欢迎访问悟空智库——专业行业公司研究报告文档大数据平台!

浙商证券-互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即-221118

上传日期:2022-11-21 16:32:13 / 研报作者:谢晨姚逸云 / 分享者:1008888
研报附件
浙商证券-互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即-221118.pdf
大小:2.6M
立即下载 在线阅读

浙商证券-互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即-221118

浙商证券-互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即-221118
文本预览:

《浙商证券-互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即-221118(25页).pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《浙商证券-互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即-221118(25页).pdf(25页精品完整版)》请在悟空智库报告文库上搜索。

(以下内容从浙商证券《互联网电商:AIGC之AI绘画:技术与应用双突破,生产力变革在即》研报附件原文摘录)
  投资要点   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 StableDiffusion 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。 StableDiffusion、 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。   产业链初具规模, 上下游现蓝海   产业链层面, AI 绘画涉及到硬件、 NLP、算法算力、应用、数据提供与处理等多环节,当前产业布局于算法和应用开发环节较为集中和领先,而在产业链上下游还有诸多可开发的蓝海领域。具体到投资标的:   首先是拥有相关应用产品和场景的公司。图文类推荐关注视觉中国(素材库+数字藏品)、中文在线( AI 绘画+AI 文字+小说平台)、万兴科技(“万兴 AI绘画”软件)、三人行( AI 平面设计+营销场景); AIGC+3D 作为动态数字内容辅助创作工具,或可显著降低游戏、影视、 VR/AR 行业制作成本, 利好相关厂商, 推荐关注腾讯控股、 网易、 完美世界;其他 AIGC 模态推荐关注昆仑万维( Star X 音乐平台+AI 作曲)、蓝色光标(虚拟人+营销场景);   AIGC 和 AI 绘画依赖自然语言处理、计算机视觉和人工智能技术, 我们推荐关注百度集团( 文心大模型+文心一格)、 拓尔思(语义智能技术)、 商汤(人工智能+计算机视觉)、科大讯飞( 语音识别+人工智能龙头) 等。   风险提示   1) AI 绘画相关技术发展不及预期风险; 2)商业化拓展进度和效果低于预期风险; 3) AI 绘画涉及的作品侵权、名人肖像侵权等风险。
展开>> 收起<<

#免责声明#

本站页面所示及下载的一切研究报告、文档和内容信息皆为本站用户上传分享,仅限用于个人学习、收藏和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。如若内容侵犯了您的权利,请参见底部免责申明联系我们及时删除处理。