来源|量子位

没想到，平常都是我拿着最新AI的Demo到处去安利。

这回竟然被美术圈的朋友安利了一个AI绘画APP？？？

话不多说先看效果：

这摩登又玄幻的画面，一上来就冲击到我了。

抽象的线条兼具了美感和想象力，同时还传递出未来城市的感觉。

要不是被剧透，我还真不一定能立刻猜出来这是出自AI之手。

而且除了能对照片进行二改，这个AI还能根据文字命题、凭自己想象作画。

比如输入落日飞车四个字，在AI的“想象”中会是这样：

另外还可以画出不同画风，目前已支持20种。

还真是能满足你提出的所有需求，怪不得能征服美术设计圈（doge）。

AI画完后，甚至可以一键保存成手机壁纸。

在微信公众号后台回复“wombo”，可开盲盒获得随机壁纸，总共5款哦～

过去几天，这款APP还在Apple Store图形和设计区霸榜多日（安卓版本也有）。 

要知道，过去美术圈、艺术圈可是有不少人吐槽AI生成的内容没得灵魂。。。

结果现在纷纷在社交平台上po自己的作品，还有设计区大V要专门聊聊这个事儿。

但更让我震惊的是，这个APP背后公司的故事。

公司创始人现在只有25岁，为了创业，他直接从多伦多大学退学。

公司首次推出的APP（WOMBO.AI），能让照片对口型唱歌。

没错，就是那个此前在抖音上爆火、席卷全球互联网的魔性特效。

凭借着这款APP，这家公司估值直冲4000万美元（折合人民币约2.5亿）。

而他们最初的启动资金，只有6万美元。

这不禁让人好奇，到底是怎样的一伙人，能凭借AI一次又一次做出全球爆火的APP？

25岁辍学创业，公司估值4000万美元

先从小哥的公司Wombo创办说起。

Wombo是一家加拿大公司，创始人及CEO名叫Ben-Zion Benkhin，今年25岁。

（接下来我们暂时用“小本哥”来称呼他）

小本哥本来是多伦多大学数学与哲学专业的一位学生。

在学校的时候，他组建过一个人工智能兴趣社团，自己对deepfake也十分感兴趣。

2020年8月的一个夏夜，小本哥和他的室友在公寓屋顶上吹风，突然灵光一现：

为什么没有人做一个APP，可以把一张普通的照片变成搞笑视频？

 △Wombo效果

在经过4个小时的讨论之后，Wombo的雏形轮廓逐渐清晰了起来。

虽然当时吹风的时候小本哥还顺带飞了点叶子（doge），但是他对这个想法还真不是一时上头。

为此，他选择辍学完成创业。

同时还拉来了自己做管理顾问的朋友Paul Pavel一起“搞事”，并在多伦多大学招募了一些学生。

其中Angad Arneja放弃了全额奖学金，选择和小本哥一样辍学，现在他是Wombo的人力主管。

公司最初启动资金有6万美元，主要依靠各位创始人的父母慷慨解囊。

小本哥说这些钱主要用在了买电脑、招募开发人员和品牌推广上。

大约半年以后，2021年2月28日，Wombo就准备好发布了。

小本哥和其他公司创始人们把这个应用发给了大约10个人。

一周之内，Wombo的下载量就达到了50万次。

第二周，这个数字跃升到了900万。

由此，Wombo也引起了各方投资人的关注，顺利拿到了由Global Founders Capital和Sofreh Capital共同领投600万美元天使轮。

现在估值达到了4000万美元。

值得一提的是，Wombo在爆火前，曾被200多家VC拒绝过。

所以这一波下来，真正赢麻了的是最初提供启动资金的家长们。

比如Paul Pavel的父母就是资助2万美元，最终换来了数十万美元的股票。

目前，Wombo旗下的两个APP下载量已经达到了8400万+，月活用户超过1000万。

Wombo上的创作量已经达到10亿，Dream by Wombo这一数据也达到了1.8亿。

由此带来的收入也非常可观，去年Wombo上线4个多月，依靠内部广告和免费歌曲库获得了数十万美元的收入。

Dream by Wombo支持用户购买自己用AI生成的作品。

20美元可定制一张海报，加边框的价格则从45美元起算。

这个AI是怎么画画的？

让AI根据文字作画，了解AI的朋友会知道这属于多模态生成。

模态，指的是文本、图像、声音等不同的信息表现形式。

多模态，则是把不同类型的信息结合起来。

如果给每个图片标上文字描述组成一对，用大量这种图文对去训练AI，就能让它理解到图文之间的对应关系。

OpenAI开源的CLIP就是这个原理，Wombo工程师也曾在一次采访中透露过，他们的算法中就使用了CLIP。

CLIP使用了4亿组从网上收集的图文对做训练，可以理解颜色和形状，日常物品或建筑物，甚至抽象的艺术风格比如“印象派”或“赛博朋克”。

△CLIP训练数据示例

接下来，还要解决图像生成的部分。

没错，又要请出GAN了，而且这次GAN要接受CLIP的指挥。

整个流程是这样的：

首先生成一张平平无奇的随机图像当种子。

