オンラインは1カ月で準ユニコーン、1万人以上が並んで登録され、AI Artは次のNFT?

Published on 9/30/2022   108 views   0 Comments  

著者|劉雨潔、王と桐

効率的な人工知能の定義が自動運転、データ分析、無人工場などだとすると、創造的な人工知能の境界はどこにあるのだろうか。

文字創作の分野では、彩雲小夢、Jasper、清華九歌などのAI創作サービスがすでに衝撃的な答えを出している。無数のネット文の作者のために構想を開拓し、文字創作の敷居をさらに低く抑えると同時に、さまざまな非難を受けた。美術創作の分野では、今年上半期にDisco Diffusionが大ヒットして話題になった。

わずか数ヶ月で、AI Artは世界中のVCが支持しているコースとなった:現在最も人気のあるPLGモデルに符合し、底辺の壁を持つAI技術、科学技術と人文の完璧な交差点であり、多くの体験者が殺到した。

ソースネットワーク

上の図は国内最大のグラフィックデザイナーコミュニティUISDCでDisco Diffusionに関する科学普及記事が初めて登場したもので、デザイナーは画像創作ツールに最も敏感なグループの1つであり、当時ほとんどのCエンドユーザーはこの「ブラックテクノロジー」の存在を知らなかった。知っていても、複雑なデバッグ環境のためにテストに参加する意欲を失ってしまう。

しかし5ヶ月、Disco Diffusionの流行はGoogle Colab Notebookから発酵した共有式実験革命を引き起こした。関係者によると、Disco Diffusion技術の痛点を解決した追従者で、2022年8月22日にオンラインになったStable Diffusionは、現在5~10億ドルの推定値で融資に接触している。オンラインになって1ヶ月で、世界のユニコーン陣営に入ることが期待されており、AI Artの将来に対する1級市場の見通しが十分に見えてきた。

ネットユーザーは10月17日、Disco Diffusionを用いて24節気を生成した。

AI ArtはAI生成芸術であり、AIGCの中の1つの分岐である。AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)は、「プロフェッショナル生成コンテンツ(Professional Generated Content、PGC)とユーザー生成コンテンツ(User Generated Content、UGC)に続き、人工知能技術を用いてコンテンツを自動生成する新しい生産方式」である。国際的に対応する用語は「人工知能合成媒体(AI-generated MediaまたはSynthetic Media)」であり、その定義は「人工知能アルゴリズムによるデータまたは媒体の生産、操作、修正の総称」である。

実際、AIは画像と絵を生成し、技術と商業化の観点からも、新興分野ではなく、革新を繰り返している技術分野として、それぞれかなり長い歴史を持っている。

グーグルは2015年にDeepDreamをリリースし、オープンソースし、アルゴリズムを用いて幻想的で超現実的な画像を生成した。ここ10年の間、デジタル合成に至るまで、かつてインターネットを風靡した「ワンクリックで新海誠風写真を生成する」、「子供時代の写真を生成する」などの画像効果などは、AI能力と計算力の基礎の絶えず最適化された成熟を体現している。

Google DeepDream生成効果、生成跡が明らかに

AI Artの今年に入ってからの熱は、文字変換画像(Text-to-image)の特性を示す斬新な相互作用方式が、AI Artが「民主化」の時代に入っていることを大衆に宣言しているからだ。文字を使って記述したり、画面のイメージや物語に基づいたり、芸術家のスタイル、構図、色彩、透視方法などの専門名詞に基づいたりすることで、数十秒以内に完全な絵画作品を生成することができ、芸術創作はランニングのようなことになった:誰もが走ることができ、ただ専門の人が速く走るだけだ。

下層技術に還元することは、DiffusionのGANに対する徹底的な革新である。

従来のAI Artの技術原理は対抗ネットワーク(GAN)やVAEなどを生成することであり、現在、GANは先代のAI Artツールとプラットフォームの最も主流の画像生成モデルとして、モデル訓練の面ですでに大きな突破を遂げているが、実際に応用する過程で依然として深刻な構造的問題を抱えている。

