AIGC research group由Beta社区中优秀创业者/准创业者(AIGC方向)组成,每周挑选一个细分赛道,帮助大家互相交流AIGC相关话题,分享行业洞察,加深行业认知。以下是第一周(Landscape Overview)的部分笔记整理:
Generative AI Application Landscape:Text, video, image, 3D, model, speech, code generation, etc.

- Text generation:文字生成领域AIGC商业化程度最高,门槛低,竞争激烈,尤其是营销类公司,例如Jasper,copy.ai, 模式上多为GT3生成(多种语气语境选择)+ 用户修改,按字数收费
- 门槛低,先发公司有优势(用户获取成本低,可迅速收集大量用户数据进行微调,飞轮效应?)
- 缺点:长文创作有技术瓶颈,前后逻辑不连贯,商业化场景少。需要通过人机交互进行更准确的长文创作(AI dungeon)
- Image generation
- Stability AI让AI生图平民化,创造了开源共创的模型,降低了AI生图的门槛
- 模式:在C端的商业模式目前较为单一,普遍按使用次数收费;在B端场景中有一些发展机会,比如为动漫制作降低成本和提升效率,也可以运用到室内设计上(interior ai)
- Video generation
- 个性化营销视频生成
- 模式为真人口播(技术成熟,竞争激烈)和文本到视频生成(目前不成熟)
AI视频编辑方面的编辑:视频画质修复,删除特定主体,目的为提高效率,重心放在创意创作上;自动剪辑,技术不成熟,规模化小