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之前,看了小互AI关于豆包图像生成能力的最新展示,其出图效果确实看起来挺强的。但在当前这个AI产品数量爆炸式增长、信息洪流令人应接不暇的时代,普通用户精力有限,很难深入了解每个产品的复杂技术和独特优势。在这种背景下,仅仅拥有强大的技术能力本身,可能还不足以让一个产品立刻“火出圈”,卷起一波全民围观的风潮。

AI时代的“领航员”

在这种用户难以全面认知的市场环境下,AI KOL就显得尤为重要。他们是产品新功能、新特性的第一批体验者和同步者,更是连接复杂技术与普通用户的“翻译官”和“布道者”。他们负责测试产品在实际应用中的边界,用通俗易懂的语言和生动的案例,告诉普通人这个产品“能做什么”、“怎么用”以及“有何价值”。**在用户遇到问题时,他们可能还会像特斯拉FSD早期那批深度用户(KOC/KOL)一样,自发或合作地帮助更多的人解答疑难,降低学习门槛。他们的认可、分享和示范,在产品早期乃至中期,对于建立信任、扩大认知和推动采用至关重要。可以将他们视为用户在海量信息中进行选择的“人类过滤器”。

然而,即使AI KOL再怎么努力,他们的影响力也主要集中在第二批的AI产品尝鲜者和爱好者圈层。 尽管这个群体是任何潮流的起点,但单凭他们的教育和传播,很难直接引爆一股触达更广泛大众的现象级风潮。想要真正破圈,吸引到那些对新技术不那么敏感的普通用户群体,“仅仅知道、能够使用”是不够的,需要一些能够瞬间抓住人心、引发共鸣和参与的“不一样”的东西来点燃他们

点燃大众的“火花”:风格化

我认为,那个能点燃大众、引发病毒式传播的“火花”,往往在于其鲜明的“风格化”(Stylization)

这里的风格化,并非指产品界面的美观,而是深入到其输出内容、交互体验乃至被赋予的“人格”层面的独特性和辨识度。它让AI不再是冷冰冰的工具,而是拥有了某种特定的审美趣味、情感倾向或行为模式。这种“独特之美”或“独特之趣”,能够瞬间抓住用户的眼球,引发好奇和喜爱,极大增强了内容的“分享欲”和“可玩性”,带来了强大的“低门槛参与感”。可以将风格化视为产品本身自带的“产品过滤器”,在众多AI产品中,独特风格让它更容易被用户注意到并记住。

例如,前段时间伴随 GPT-4o 发布而迅速走红的“吉卜力风格”生图风潮,就充分说明了风格在AI时代的力量。正是这种辨识度高、自带情感连接的独特风格,通过AI强大的生成和传播能力,瞬间引爆了社交媒体。此外,Recraft 提供的“梦核”、“胶片纹理”等独特视觉风格,Midjourney 标志性的美学风格,以及 Character.AI 鲜明人设和对话风格的AI角色,都证明了风格化是产品突破圈层、引发广泛传播的关键驱动力。

风格的本质与潮流的周期

但也要清醒地认识到,AI所带来的风格化,很多时候体现的是旧材料(如经典艺术风格、现有图像视频)以一种新的(AI)方式呈现,带来的是参与模仿的乐趣,而非开创全新的风格。正如AI视频创作者汗青在其文章《风格的速朽》中所说,风格,在这里,被「降维」成了一套可以被量化、被编码、被调用的“参数”。 它也因此可以像软件里的滤镜一样被任意调用,从一种“艺术表达”变为了一种“流行滤镜”。这种“参数化”和“滤镜化”的特性,加强了普通人实现“好厉害,我也想试试”的能力,当某个风格因易于模仿和有趣而获得更多人偏好时,便形成了潮流。

然而,一旦这种基于快速复制和参与的逻辑跑通并被过度消费,人们很快可能产生厌倦,失去持续参与的意愿,潮流便可能速朽并消失。就像GPT-4o最初引发的某些特定风格的热度可能会迅速退去。

超越潮流:风格能力向用例价值的转化

但这并不意味着风格本身失去了价值。潮流退下了,风格作为一种独特的输出能力依然存在。 而这些具备特定风格的生成能力,慢慢地就沉淀成为了产品的“用例”(User Case)或使用场景。一个风格不再仅仅是“好玩一阵子”的潮流,而是可以被用户持续利用来满足特定需求、实现特定创意的工具。

AI的真正长远价值,在于将“能力”转化为“应用”,而用例就是这种转化的最终体现。

找到并实现这些用例并非易事。AI产品常常处于一种薛定谔猫的状态:它拥有强大的潜在能力,但有无价值取决于用户是否能找到并实现它的用例。有人能用 Deep Research 高效研究,有人却想不出能干什么,Agent亦是如此。这涉及到一个概念——“想象无能”,即投资者(或这里的用户)无法跳出当前框架,难以预见和找到未来可能的应用场景。

而与“想象无能”相对的,或许可以说是“空想具体化”的能力。借用米哈游文化手册中的词语(其原意指高效创作平台),我们可以将其引申为:一个AI产品能否成为工具,帮助用户将那些原本不切实际的想象或“空想”,有效地变成现实或具体成果(即用例)