让CLIP给图像与文字描述的相似度打分，反馈给GAN，GAN以提升分数为目标不断迭代。

整个迭代过程可以在App中直观地看到。

其中的随机性意味着AI几乎不可能两次生成同样的图像。

如果第一次结果不满意，还可以点击按钮用相同配置再试一次。

至于Wombo的算法具体使用了哪种GAN，并未公开。

但在招聘信息里，高级机器学习工程师的岗位描述中写着，有DC-GAN经验的优先。

DC-GAN最早于2015年提出，是第一个使用深度卷积网络生成图像的GAN变体。

意味着Wombo的算法大概率是以此为基础改进而来。

Wombo选择卷积网络而不是Transformer的理由也不难猜。

要做成移动App给全球玩家使用，而且生成的是高分辨率图像，卷积在效率上要占优势。

CLIP+GAN结合成AI画家的方法并非Wombo首创。

CLIP于2021年1月发布，第二天网友@advadnoun就开始试验其与各种生成模型的组合。

最终他选择了BigGAN，将代码发布为Colab笔记The Big Sleep

早期The Big Sleep生成的画，怎么说呢，总是带点精神污染，分辨率也不高。

（建议不要去翻@advadnoun的早期分享，真的有毒）

后来西班牙玩家Katherine Crowson在此基础上发布了CLIP+VQGAN的版本。

VQGAN是CVPR 2021 Oral入选论文，将CNN的高效率和Transformer的高性能结合起来，生成的图像质量更高。

这一版Colab笔记真正流行了起来，不少人开始分享AI创作的画，还开发出各种技巧。

比如文字提示中加入虚幻引擎或者光线追踪，画质还能大幅提升。

围绕CLIP+VQGAN开始形成社区，代码不断有人做优化改进，还有了专门收集发布AI画作的账号。

而最早的先驱@advadnoun还顺利入职Adobe担任研究员。

但这一波AI作画浪潮的玩家主要还是技术爱好者。

毕竟在Colab上排队申请GPU、运行代码训练AI，时不时还要处理一下报错，门槛还是有点高了。

直到Dream by WOMBO的出现，改变了一切。

AI作画开始被认真对待

实际上，这几年已经浮现出不少让AI作画的技术工具。

最早是谷歌在2015年推出的DeepDream。

后来，除了前面提到的以外，还有英伟达的GauGAN、OpenAI的DALL·E，开源的Disco Diffusion等。

凭借着独一无二还惊艳众人的特点，AI作画影响到的圈层也越来越广泛，比较典型的有美术圈、艺术收藏圈以及NFT领域。

首先来看美术圈，他们接触更多的是Disco Diffusion。

这款AI用扩散模型代替了GAN，生成图像的质量更高，几乎达到了原画级。

尽管要在Colab上自己运行代码，门槛不低，但还是大受欢迎，甚至出现了专门收集提示词的共享文档。

知乎上最近也有一个与之相关的热门话题。

AI绘画会对美术行业产生什么样的影响呢？

在这个讨论中，大部分人都觉得，AI对当下美术圈的影响还比较有限。

但是未来呢？大家的观点不尽相同。

有人认为AI可以成为创作者的辅助工具；有人却觉得AI能直接取代画师。

知乎答主@画画的花噎菜认为，AI绘画依旧淘汰不了绘画行业。

往远了说，照相机没有淘汰写实油画；往近了说3D辅助也没有淘汰写实数绘。

……

如果你还是怕被抢了饭碗，那不妨让自己画得好一点。因为不论什么行业，高端的市场都是最难被淘汰的。

@鱼一般也觉得，AI将会是专业画师手中一个很好的工具，可以提供很多灵感，也可以当做底稿使用。

@Liuuzaki虽然也赞同AI在想象力上是长板，但他认为，AI有一天会取代与之工作方式相似的从业者。

AI并不擅长逻辑，只擅长美感。它是天生的艺术家，而不是工程师。

这种工作方式很像现在的一些美术工作者。

而如果再把目光延伸到艺术收藏圈来看，AI作画在这几年已经带来了一些肉眼可见的影响。

2018年，一幅由AI创作出的肖像画在纽约佳士得拍卖会上以43.2万美元成交。

这一价格也是该场拍卖会的最高成交价，甚至超过了同场拍卖的毕加索作品。

这幅画最大的噱头，便是用GAN作画所带来的的独一无二性。

One More Thing

最后，AI作画还影响到了同样在冲击艺术圈的NFT。

此前有人推出了一个平台Eponym。

它能够利用AI将文本转化为图画，然后再将这些作品直接铸造到最大的NFT市场OpenSea。

在这个平台上，每个文本只能生成一幅画作。

由它推出第一批NFT（3500个），在OpenSea上一夜售罄。

△Eponym生成的作品

关于AI作画将成为NFT领域的下一个趋势，也成为最近圈内热议的话题。

实际上，Wombo也有进军NFT领域的打算。

去年年底，有位网友在推特上向他们发问：

你们是否把用户生成的画作铸造成了NFT？

对此官方给出回应：目前还没有铸造，但是正在考虑这一计划！

这事儿，你怎么看呢？