熱が上がるにつれて、代わりにディフュージョンができるかもしれない。Denoising Diffusion Models(脱躁拡散モデル)は分数に基づく生成モデルとして非常に強力な新しい生成モデルである。トレーニングデータにガウスノイズを繰り返し追加することでトレーニングデータを破壊し、ノイズを追加するプロセスを反転させることでデータを取り戻す方法を学習するのが動作原理です。Diffusionはまた、大量のサンプル多様性と学習データ分布の正確なパターンカバーを提供し、これはDiffusionが大量の異なる複雑なデータを持つ学習モデルに適していることを意味し、それによってGANの問題を解決した。Diffusionは入力データをゆっくりと変えてノイズの順方向変換にデータをマッピングし、学習したパラメータ化の逆方向過程を通じてデータ生成を完了する。このプロセスはランダムノイズから始まり、1回ずつクリーンアップされます。

ソースネットワーク

Diffusionの画像生成効果の向上は非常に顕著で、デジタル生成の痕跡も効果的に弱められ、ユーザー自身が選択可能に歩数を実行し、歩数が多ければ多いほど画像が精細になるという特徴もより多くの「ハードコア」需要を引き起こした。

ソースネットワーク

これは、AI Artツールが実際にはずっと前からあった理由ですが、これまでの画像効果には「偽物」や完全ではないなどの様々な問題があり、Photoshopを直接使って風格化処理をしたほうがましだったため、これらの作品は今のディフューザー時代の芸術品としてのコレクションと共有価値を失ってしまったのです。

指数級爆発のスレッドや作品展示を通じて、Disco Diffusion、Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourneyなどのアルゴリズムやツールに代表される生成器は、AIがC端への着地、さらに広い元宇宙世界を生成する先発的な力となっている。

上の図は、コロラド州博覧会芸術コンクールでAI生成芸術作品が1位を獲得したという、AI Artの分野に本格的に注目するのに十分なシンボル的な出来事を記録している。

現在、AI Artツールは主に欧米などの国で急速に発展しており、国内でのスタートはやや遅れており、参加者は主にAI分野や画像編集分野で多くの蓄積がある大工場、例えば百度、美図などである。

本文、36クリプトンは、世界的に流行しているAI Artツールを整理し、その違いと共通性を分析し、国内で類似の考えや能力を持つ起業家、AIGCに投資したい投資業者に参考にしてもらう。

現在市場にあるAI Artツールとサービスのかなりの部分で使用されている基本アルゴリズムはDeepDreamまたはGANであり、最近の熱は主にDiffusionから来ているため、2つに分類しました。


一、ディフュージョン


Stable Diffusion(https://stablediffusionweb.com/

Stable Diffusionは現在最も先駆的で、最も流行しているAI絵画機器学習モデルであり、2022年8月22日にオンラインで、StabilityAIによって開発され、WebプレゼンテーションバージョンはAIオープンソースコミュニティHuggingfaceに搭載されている。StabilityAIは2019年に設立された人工知能のベンチャー企業で、ロンドンに本社を置き、AIを技術キャリアとするソリューションの構築に取り組んでいます。現在、Stable DiffusionはビジネスバージョンのDreamStudioをテストしています。後者はより高速な生成速度を持ち、API機能をオンラインにする予定です。関係者によると、StabilityAIはCoatue、Lightspeedなどの有名VCに5~10億ドルの推定値で投資を検討されている。

  • オープンソース、無料で使用
  • テキスト生成画像、画像生成画像の2つのモードをサポート
  • Webプレゼンテーションのバージョンは非常に高速で、画像を生成するのに1~15分かかる見込み(生成時間はキューに入れることに関連)

ソース:Stable Diffusion

Disco Diffusion(https://dreamingcomputers.com/disco-diffusion/

Disco Diffusionには強力なオープンソースCLIP-Guided Diffusionモデルがあり、Google技術アーキテクチャに基づいて、詳細でリアルな画像を作成することができます。2021年10月29日にオンライン化され、Acompliceが開発した。Acompliceは2016年に設立された会社で、各チームや個人が彼らに適したAI駆動の画像ワークフローを見つけるのを支援することに力を入れている。

  • オープンソース、無料
  • 通過する必要がありますGoogle Colab生成、よりフレンドリーなユーザーインタフェースがなく、使用の敷居がある
  • ユーザーは自分でステップなどの高度なオプションをカスタマイズできます

