要性不亚于 2016 年 AlphaGo 战胜人类围棋冠军的价值”，内容创作已经历了 PGC(专业生产内容)、UGC(用户生产内容)、PUGC（专业用户生产内容）的发展历程，到人工智能时代，可实现 AIGC(人工智能创作内容) ，未来可能发展到 P-AIGC（专业人员指导下的 AIGC）
“2022 年 AI 绘画和 ChatGTP 的重要性不亚于 2016 年 AlphaGo 战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。”中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏在去年末的“风向 Talks 2023”会上表示。
广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司创始人兼 CEO（首席执行官）张毅认为，AIGC 爆火的背后，一方面是 AI 企业长期在 B 端和 C 端的盈利难题，所有的 AI 企业必须思考产品转型、变现的出路；另一方面，生成式 AI 有很多可落地的方向，目前主要用于文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人，甚至是计算、分析的结果等，未来或都可实现。
随着 AIGC 的到来，也随着行业的接受程度不断地提高，以及技术的不断发展与进步， 的创作者人群可能达到 10 亿人
Gartner 预计，到 2025 年，生成式人工智能将占所有生成数据的 10%。根据《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC 有潜力产生数万亿美元的经济价值。
国盛证券指出，2023 将是 AIGC 的落地爆发年。去年 ChatGPT 的面世让市场看到了 AI 的新潜力，2023 年随着 GPT4 的推出，以及各类与应用相结合的商业模式落地，AIGC 的爆发不容忽视。从投资上看，生成算法、NLP 与算力决定 AIGC 能否运行，而高质量的数据集决定了 AIGC 质量与商业模式。
在全球化的今天，国内很多的 AI 绘制公司也推动着自己的 AIGC 产品不断前行，接下来我来推荐 4 款非常不错的 AI 生成工具
1.
网站链接：https://yige.baidu.com/
文心一格是基于文心大模型的文生图系统实现的产品化创新。2022 年 8 月 19 日，中国图象图形大会 CCIG 2022 在成都召开，正式发布 AI 艺术和创意辅助平台——文心一格，这是百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI 作画”首款产品。
在首页的区域，集合了很多的优秀漂亮作品：
你也可以在「AI 创作」Tab 下，输入你的描述关键词比如“大眼睛，萌妹，二次元，日漫女孩，少女感，黑色头发，在大树旁”，生成的图片很漂亮
小巧可爱的等距星球，柔和的灯光，柔和色彩，图标粘土渲染，3d，柔和的背景
2. draft
网站链接：https://draft.art/drawing
据悉，draft 是一款国产 AI 绘画产品，中英文都支持，操作起来非常简单，其最大的特点是支持上传参考底图，创作更符合用户需求的作品。根据官方数据显示，draft 社区用户已创作 5000 万+张作品，二次元 ai 绘画是它的一个比较有特点的能力
你可以直接在首页输入关键词比如“女孩在太空中看着一个冬天，艺术，美丽的插图”，生成的图片如果不满意可以再次绘图也可以下载图片
3. 即时 AI 设计
网站链接：https://js.design/AI-gallery
即时 AI 创意画廊，将创意一键变成创作
在页面中有个嵌入的入口可以对界面中嵌入 AI 生成的图形
4. 百度 AI 开放平台-ERNIE-ViLG AI 作画
网站链接：https://wenxin.baidu.com/ernie-vilg
ERNIE-ViLG 应用场景示例：可生成艺术作品、工业设计、游戏动漫、文章插画等不同种类图像
你可以直接在输入框输入你的描述词比如“蒙娜丽莎，赛博朋克，宝丽来，33 毫米, 蒸汽波艺术”
今年的 AIGC 的话题是非常的火爆，身边很多朋友或者大厂的朋友也一直在研究与商业项目结合落地的事情；偶尔也会咨询我怎么去很好的利用 AI 工具来生成一些符合项目需求的图片！
文章中也提到了生成式 AI 有很多可落地的方向，目前主要用于文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人，甚至是计算、分析的结果等，未来或都可实现。这也解答了很多人对 AIGC 商业化的一些问题；
上次听了峰瑞中美创投峰会的关于《AIGC 如何影响垂直行业》的直播，其中一位嘉宾说到了一个非常有意思的 AI 与健身赛道相结合的例子我觉得很新颖，他说他们利用 AI 来捕捉健身会员的动作、捕捉人体模型，进行大数据训练，来辅助健身教练“一对多”的辅助指导，提高了很大的效率；并且 AI 还可以学习健身教练的话术来输出内容。同时还提到了一个大家比较担心的问题，如何解决“ AIGC 如何解决内容同质化”的问题，解决方案是看大模型获取的数据是否够大，内容同质化就会减少，而且在小场景再次数据训练精细化，形成细分赛道的技术壁垒！因为 AI 只有知识，但是没有记忆。
最后引用英国著名计算机科学家、艾伦佩斯曼（AlanTuring）的话来进行文章的结尾
感谢阅读~
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