上市公司投资的95后,做了一款电商界的Midjourney

科技   2024-11-26 22:01   四川  

近日,95 后初创公司 AID Lab 团队宣布完成了数百万天使+轮融资,本轮融资由室内设计领域头部上市公司矩阵纵横领投。


AID Lab 推出的 A-T 模型框架不仅成功地实现了对复杂场景中指定物体的精准生成,而且在保持高度真实感的同时,还能够较为精确地模拟物体的材质、光线效果和阴影细节,并且在不同角度、尺寸下对于指定物体精准生成任务拥有一定的泛化性。目前,其海外产品 PhotoG 已经和多个领域头部品牌方建立深度合作,包括家具零售、鞋服零售、珠宝首饰、灯具布艺、宠物家具、工艺品、毛绒玩具等等,更是被合作方称为“电商界的 Midjourney”。
但是,AID Lab 的野心并不止于此,未来希望从单品替换到全屋设计,从 GenAI 效率工具到生活方式助手,着力打造家居生活智能体。

深耕指定产品的精准生成与植入,

着力解决视觉模型的幻觉

在当今经济持续增长的背景下,家消费市场正迎来一轮前所未有的繁荣。从家居装饰到日常生活用品,人们对提升生活品质的关注逐年增加,尤其在电商平台的推动下,消费升级趋势愈发明显。家具、家电等领域的个性化、场景化需求,为企业带来了新的增长空间,也催生了更高效的商品展示与销售方式。

据数据显示,全球家消费市场规模预计到 2024 年将超过 3 万亿美元。这一趋势为电商品牌方带来了巨大的机遇,但随着营销物料需求的增多,制作过程成本高、周期长的痛点以及“货不对板”的风险都在日益增长。

AIGC 电商图产品的兴起为这一问题提供了一种新的解决方案,但现阶段仍存在抽卡率高、可控性差、内容质量不足和工作流限制等局限性。一个典型的痛点在于:当我们想在已有的空间环境中精确放置一把特定的椅子时,现有 AIGC 工具难以完全理解这一需求,生成的结果常与预期大相径庭。此外,针对成熟产品的批量化效果图制作,现有 AIGC 工具缺乏对产品材质、光线、阴影的精确模拟,而这些元素对于构建产品的真实感和可信度至关重要。

PhotoG 正是基于对这些痛点的深刻理解应运而生。通过创新的技术架构和高精度生成模型,PhotoG 专注于:

. 高可控性生成:满足复杂场景中的精准需求,实现对产品位置、角度和细节的完美把控。

超写实效果:通过材质重现和光影仿真技术,为用户提供可信度极高的视觉内容。

全流程优化:大幅缩短内容制作周期,降低品牌方的成本和风险,为电商营销注入新活力。

相比于 Midjourney、ideogram 等 AI 文生图创意工具,PhotoG 从产品构思阶段就主打实用性效率工具,着力解决营销物料生产环节的现实痛点,力图打造一款高可用的垂类 AI 助手。

这不仅是一次技术迭代,更是商业效果图生成领域的一次革命性升级,助力电商品牌从“合格”迈向“卓越”。



图源:PhotoG为独立设计师
品牌@MSOL Studio制作的AI营销图

上市公司持续加注,

创新算法加持高质量数据,

PhotoG做到了“电商界的Midjourney”

PhotoG 代表了视觉内容 GenAI 产品的重大创新,从产品理念到产品交互,均体现了 PhotoG 产品团队对技术研发的深刻认知和对客户需求的精准洞察。

PhotoG 团队前身是 AIGC 设计领域的知名社区 AID Lab,产品的原型则来自于他们在今年 3 月发布的推理框架 A-T(Aware-angle Adaptive Tuning )。

A-T 扩散框架的核心在于一种独特的物体角度感知微调技术。它不仅成功地实现了对复杂场景中指定物体的精准生成,而且在保持高度真实感的同时,还能够较为精确地模拟物体的材质、光线效果和阴影细节,并且在不同角度、尺寸下对于指定物体精准生成任务拥有一定的泛化性