出典:Disco Diffusion

DALL-E2(https://openai.com/dall-e-2/

DALLE 2は自然言語の記述からリアルな画像とアートを作成することができ、2022年4月6日にオープンAIが開発した。OpenAIはマースク氏、米創業インキュベーターのY Combinator社長アルトマン、グローバルオンライン決済プラットフォームPayPalの共同創業者ピーター・ティル氏らシリコンバレーの科学技術者が2015年に設立された。これまでDALLE 2が正式にリリースされていなかったときは、毎週1000人のユーザーにしかリリースされていなかったが、9月29日、OpenAIはテキスト生成画像システムDALL-E 2へのアクセスをキャンセルし、誰でもすぐに登録して使用することができるようになった。OpenAIによると、約150万DALL-Eユーザーが1日に200万枚を超える画像を生成している。

  • テキストから画像生成までわずか数分、生成された画像の複数回の反復
  • 多層画像をカスタマイズできる編集と修飾機能
  • 人の顔をレンダリングするには、画像の偽造を防ぐために、DALL-E 2はわざとねじれた目や、ねじれた唇を生成します
  • DALL-Eへのアクセスを登録した人は、無料で50ポイントを獲得し、その後毎月15ポイントを獲得することができ、各ポイントは1枚の画像を生成するために使用でき、ポイントは購入でき、115個は15ドルで販売されています

出典:DALLE 2

Mid Journey(https://www.midjourney.com/

Mid Journeyは、流行しているが一般的には使用されていないAIアートジェネレータです。Midjourneyは新しい思想媒体を探索し、人間の想像力を拡大する独立した研究実験室である。Midjourneyは設計、人間インフラ、人工知能に専念する小規模な自己資金チームです。Midjourneyは、DiscordサーバにホストされるAIテキストから画像拡散モデルです。現在150万人のユーザーがいます。

  • プレゼンテーション版は使いやすく、小さなテキスト入力が必要
  • Discordに基づいて、良好なコミュニティ生態がある
  • 開発者にやさしいドキュメント

Mid Journey

TIAMAT(https://tiamat.world/

TIMATは国内のチームが開発した人工知能絵画ツールで、2022年7月22日にオンラインになり、本社は上海にある。現在はまだ内部テストバージョンにあります。

  • 中国語入力のサポート
  • 主に中国のユーザー層に向けて、東アジアの芸術スタイルをより理解する
  • 飛書コミュニティに基づいて、申請制内部測定

TIAMAT

Photosonic AI(https://photosonic.writesonic.com/)

PhotosonicはAIGC社Writesonicが開発し、米サンフランシスコにあり、これまでAIテキストの創作に専念してきた。現在、Photosonicでは100万枚を超える画像が生成されています。PhotosonicはStable Diffusionがオンラインになってから1週間後にオンラインになった。Stable Diffusionの創始者によると、Photosonic AIはStable Diffusionのオープンソースバージョンをパクったという。

Photosonic AI


二、非ディフュージョン


DeepDream(https://deepdreamgenerator.com/

DeepDreamは市場で最も人気のあるAIアートジェネレータの1つとして、2015年6月にオンライン化された、グーグルのエンジニアAlexander Mordvintsevによって作成されたコンピュータビジョンプログラムで、異なるAIアルゴリズムを探索することができる。現在、市場における大量の芸術効果生成アプリケーションはこのオープンソース技術に基づいている

NightCafe(https://nightcafe.studio/

NightCafeは2019年11月にラインアップされ、Reddit開発。Redditは、2005年2月3日に設立されたエンターテインメント、ソーシャル、ニュースサイトです。サンフランシスコ世界中の人々にコミュニティと帰属感をもたらすことに力を入れています。NightCafeにより、ユーザーは生成された芸術作品の所有権を取得することができ、作品のプリントバージョンを購入することもできます。

Artbreeder(https://www.artbreeder.com/

Artbreederは2019年5月にオンライン化され、JoelとStudio Morphogenによって設立された。Artbreederは、コラボレーションや探索を容易にすることでユーザーに創造力を与える新しいクリエイティブツールを目指しています。ArtbreederはBigGANとStyleGANモデルを使用しています。そのうちの1つはBigGANの最小オープンソースバージョンを使用しています。

Big Sleep(https://github.com/lucidrains/big-sleep

Big SleepはPythonに基づくAIアートジェネレータである。Googleが開発した、BigGANとOpenAIを使用したCLIPは、Google Colabノートブックを介してTwitterユーザーAdverbからテキストから画像を生成する。Pythonプログラミング言語で生成する必要があり、画像を処理するには時間と大量のメモリが必要で、コンピュータ上でスクリプトを実行できない可能性があります。

