随着人工智能技术的发展和5G时代的到来，内容生产的方式开始发生巨变。
从文字和图片到音乐和视频，再到直播和游戏，传统的UGC(用户生产的内容)和PGC(专业生产的内容)已经跟不上人们对丰富内容的需求。新时代，互联网人更倾向于选择具有视觉表达的数字内容。
而且传统的数字内容生产模式效率低下，落后的生产模式成为了元宇宙内容生产的瓶颈。
随着技术的发展，AI不仅在工业生产和科研场景中占据一席之地，也开始为内容创作注入新鲜血液。我们正在见证各种AI生成技术在各种商业场景落地，创造越来越多的价值。
最近AI创造频频出现在热门话题上，大家又爱又恨。AI产生的火热内容有目共睹。
在所有AI玩家中，最知名的是推出稳定扩散开源模式的公司Stability AI。
凭借广泛的用户和强大的技术支持，稳定性AI已经成为业内备受瞩目的“独角兽”企业，这距离稳定性AI成立仅两年时间。
StabilityAI是一家怎样的公司？它为什么能成为AIGC领域的“领头羊”？其开源产品将如何引领内容生产的AI革命？下面我们一个一个的拆解一下。
StabilityAI是怎么诞生的？
Stability AI的创始理念是基于一家名为Open AI的公司。
回到10年前，AI大热的时候，相关的技术研究在计算能力和经费上都很有限，对AI这种新技术感兴趣的科研人员只能望而却步。
开放AI的出现为AI研究人员创造了新的可能性。这家公司提供了一个相对自由的研究环境，并得到了大量资金和计算能力的支持，可以帮助技术部门专注研究AIGC领域。
然而好景不长。2020年，公司内部爆发问题，已经无法支撑非营利项目的后续运营，也导致大量核心研究人员离职。
此时，Emad Mostaque站出来继续开放人工智能的企业价值理念。
曾在多家科技公司担任工程师、分析师和投资官的Emad Mostaque，根据他至少20年的投资基金经验，成立了一家非营利机构，其非营利模式与Open AI相同，同时更加开放。
2020年，他创立了Stability AI，Mostaque希望它能延续开放AI的理念，并将其发扬光大。他将公司的使命定为打造开源AI项目，并很快推出了首个免费开源的产品模式Stable Diffusion。
Stable Diffusion是一种根据人物生成图片的AI技术模型。只需要几秒钟就能生成高分辨率、高清晰度的图片，同时保留真实性和艺术性。
这个技术模型项目的开发者是AI视频剪辑公司Runway的Patrick Esser和在慕尼黑大学机器视觉系工作的Robin Romabach。
他们从DALL-E2、Imagen等开源模型项目中总结经验，供项目参考。同时，在Stable Diffusion推出时，他们得到了稳定AI技术团队和外部开发社区的支持。
近年来，AI技术和科学研究的过程往往是高度封闭的。
而Stability AI的团队则平衡了计算能力、资金和公众之间的关系，选择将其代码和模型设计为开源。用户可以基于稳定的扩散代码构建与设计、增强现实、视频游戏、广告甚至电子商务相关的应用，从而成功解决封闭的AI技术问题。
除此之外，Stability AI甚至为不懂代码的用户提供无代码网站。
凭借稀缺的开源特性和用户友好的体验，该项目一经公开测试就受到了大量研究人员和用户的欢迎，而Stability AI早早就积累了可观的用户群体。
同时，随着人脉的积累，Stability AI在整个AI研究和应用领域，包括学术和工业领域，都得到了广泛的关注和认可。Stability AI赋予前沿AI模型通用特性，更多用户可以享受和利用这项技术。
最初，Stability AI完成了1000万美元融资，估值1亿美元。近日，Stability AI宣布获得Coatue和Lightspeed的1.01亿美元投资，估值将达到10亿美元。