近日,AID Lab 团队宣布完成了数百万天使+轮融资,本轮融资由室内设计领域头部上市公司矩阵纵横领投。在过去的半年中,AID Lab 团队不断对 A-T 推理管线升级迭代,对微调成本、推理速度和生产内容质量方面相继进行了大幅升级。

图源:PhotoG 战略领投
矩阵纵横 Matrix Design 官网

除了创新性算法管线,PhotoG 团队和投资方、合作方共同构建的B级垂类高质量数据,也大幅提升了产品的泛化性。根据最新消息显示,PhotoG 已经和多个领域头部品牌方建立深度合作,包括家具零售、鞋服零售、珠宝首饰、灯具布艺、宠物家具、工艺品、毛绒玩具等等,更是被合作方称为“电商界的 Midjourney”。

图源:PhotoG 官网

除了模型层面的优异表现,创新性算法也为产品的交互带来了耳目一新的体验。与“背景替换”或“图像融合”等开源 AIGC 功能区别不同的是,PhotoG提供了 Free-mode 和 Precise-mode 两种图像生产模式。

值得一提的是 PhotoG 的自由生图模式。用户在商品库选择合适的商品后,可以采用局部重绘(inpaint)的方式一键将产品置入指定场景或 AI 生成的场景中。倘若对生成结果不满意,用户还可以通过修改产品水平角、俯仰角、光照融合度、尺寸等参数调整呈现效果。也可以通过描述语(prompt-to-image)实现携带商品的图片生成。用户可通过上传商品环拍视频或 3D 模型将自己的产品上传到商品库。

图源:PhotoG 产品操作演示

而产品上线后,不少 C 端用户也在热爱着这款基于商品的生图产品。团队在采访后发现,C 端用户很喜欢将不同产品替换到自己家中的创新玩法。相比于对着营销图枯燥无味的选购过程,C 端用户显然更愿意为更有趣、更沉浸的体验买单。

图源:PhotoG 官网

在不同用户的反馈中,PhotoG 也在积极调整着自己的产品策略。在打造更符合国内外品牌商批量制作营销物料的工具方面,PhotoG 提供了高质量模板库和 AI 创作空间场景的底层场景图像生成模型,帮助品牌方轻松实现了十倍的内容增长。而同时,PhotoG 也允许用户上传自己的空间进行不同物品的替换,实现了”家具进我家“、”服装上我身“等炫酷功能,更好的协助用户进行购买前的预决策。

从单品替换到全屋设计,

从GenAI效率工具到生活方式助手,

着力打造家居生活智能体

PhotoG 团队是由一群 95 后的年轻人组成,在产品的发展规划中,这群年轻人显然有着更大的野心。PhotoG 即将上线的功能展示了他们更强大的图景,用户仅需上传自己的空间图片即可实现商品清单和效果图的生成,用户可自由替换全套商品或指定商品,包括软装陈设、家用电器、工艺品摆件等等。

图源:PhotoG 官网

如果说基于单个商品的生图和替换是一款效率工具,那全屋设计和商品清单的生成则是 PhotoG 在家居生活智能体探索的雏形。在 PhotoG 与品牌商持续深入合作的过程中,结合 AID Lab 对全球独立站、电商平台数据的监控,积淀的数据将会持续迭代这一智能体的理解能力、审美能力和逻辑推理能力,并结合用户数据推荐最优的方案。
“从做好一个工具到做好一个助手,这是一条漫长而结局未知的路。但本质上的原因我们希望将更好的技术尽带给更多的人。我们希望 PhotoG 是一个起点,一个真正感受到更真实、更温暖、更智能的生成式 AI 的起点。”PhotoG 的创始人 Leo 表示。
展望未来,PhotoG 正在勾画一个生成式 AI 深度参与我们的日常生活的生活助手的愿景。随着用户基础的扩大,团队将能够利用积累的交互数据不断提升 PhotoG 的能力。在继续发展过程中,PhotoG 团队将始终聚焦于其核心使命:聚焦 GenAI 的最后一公里,打造真正协助用户构建美好生活的智能体。

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