StarryAIhttps://www.starryai.com/

StarryAIはAIアートジェネレータAppで、現在Google playで50万を超えるダウンロード数があります。モバイルアプリケーションとしては、iOSとAndroidバージョンがあり、モバイル端末で使用でき、NFTの作成をサポートするとともに、ステップ数の生成などのステップオプションをサポートしています。

WOMBO Dream(https://www.wombo.art/

Womboはトロントに本社を置く合成メディア会社で、2021年3月にAIによって駆動される口パクアプリをリリースし、ユーザーが静止した肖像画をアップロードして動画処理することで、彼らが選んだ曲を歌うことができ、爆発的な分裂を引き起こした。現在、WOMBOドリームアルゴリズムはOpenAIが開発したCLIPに導かれた方法を応用している。

DeepAI

2017年にサンフランシスコに設立され、2019年にシードラウンド融資を受けたことがある。DeepAIはHTML 5、Google Analytics、jQueryなど12の技術製品とサービスを使用しています。DeepAIの技術には、ViewportMeta、iPhone/Mobile互換性、GoogleFontAPIなどがあります。最初は白黒写真を自動的にカラーリングする機能がありました。


三、大工場の進展


Google

Imagen

2022年5月、Google ResearchがImagenを発表した。今回のGoogleのImagenは、テキスト特徴から画像特徴にマッピングしてからGANや拡散モデルで画像を生成するという従来の考え方を捨て、純言語モデルを使ってテキスト特徴の符号化だけを担当し、テキストから画像への変換の仕事を画像生成モデルに落とした。ここでの画像生成モデルは、依然として拡散モデルであり、一連の拡散モデルである。これは、その純テキストデータの取得面と全面性の面が図文対データの取得より容易であり、そのテキスト理解能力は図文対データの理解能力より優れていることを意味する。 

Parti

Googleは2022年6月、数百億個のパラメータを研究して超現実的な画像をレンダリングするPartiテキストから画像までのコンピュータモデルを発表した。Partiはすべて「Pathways Autoregressive Text-to-Image」(経路自己回帰テキスト回転画像)と呼ばれています。使用可能なパラメータの数が増えるにつれて、出力される画像もよりリアルになることができます。このモデルは最終画像を生成する前に200億個のパラメータを研究した。

PartiはImagenとは異なり、Imagenはテキストから画像生成器であり、Googleは拡散学習用に設計されている。このプロセスでは、画像に「ノイズ」を追加することでコンピュータモデルを訓練し、ぼやけさせます。次に、モデル学習は、元の画像を再作成するために静止画を復号します。モデルの改良に伴い、ランダムな点のように見えるものを1枚の図.像。

現在、グーグルはPartiやImagenを公開していない。

Facebook/Meta Make-A-Scene

Metaは2022年7月にMake-A-Sceneの存在を宣言し、現在、チームはMeta従業員のフィードバックをテストし収集しており、Make-A-SceneはMeta内部で使用権限を開放している。Make-A-Sceneは、スケッチも入力内容の一部になるように予め設定されたシーンレイアウトをキャプチャし、ユーザーはテキスト入力によってフレームを塗りつぶすことができます。モデルはテキストを入力することで独自のレイアウトを作成することもできますが、これはユーザーが一部の制御権を放棄したことを意味します。

Microsoft NUWA

2022年3月、マイクロソフトアジア研究院が最新モデルとして発表したN嘆WA。N嘆WAは8つの視覚生成と編集タスクをサポートしている。ここで、画像をサポートする4種類のタスクには、テキストから画像、スケッチから画像、画像補完、画像編集、ビデオをサポートする4つのタスクには、テキストからビデオ、ビデオスケッチからビデオ、ビデオ予測、ビデオ編集があります。マイクロソフト・アジア研究院は7月、NUWAのアップグレード版である無限視覚生成モデルNUWA-Infinityを公開し、任意の大きさの高解像度画像や長時間動画を生成できるようにした。

文心・一格( https://wenxin.baidu.com/

文心・一格は文心大モデルに基づく文生図システムによる製品化革新である。オンラインは2022年8月19日です。これは百度がオール、文心大模型の技術革新に頼って発売した「AI作画」初の製品である。百度のAI-フライパドル文心大モデルは、産業レベルの知識強化大モデルである。文生図分野の大モデルサービスは、テキスト記述の入力をサポートし、生成スタイルと解像度を選択すると、モデルは入力された内容に基づいて自動的に要求に合った画像を作成します。