Stability AI表示，公司计划利用这笔融资继续投资在研发，并将公司规模从100家扩大到300家。除了Stable Diffusion，该公司正在开发用于生成语言、音频、视频和3D的AI生成模型，为未来的内容创作提供更多开源模型。
那么，Stable Diffusion与其他AI发展模式相比有什么特别之处呢？稳定性AI如何在竞争激烈的AI市场脱颖而出？
Stable Diffusion是如何成长的？
此前，Open AI今年发布的图像生成器DALL-E2拥有超过150万用户，每天创建超过200万张图像；另一个人工智能生成器Midjourney在其官方Discord上拥有超过300万用户。
风险投资公司红杉资本(Sequoia Capital)表示，AI内容制作可以创造数万亿美元的经济价值。种种迹象表明，AIGC已经成为未来的重要趋势之一。
今年8月，Stability AI发布了开源模型Stable Diffusion，这是一个类似于DALL-E2的系统，可以通过文字描述生成相应的图像。与DALL-E2和Open AI等老牌企业不同，它允许任何人在没有监督的情况下使用和构建其模型。
Stable Diffusion开源的底层代码可以让开发者绕过数据的限制，实现其他平台难以实现的功能。
这意味着任何人都可以查看代码并运行修改后的版本，甚至可以使用该软件来驱动自己的商业产品。
此外，在其他平台被禁的名人肖像和敏感图像也可以在Stable Diffusion平台上使用。自代码于8月发布以来，已有超过20万人下载了它，并使用基于它算法构建的工具创建了数百万张图像。
然而，2022年8月20日，Stability AI关闭了他们免费的Discord图像生成器，并发布了DreamStudio应用程序。
这是一个由Stable Diffusion支持的新的AI系统，它可以根据自然语言的描述来创建逼真的图像、艺术和动画。
DreamStudio旨在通过自然语言处理和革命性输入控制的结合，赋予每个人无限的想象力和轻松的视觉表达，以加快创造力。
这款面向消费者的产品拥有超过100万注册用户，他们来自全球50多个国家，共同创作了超过1.7亿张图片。虽然Stable Diffusion模型已经开源，但DreamStudio作为一项服务，用户必须为生成的图像付费。
每位新用户将获得200点免费DreamStudio积分的一次性奖励。默认情况下，每张图片都会向用户收取一个信用额度。
DreamStudio会根据用户选择的图像分辨率和步数(大小、配置比、种子、步数和图像数)来消耗积分。一旦免费积分用完，用户需要自己购买积分。
Stability AI希望将权利归还给开发者社区，为开创性的应用打开大门。
Stability AI的创始人兼首席执行官Emad Mostaque说，“将AIGC置于数十亿人手中将带来新机遇的爆炸性增长。”
Stability AI能站稳AIGC的头部地位吗？
AIGC正在成为继PGC(专业生产内容)和UGC(用户生产内容)之后的一种新的内容创作方式。只需输入简单的文字描述，AI就能在几秒钟内自动生成一幅真实的画作。AI技术的发展让人们的想象逐渐成为现实。
2022年8月，AIGC的画作“太空歌剧院”获得了科罗拉多州博览会艺术竞赛数码类一等奖。与此同时，这幅画很快遭到了质疑。
AI创作的作品能否被认定为艺术作品，一直是很多人类艺术家争论的话题，但资本和机构的加速入场，透露出已经成为一种新的趋势。
如前所述，Stability AI已收获1.01亿美元投资，估值10亿美元；此前，AIGC初创公司Jasper宣布获得1.25亿美元A轮融资，估值15亿美元。
除了Stability AI和Jasper等新独角兽，科技巨头也在积极准备加入AIGC赛车场。
9月，Meta宣布将推出Make-A-Video；;10月，谷歌推出Imagen Video和Phenaki，只需要几行文字或几句话，就能把想象带入现实，创造出独一无二的视频。
