LiblibAI应运而生,能否成为内容创意行业的 AI 新质生产力?
在过去几年中,AI文生图领域经历了从简单规则方法到复杂深度学习算法的显著发展,生成对抗网络(GANs)和NLP模型如BERT和GPT推动了图像生成的质量和相关性提升,而DALL·E的出现展示了生成高质量和细节丰富图像的能力。Stable diffusion作为关键拐点,通过扩散过程生成高质量图像,并以其开源特性大幅降低应用门槛,激发了更多研究和创新,推动文生图技术在各行业的广泛应用。
但当前的技术和工具仍然无法完全满足专业设计师的需求。闭源模型和工具如Midjourney虽然能够提供灵感启发,但在可控性方面存在明显不足,无法满足专业设计师对创作过程的精细控制要求。另一方面,开源模型如Stable Diffusion则需要用户下载模型并在本地运行,还需花费高额成本自行租用服务器和适配环境,技术门槛极高,更适合技术开发者而非设计师。
因此,设计师们迫切需要一种既能提供高可控性,又能降低技术和费用门槛的文生图工具,LiblibAI应运而生,旨在填补这一市场空白,目标是彻底改变设计师、画师、自媒体创作者的原有创作方式,成为内容创意行业的 ai 新质生产力。2024 年 2 月,LiblibAI 通过了国家互联网信息办公室第四批深度合成服务算法备案;同年3月,成为国内首家通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的 AI社区。在短短一年时间内,LiblibAI 已经积累了近 1000 万专业的 AI 图像创作者,社区的原创模型数超过 10 万,生产并分享了超过 2.3 亿张 AI 图片,成为中国最大的AI图像生成平台,并构建起了涵盖 AI 内容创作、分享、版权、售卖的完整生态链。刚启动半年的商业化,ARR已突破150万美元,跃居中国第一。
过去一年,LiblibAI连续获得三轮融资,总金额达数亿元人民币,由数家顶级风险投资机构联合参与,包括源码资本、高榕创投、金沙江创投和明势资本,及多家战略投资方,老股东持续多轮加持。融资将主要用于构建大规模算力中台以支撑海量用户的推理和训练需求,研发基于图像模型的插件、微调模型和控制能力,以及支持和运营开发者生态和原创模型作者。
文章来源微信公众号:Z Potentials