  • 国潮、国風などの風格をカバーしている
  • 百度の計算力に頼って、図を出すのは速くて、完成度は高いです
  • 簡単な操作で高度なカスタマイズも可能

美図AIオープンプラットフォーム(https://ai.meitu.com/index

美図AIオープンプラットフォームは美図会社が発売したAIサービスプラットフォームであり、顔技術、人体技術、画像認識、画像処理、画像生成などの核心分野に集中し、顧客に市場検証を経た専門AIアルゴリズムサービスとソリューションを提供する。

  • 美図は人の顔技術、画像分割、画像拡張、画像生成などの複数の方向に優位性がある
  • 長期的な審美的蓄積を持ち、美のトレンドを把握し、芸術と技術の有機的な結合を実現することができる
  • 最先端技術は迅速に製品と結合でき、1日の使用量は億回を超え、安定性と実用性を兼ね備えている

ソーシャルメディア上でのAI生成の氾濫に関する議論は科学的倫理的な色彩と偏見を持ってきたが、画像生成技術に関する議論は芸術愛好家、デザイナー、芸術家のような人々によって推進されてきたため、AI Artがもたらす芸術設計の生産性、知的財産権、画像データの多重化などに関する延長と保護サービスは次の市場の風向きになる可能性がある。

また、最近では世界最大のプロダクトコミュニティであるProduct Huntにおいて、AI Art向けのアート作品取引市場が登場しています。これはNFTが流行して以来、もう一つの新興の著作権取引コースかもしれない。

AI Art取引市場

良質なAI Artが良い値段で売れるなら、「国民的芸術家」の時代が来るに違いない。

もちろん、いかなる新興技術も、最初は注目される段階を経て、その後は市場の「失望」の音に埋もれてしまうのは避けられない。AI Artは現在、早期繁栄期にあり、将来、確かに攻略する必要がある難点もある。

最も重要な問題は、AIGCの他のコースよりも、現在のAI Artはセクシーさが増しているのに、「実用価値」が少し減っているようだ。

まず、技術がアルゴリズムモデルからユーザーの手に沈むにつれて、どのように正確に顧客グループを見つけ、商業化するのか。ブラックテクノロジーとしては、今のところ注目を集めているように見えますが、現在のAI Artの具体的な使用者は、芸術家のインスピレーションツール、デザイナーの素材ツール、プロフォルクスワーゲンの猟奇ツールにとどまっている可能性があります。風格の異なる芸術画像に消費需要のある個人ユーザーとBエンド企業は一体どれだけあるのだろうか。今のところまだ分からない。

しかし、36クリプトンの判断によると、想像できる範囲内で、AI Artが着地可能なビジネスシーンには主に以下のようなものがある。

  1. 最も直接的なのは、toC端の美図ショーなどの消費レベルの修図応用、toデザイナー端の即時設計などの生産ツールに使用され、これらの製品のためにシーンの豊かさを増やし、ユーザーの粘性を高め、実際、理解によると、これらのメーカーもすでに関連する配置を行っている。

インスタントデザインはAIデザインプラグインをリリースしました

  1. プロのクリエイターの生産方式を革新し、例えば、効果向上ツールとしてイラストレーター、アニメーター、映画クリエイターなどの実現能力を補充し、生産力を解放する。将来的には、大量の創造的な仕事の主な職業能力は、原始的な手仕事ではなく、デジタル素材を生産し、接着する能力に反映される(米を食べたいなら米を作ることから始めなければならない)、
  2. AI Artが背後にあるのは広大なUGCとユーザーの個性的な空間であり、今では全国民のセルフメディア、低敷居コンテンツ制作の潮流にうまくフィットすることができ、将来的には元宇宙市場にもより深い発揮空間があるだろう。この点の考慮に基づいて、国内の主要コンテンツ生産配布のプラットフォーム、電子商取引プラットフォーム、インターネット大手工場などは前後して自社製品生態の中でAI Artの機能を孵化させ、ユーザーがプラットフォームの調整性に合った芸術コンテンツを迅速に生産するのを助け、同時に自分のユーザーと企業の顧客にサービスする
  3. AIGCという大分野自体がコードフリーの潮流に合致しているため、AI Artも潜在力の高い企業価値を持つ可能性が高く、最も直接的なターゲット企業は広告会社、映画制作会社、建築事務所など芸術効果図に多くの需要がある企業の顧客であり、これらの企業だけでも低くない市場天井があり、また、ブランド企業の広告とクリエイティブ部門も有力な受け手の一人である。