AIGC的出现可以说是AI算法的重大突破，意味着人类可以利用AI技术不断辅助人类进行内容生产。就像的油画《太空歌剧院》一样，这幅作品并不完全是AI创作的，也不是作者独立完成的。
今年9月，红杉资本联合GPT-3发表了一篇题为《生成式AI:一个创意新世界》的文章，文章写道，“人的梦想:生成式AI将把创作和知识工作的编辑成本降低到零，并产生巨大的劳动生产率和经济价值，以及相应的市场价值。”
这也意味着每个人都可以成为创作者将成为现实，AIGC内容平台将迎来爆发式增长。
从AI绘画到AI视频，我们的内容生产和创作方式正在发生变化，AI技术在创意产业中发挥着越来越重要的作用。
得益于相关技术的发展和迭代，AI可以快速灵活地生成不同模式的数据内容，而稳定扩散的官方开源无疑开启了AIGC时代的大幕，为更广泛的用户提供了重新定义想象力的机会。
Stability AI不同于其他大型AI公司的“家长式作风”。艾玛德·莫斯塔克通过开源使技术民主化，为真正有才华的开发者提供最大程度的自由。同时，Stability AI还与各国政府和机构合作，以期建立一个更加开放的社区。
Stability人工智能正在催化其生态系统的发展。但所有平台都会探索商业化的道路，所以能否建立良好的商业模式，可能是Stability AI成为领头羊的关键。让我们拭目以待。
为什么AIGC对元宇宙很重要？
全球知名咨询机构Gartner在《2021年预测:人工智能对人类和社会的影响》中指出，到2023年，20%的内容将由生成式AI创造。
同时，Gartner还预测，到2021年，生成式AI产生的数据将占所有数据的10%，而目前还不到1%，Gartner所指的生成式AI就是我们现在所熟悉的AIGC。
从目前的内容生产来看，其实因为一些社交媒体的出现，图文音视频的创作门槛变得更简单了，这也是内容生产力解放的重要原因，这也导致了近五年短视频的爆发式增长。
但另一方面，我们知道一些流行的内容创作方式已经开始从2D转向3D影像，这给很多内容从业者在创作上带来了门槛。
因此，AIGC的出现可以大大降低这个门槛，为元宇宙的出现奠定基础。
比如我们熟悉的虚拟人，仅仅依靠人来创作内容，包括虚拟人角色的塑造、环境的搭建或者虚拟现实的增强，都会极大的消耗内容创作者的精力。所以EPIC公司开发的虚幻引擎出现是为了减少虚拟场景的构建时间，但是虚幻引擎还是不够友好。毕竟不是一般人可以涉猎的内容创作方式。
所以，在虚幻引擎的基础上，我们看到了AIGC的诞生，只要用文字描述，就可以构建出我们想要的音频、视频或者图片。就像以前种地需要人力和畜力，现在我们有了各种播种收割机，必然带来生产力的快速提升。
我们还处于AIGC产业发展的初级阶段，甚至可以把2022年定义为“AIGC元年”。
在元宇宙出现之前，AIGC的应用场景其实并没有那么丰富。毕竟，每个人对当前内容的需求已经足够了。
随着元宇宙的发展和普及，我们发现内容的构建成本又被抬高了，于是像AIGC那样便捷地构建内容的方式受到了关注，打开了新的局面。
可以说，Metaverse和AIGC就像需求和生产力变化之间的关系。当需求发生变化时，新的生产方式必然会被认可。
目前，AIGC的内容生成还存在很多问题。比如内容创作没有边界，有涉黄涉暴的案例，这也是人工智能和监管者需要寻找的契合点；以及对一些AIGC创作成果的误解，导致了“苹果长在水里”的神奇画面。虽然有趣，但不符合实际意义，而这正是人工智能需要成长的地方。
然而，上述关于AIGC的问题并不妨碍它的发展。唯一的问题是，这些“问题”何时才能得到解决，因此人们对AIGC的关注和使用可能会进一步增强。
当然，对于广大内容创作者来说，AIGC不仅仅是一个“神器”，更是行业的“利器”。大师们可能会在内容创作上更上一层楼，错过的人可能会被人工智能抛弃。
AIGC的突然爆发会让我们觉得自己正站在一个全新时代的开端，但从某种意义上来说，我们其实并不知道这个时代会在什么时候到来。
来源：Metaverse Hub