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- 1. 我们还有多久被AI替代？ by:Steven Wu leonlite.com | ✉️steven.w@leonlite.com
- 3. AI在内容创作领域的应用 人工智能技术在内容创作领域的应用已经变得越来越广泛，尤其是在自动生成文章、视频等多种形式的内容方 面。 福布斯报：8 9 % 的受访大学生已经在利用CH ATGPT 写家庭作业 自动写作 AI写作技术可以基于特定的主题、关键词和语法规则来自动生成文章。它可以根据文本生成算法自动完成新闻 报道、产品描述、公告和其他类别的文本内容。举个我自己的例子，只需一分钟，使用ChatGPT生成SEO文章 轻松简单，节省时间，提高效率，让我的网站在搜索引擎中获得更多曝光和流量。只需要花费大约四分钟进行 其他收尾工作，例如编辑、调整格式和关键词密度等，就能发布一篇高质量的SEO文章。相比之下，传统SEO 熟练工人可能需要半个小时甚至更长时间来撰写一篇1500字的SEO文章。使用ChatGPT生成SEO文章不仅省时 省力，而且质量高，可以让您更快地优化网站并提高排名。 （下图为自动生成SEO文章演示） 视频生成 AI可以自动根据文字、图片等输入内容，生成高质量的视频，包括动画、电影预告片等。这种技术已经被应用 在电商平台的产品宣传、品牌宣传等领域。 图片生成 AI可以根据给定的关键词和主题，自动生成高质量的图片。这种技术已经被广泛应用在设计、广告等领域，为 企业节省了大量的设计成本和时间。AI绘图技术的发展将会对Leonlite灯具展示用图产生巨大的影响。AI技术 可以自动生成高质量的灯具展示用图，节省了制作成本和时间。但是，AI绘图技术还需要进一步发展，以满足 高度个性化和多样化的需求。 （下图由Stable Diffusion 的Lara Model生成） 可以发现，Lara模型不仅对人物绘画已十分接近真实，对灯具的展示也出神入化。通过大量的图片学习，将 来几个月之内，灯具商业用图可能仅仅需要一个AI训练人员，甚至仅仅需要对训练好的Chatgpt Thread输入一 段指令粘贴到训练好的Stable Diffusion 灯具作图模型中。
- 4. III. AI对市场工作的影响 数据分析和预测：利用AI分析广告投放的历史数据，预测哪些广告位、关键词和人群可以带来更高的转化 率和ROI（投资回报率）。 1. 自动投放和出价：AI可以通过自动投放和出价功能，自动识别出哪些广告位和时间段可以带来更高的点击 率和转化率，从而提高广告效果。 2. 目标受众识别和定位：AI可以通过分析用户数据和行为模式，确定哪些受众更有可能与广告产生联系，并 根据用户兴趣、行为、年龄、性别等信息定位目标受众。 3. 广告创意自动优化：AI可以通过自动化测试，分析哪些广告创意和文案可以带来更高的点击率和转化率， 并根据分析结果优化广告创意和文案。 4. 实时监测和优化：AI可以通过实时监测广告投放效果，及时发现广告效果下降的原因，并根据分析结果进 行优化。 5. 现有的应用S H U L E X VO C Shulex VOC是一种基于AI技术的亚马逊卖家工具，它帮助卖家分析商品评价和评论，并提供了一系列有用的信 息和功能，使卖家能够更好地了解他们的目标受众和市场趋势。 Shulex VOC的最大优势在于它的分析能力。该工具可以自动分析亚马逊上与您的商品相关的所有评价和评论， 并为您提供重要的关键词和趋势分析。这些关键词和分析结果可以帮助卖家更好地了解他们的目标受众和消费 者需求，从而优化他们的商品列表和销售策略。 (下图为Shulex VOC分析用户评论情绪) （下图为Shulex VOC竞争分析） 竞争对手商品分析：Shulex VOC可以帮助卖家分析其竞争对手的商品列表和产品描述，了解其产品特点和 优势。卖家可以利用这些分析结果来改善自己的商品和优化自己的销售策略。 1. 竞争对手评论分析：Shulex VOC可以帮助卖家分析其竞争对手的商品评价和评论，了解消费者对竞争对手 产品的反应和看法。卖家可以利用这些分析结果来改善自己的商品和优化自己的客户服务策略。 2. 竞争对手排名分析：Shulex VOC可以帮助卖家了解其竞争对手在亚马逊上的排名情况，包括搜索排名、类 别排名等等。卖家可以利用这些分析结果来优化自己的关键词策略，提高自己的排名，以获得更多的流量 和销售。 3. 竞争对手客户档案分析：Shulex VOC可以帮助卖家分析其竞争对手的客户档案，了解他们的受众群体、购 买偏好和行为。通过这些分析结果，卖家可以更好地了解他们的目标受众和市场需求，从而改善自己的商 品和优化自己的销售策略，提高销售效率和ROI。 4.