Mid Journeyで生成されたブランド広告

しかし、ユーザーグループによっては、その具体的な需要点が大きく異なり、製品の後続の反復も異なる需要に応じて調整されるため、現在もアルゴリズム、テスト版生成ツール、プラットフォームコミュニティのAI Artの存在形式にとどまっており、そのために異なる価値とサービスタイプに分化する可能性も高い。結局、底辺技術の革新とコースの開拓は、「AIが人類に代わる」万里の長征の第一歩にすぎない。

商業化に加えて、もう一つのチャンスと脅威が共存している点は、現在の製品は英語の自然言語理解を基礎としていることが多いが、中国語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、日本語などの他の主要言語もかなりの市場ニーズが満たされていないことは間違いない。異なる言語のニーズを満たす過程で、中国語のAI学習の難しさが英語の指数級であるなど、さらに多くの難題が発生することも、国内が一時的に欧米に遅れている原因の一つかもしれない。

しかし、挑戦は青い海とチャンスを予告している。例えば、中国語の自然言語理解を目玉とした国内初のAI Art社TIMATが登場している。また、例えばAICG業界が発達している日本で、日本語入力をサポートできる最初のエンタープライズサービスクラスのAI Artメーカーは、大きな市場空間を開拓することができるに違いない。

困難が重なっているにもかかわらず、欧米VCは依然としてリスクに満ちた未来のチャンスのために注文したいと考えている。

まず、AI Artは現在のところ、現在国内外で認められているPLG/CLGモデルに比較的符合しており、製品は生産性を効果的に高めることができ、個人使用者から徐々にチームひいては企業使用に拡張するのに十分である。国内では、PLG/CLGにもヘッド企業が登場しています。例えば、青い湖PingCAPなどがあります。

次に、AIは近年、未来の方向性とされてきたが、着地シーンは模索しなければならない。今、AI ArtひいてはAIGCはAI成熟期に明確な需要があったシーンであり、注目される価値がある。結局、文化とコミュニティは初歩的に形成されている。例えばMid JourneyのDiscordベースのサービスはすでにDiscord上の第2のコミュニティになっており、現在内測段階にある国産先発者TIMATにも毎日何百人もの理由による詳細な申請書が寄せられている。オープンで共有されたコミュニティはAI Art分野にとって極めて重要であり、AI Art企業を評価する重要な基準の1つでもある。その貢献は、インターネットロジックの下での考え方が、AI Artを急速に「デジタル化スキル」に変えることができることにも表れている。

ネットユーザーはDisco Diffusion辞書共有計画を開始した

AI Artの創作をより良くするために、ネットユーザーはDisco Diffusion辞書共有計画を開始した。(Google Colab Notebook上のDisco Diffusionのテストバージョンにはまだ一定の理解と生成の敷居があるためですが、現在では多くのツールがアートスタイルに関するガイドとフィルタリング機能を組み込んでいます。)

2022年は、ディフュージョンによって開かれたAI Art元年と言える。次の3 ~ 5年以内に、AI Artはより自由な方向に発展し、例えばより強い結合性を示し、ユーザーにカスタマイズできる空間がより大きく、つまり「主観的な創作」の過程により近く、芸術作品の中でもますます細やかなユーザーの考えが分化し、体現されるだろう。Googleが最近オンラインにしたDreamBooth AIがこの特徴を示している。

DreamBooth AI

同時に、世界的にメタ宇宙、Web 3概念の流行は、AI Artに結合構想を提供している。AIとWeb 3の二重の人気概念に便乗して、AI Artは未来を信じる投資家たちを斬る可能性がある。

追風口に間違いはないが、国内に目を向けると、より慎重な投資ムードが、AI Art創業会社の底辺能力考課に厳しい可能性がある。新概念による融資の時代は過ぎ去り、将来、国内で波瀾を巻き起こすことができるAI Art創業会社は、少なくともより深いAIアルゴリズム技術の備蓄、より開放的なコミュニティと可視的なデータ訓練障壁、東アジアの使用習慣によりフィットする製品の着地シーン、より長期主義の理想的な創業者を備えることができるに違いない。

*インターンアナリストの古振興氏も本文に貢献


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memecoin Published on Aug 25 2021

Good news

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