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AI绘画行业专题研究：技术与应用双突破，生产力变革在即。AI 绘画是 AIGC 重要的应用分支。近两年包含扩散模型在内的关键技术取得突 破，技术可用性显著提高，技术转化为生产力的契机产生。随着 Stable Diffusion 等应用破圈，用户接受度和参与度持续提高，适用行业不断拓展，未 来 B 端、AI 绘画+3D 的商业化潜力值得期待。

发展进入快车道，迎来转变为生产力的拐点

2022 年被称为 AIGC 元年。8 月，凭借 AI 绘画作品《太空歌剧院》，参赛者没有 绘画基础却获得美国科罗拉多州新兴数字艺术家竞赛一等奖，引发热议。Stable Diffusion、Midjourney 等 AI 绘画应用推动技术进入民用领域，几月内产出效果 便有直观改善，被设计师、游戏工作室等广泛用于辅助生产，生产力变革来临。

关键技术取得突破，图像生成效果效率均显著提升

AI 绘画是基于深度学习技术的。生成式对抗网络 GAN 配合可对比语言-图像预 训练算法 CLIP，解决了跨模态问题，支持文本生成图像；而 AI 绘画的实操可分 为四个环节：加噪点、去噪点、复原图片和作画。随着图像掩码建模 MIM、特 征处理器 Transformer、扩散模型 Diffusion Model 和神经辐射场 NeRF 出现，在 上述四个环节中发挥作用，AI“画技”显著提升。未来，我们预计深度学习领 域将有两大主要前进趋势：大模型和人工通用智能。

商业化前景广阔，B 端和三维化或为突破口

AI 绘画产品不断丰富，体验持续提升，已具备较好的用户基础。但 AI 绘画产品 目前少有营收或实现盈利，目前相关产品变现方式较为单一。对于普通 C 端用 户，缺乏性价比加高的商业应用场景，付费意愿不强。已有的赋能收费项目集中 在付费提速或者增加清晰度方面，变相弥补现有使用局限。我们认为：

B 端变现路径更为多元、成熟，如广告和营销行业均有可想见的应用情景能 挖掘出较为可行的商业模型，付费的可能性和水平相对更高；

此外，人们对于未来元宇宙的期待是三维化、AI 化及开放式的，AIGC＋3D 是必由之路。AIGC+3D 是丰富游戏、影视、VR 等数字内容，降低其制作成 本的有力工具，目前已有部分 2D 产品具备 3D 迁移能力。