- 5. AI对设计工作的影响 （上图为DreamFusion文字生成的建模） Google Research推出的DreamFusion技术是一个基于AI的自动建模工具，它可以通过输入文本来生成3D模 型。这项技术的推出将对灯具设计师的工作内容产生替代性影响，以下是一些可能的影响： 更高效的灯具设计流程：传统的灯具设计流程需要花费大量时间和精力来创建3D模型和纹理贴图。而 DreamFusion可以通过输入简单的文本指令，自动生成3D模型并自带贴图，从而大大缩短了设计的时间。 这将使得设计师能够更快地实现自己的创意，提高生产效率和降低成本。 1. 减少人为错误：传统的3D建模需要设计师进行繁琐的手工操作，容易出现人为错误。而DreamFusion采用 AI技术，可以避免手工操作中的疏漏和错误，生成的3D模型精度更高、更符合设计师的要求。 2. 削减设计成本：在传统的灯具设计中，需要聘请专业的3D建模人员和纹理制作人员来完成3D建模和贴图。 而DreamFusion的自动化建模过程可以减少人工成本，使得设计成本更低。 3. 另外，在去年9月份NVIDIA就发布了一款名叫GET3D的工具，它的开发初衷是为元宇宙内容建构人员可以更快 创造大量且不同的3D物件，也为自动生成带贴图的3D模型打开了探索之路。 GET3D结合了可微表面模型、可微渲染器和2D的GAN等新技术来训练模型，实现了能够生成带纹理的、复杂拓 扑结构的、丰富几何细节的3D模型。 GET3D将模型的生成分为两个支线，分别是输出模型表面拓扑结构的几何生成器和控制表面材质属性的纹理生 成器。有了模型的形状和材质贴图，GET3D再使用可微分渲染器渲染到2D 的图片。 GET3D甚至还支持可以手动调节参数来控制生成的模型颜色。其生成的模型材质细节非常丰富，除了基本的颜 色、粗糙度、金属性，还可以体现法线贴图和多种高光效果。 除此之外，在文本引导的图像生成模型领域还曾提出过一个名叫3DiM的扩散模型，它可以从单个图像进行3D 新视图合成。将3DiM与之前开发的其他模型在数据集上的工作进行了比较，发现3DiM从单个视图生成的视频 实现了更高的保真度，同时大致具有3D一致性。 Diffusion Model无论从真实度还是还原度都几乎无可挑剔，已然拥有成为下一代图像生成模型的代表的潜力。 比如下面的马桶模型，只需要根据一整图片就可以AI生成另外两个视角的图片，根据三个不同视角的图片就可 以搭建出一个立体的3D模型。 然而，也应该注意到现在暂时的AI建模局限性。虽然它可以在短时间内生成具有贴图的3D模型，但是它不一定 可以完全替代设计师的角色，因为设计师需要对模型进行进一步的优化和调整，以实现更高的质量和创意。