我一個插畫師給 AI 打下手,月入 3 千

插畫師

文 / 楊淨 蕭簫        來源:量子位(ID:QbitAI)

AI 生成厲害到甚麼程度?現在人類已經在為它打下手了。

據一位畫手網友分享,他們圈子裡已經誕生了全新的工種!

雖然乍一看名字別無二致都是 「插畫師」,但細看工作內容:使用 AI 繪畫然後篩選精修。救,這不妥妥就是跟著 AI 幹些邊角料的活兒嘛~

換言之,你壓根就不需要有繪畫能力,只要會 PS 就能勝任這個崗位。

於是就有網友吐槽:工作沒前景量還大,老板真是緊跟時代。

再加上修補工作十分複雜,也不是尋常人所能幹的,而公司只給了 3-4 千的薪資水平(兼職)。

不免讓人質疑:怎麼可能招得到?

新的崗位已經悄然誕生

既然 AI 插畫師招聘看重 「運用 AI 作畫工具的能力」,如今 AI 工具的生成效果究竟如何?

首先針對作畫工具本身,包括 Midjourney、以及各種基於 Stable Diffusion 生成的工具如 Lexica 和 KREA 等等,目前都已經開放了關鍵詞搜尋和提示詞生成的用法,可以免費使用。

以 Lexica 為例,先來看看用關鍵詞生成的圖像效果。

無論國畫還是古風建築,構圖的色彩和風格竟然都挺不錯:

即使將單張圖片放大來看,生成的屋簷細節和遠處的建築群安排也比較耐看:

換一個平臺 KREA 來看,輸入關鍵詞 「賽博朋克」,出來的風格同樣頗有現代感:

不止是關鍵詞的生成。在 Lexica 平臺上,還有個更好用的功能 「以圖搜圖」。

例如這裡我們輸入了一張醫生檢查肺部影像的照片:

AI 經過檢測後,輸出的照片中就會自帶 「肺部」、「醫生」、「口罩」 等類似效果:

當然,光有效果也不一定好上手,因為在 AI 作畫中,提示詞的選用其實更加關鍵。

但如果基於公開資料查找,會發現目前已經有不少網友自發貢獻出各種效果不錯的提示詞:

這家招聘的公司也給出了一系列自己試用的、效果不錯的 AI 提示詞組合:

最後就是 AI 作畫版權的問題了。

雖然目前不少 AI 作畫網站的版權還並不明確,但也已經有像 6pen Art 這樣的網站,明確表示 「不保留版權」,也就是將所有作者生成的作品版權交給作者本人,自用、商用或頭像都可以:

同時這些網站也已經給出了背後可以選用的 AI 作畫糢型,但使用次數需要通過充值等途徑獲得。

從公司招聘需求來看,勝任這一崗位需要具備兩點能力:

其一,懂得如何使用 AI 作畫軟體;其二,掌握 PS 精修能力,且需要對作品進行清晰的圖層文件夾整理工作。

由此來看,要想勝任這一崗位,人類需要掌握的技能至少有三個:①學會自己生成提示詞;②測試出最好用的 AI 作畫工具;③給 AI 精修出符合甲方審美的圖片。

從前兩點來看,完成這項工作甚至不需要掌握 AI 作畫的具體原理,只需要學會如何引導它就行了。

「懂 AI 繪畫,接受約稿」

事實上,如果不局限於 「正經崗位」 這一條件,靠 AI 作畫賺錢早已逐漸成為圈內默認的現象之一。

例如在一些插畫外包交易平臺中,已經有設計師借助 AI 作畫工具進行約稿賺錢。

比如米畫師平臺上,有的設計師並不避諱談及自己的作畫風格,會介紹自己的作品中有基於 AI 繪畫的成分。

還有畫師為了強調自己作畫的質量、避免買家擔心版權問題,特意在簡介中標註 「無 AI 合成」 字樣,由此來看用 AI 生成作畫的畫師也並不少見。

同時,B 站等視頻網站上,也已經出現了不少關於 AI 繪畫的教學。

甚至有網友表示,已經出現了教 AI 繪畫的推廣廣告(但還不清楚這位網友看到的是人工智能繪畫工具還是 Adobe illustrator):

對於人工智能繪畫相關崗位的出現,有不少網友表示了自己的擔憂:

一方面,這類工作的出現,必然導致乙方話語權進一步被削弱;另一方面,目前 AI 作畫相關法律的不明晰,也可能給 AI 作畫本身帶來風險。

這樣甲方就能以 「原圖是 AI 畫的」 為理由,給工資打骨折了。

出事了不會是員工負責吧?

但也有網友表示,無論如何,AI 作畫的出現正在甚至已經成為一種趨勢。

例如,不止 AI 繪畫這一類型的工作,如今甚至已經出現了用機器翻譯吃飯的漢化組和用 AI 生成語音的聲優。

甚至還有畢業於清華美院的網友親自現身說法,表示已經從原畫師轉行敲代碼了:

國內外商業生態如何?

但即便有這樣那樣的爭議,也始終無法阻擋全球商業化進程。

AI 作畫(圖像生成),其實只是 AIGC(AI 內容生成)全景一個縮影。除了圖像,還有文本、視頻、策略生成、跨糢態等技術場景。

而又從整個產業鏈上看,此前量子位智庫《AIGC/AI 生成內容產業展望報告》曾對國內產業做了梳理。

上游包括數據供給、分拆及標註,創作者生態,相關開源算法,底層配合工具等;下游包括各類內容創作及分發平臺, AIGC 內容檢測、內容終端生產廠商、消費品廠商等。

核心位於中游的公司,代表有像小冰這樣綜合賽道初創公司 —— 兩年時間估值已超 10 億美元,具體產品包括虛擬人、音頻生成、視覺創造、文本創造、虛擬社交等,還提出了以 「人力」 的邏輯去進行商業報價的虛擬人商業糢式。

大廠及研究機構也有相應布局,包括百度、騰訊 AI Lab、阿裡、智源研究院、微軟亞洲研究院、商湯等。

垂直領域又以圖像生成領域為例,ZMO 就是代表之一,2020 年成立總部位於杭州的出海企業,核心成員來自穀歌蘋果 Meta 商湯等公司,今年 5 月完成了 800 萬美元 A 輪融資。

核心產品之一是圖像生成器 imgcreator.ai,可用文本生成任意圖像內容。從官方界面上看到,目前有三種運營糢式,免費版、基本版以及新人(Starter)版。

而在全球放眼望去,最常被被我們感知到的就是 OpenAI 與穀歌之間的技術競速。

但相較於穀歌而言,OpenAI 的商業糢式顯得更明晰。目前它開始對外提供 API,並分為四種糢型按照用量對外收費。

而又在垂直的圖像生成領域,更是顯得百花齊放了。

以爆火的 StableDIffusion 為例,背後總部在英國的初創公司 Stability AI,項目發布一個月估值就已超 10 億美元。

而由於 StableDIffusion 完全開放,在此基礎上又誕生了不少公司,比如 StableDIffusion 的搜尋引擎 Lexica,目前已獲 500 萬美元融資。

量子位智庫曾預計,在未來 2-3 年間,AIGC 的初創公司和商業落地方案將持續增加。到 2030 年,AIGC 市場規糢將超過萬億人民幣。

One More Thing

所以,為甚麼 AI 學習作畫這麼快?

有網友調侃,因為你給他學習資料,他真學。

△知乎 @HCIO 截自百度貼吧

    

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