实现这种“空想的具体化”,不仅需要AI技术本身的能力,更受限于用户本身的想象力以及对产品“能力边界”的理解。用例的实现受人和环境限制,最典型的例子就是特斯拉的FSD,当它进入中国后,人们才在山路、暴雨、雪天等极端场景下,真正了解其能力的真实边界

理解产品的边界,对于有效利用AI至关重要。就像特斯拉博主们分享的,知道FSD在哪些场景下有问题,才能更放心地在它擅长的场景使用。

所以,在看到网络上很多人分享 GPT-4o 的新风格(即新的生成能力表现)后,对我而言,更有价值的思考便是如何把这些风格整理下来,将它们视为潜在的“用例”,思考“我可以怎么去使用这个风格来解决问题或创造价值呢?” 而不仅仅是当作一个昙花一现的玩具或潮流去围观。

在AI时代,能够将技术能力转化为具体的、有价值的使用场景的想象力,可能比任何时候都更加重要

AI生成内容的用例图鉴:将风格与能力转化为实际应用

将AI的风格化能力和内容生成能力转化为具体的“用例”,是释放其长远价值的关键,也是实现“空想具体化”的核心路径。

要理解“空想具体化”是如何实现的,以及用例为何如此重要,我们首先要认识到,所有这些吸引人的效果和可实现的用例,其根本基础在于AI产品背后强大的实现能力(Product Capability)。正是AI在模拟、理解、转化、组合和风格迁移等方面的能力,让原本复杂、昂贵或不可能的视觉创意和功能,变得自然、吸引人并触手可及其实,在下面我们将看到的所有用例里,都是产品能力的具体体现。 正是因为产品本身的能力能够将效果“自然”地呈现,人物“像”描述的本人,风格应用得“恰到好处”,才让这些“空想”的尝试不会因为质量的硬伤而半途而废,才能真正吸引人和被广泛采用。如果人物的手依然会怪异扭曲,如果生成的人物并不像描述的本人,那么无论创意多好,这样的用例尝试都难以成立。

因此,AI的强大能力是实现这些用例的基石和引擎。而用例,则是探索和呈现这些能力边界的最佳途径。通过对现有案例的观察,我们可以将这些用例归纳为以下几大类及其子类。每一个类别的探索,都是对AI能力在某个维度上进行“空想具体化”的尝试,也是对该维度下AI能力边界的一次触碰。

I. 视觉风格与媒介模拟 (Visual Style & Medium Simulation)

专注于复制或应用特定的艺术风格、插画风格、摄影风格,以及模拟物理媒介的视觉效果或纹理。这是AI风格化最直接的体现,也是最容易通过提示词进行尝试的用例类型之一。

  • A. 艺术与插画风格应用: 将内容渲染为油画、水彩、像素、卡通、二次元或特定艺术家风格,比如:水墨画场景呈现;像素游戏卡片风格;旅行小卡 (Hello Kitty, Snoopy)
  • B. 摄影与影像风格模拟: 模拟特定相机型号、光影效果、年代感(胶片、复古)、拍摄手法(俯拍、特写)或非专业手法(平庸自拍、闪光灯直出)的图像效果。比如:复古风格的胶片照片;平凡无奇的iPhone 自拍;闪光灯摄影特写 (如指甲脱落特写)。
  • C. 物理媒介与纹理模拟: 模拟手写字、涂鸦、印刷品、手绘图、以及特定材质(如粘土)或表面纹理的视觉效果。比如:蓝色画笔涂鸦互动;涂鸦笔记/手写笔记;给定文字生成手写笔记页

II. 角色、对象与资产创意转化 (Character, Object & Asset Creative Transformation)

将人物、宠物、抽象概念甚至其他对象,转化为特定风格的具象化形象、产品、资产或设计元素。这类用例将AI的生成能力直接导向了“创造一个实体”或“生成一个资产”的目的。

  • A. 人物与角色的风格化重塑: 将真人照片、已知角色转化为特定风格(如卡通、Q版、3D、潮玩、像素)的角色形象、立绘、模型或公仔。比如:潮玩手办类;Q版角色卡;3D渲染双人图 (Q版双人手办);宠物系列:小猫拟人;宠物系列:专属表情包;详细人物描述生成形象。
  • B. 物品与产品的创意呈现: 生成具有特定风格的产品图、包装设计概念、周边商品概念,或将物品符号化/具象化。将自己拍的薯片变成产品包装图;一张平铺摄影图 (沙滩包物品);玩具盒/盲盒包装;周边商品概念图
  • C. 虚拟形象与数字资产生成: 创造用于游戏、虚拟社交、数字收藏品等用途的风格化虚拟形象、角色资产或道具。比如:Q版角色卡(也用于游戏/社交);详细人物描述生成形象(也用于虚拟形象)

III. 概念、叙事与场景构建 (Concept, Narrative & Scene Construction)

将故事、情节、抽象概念、假想场景或特定意境转化为具体的、具有艺术风格的视觉画面,强调内容的表达和传达。这类用例是AI辅助创意和内容生产的核心体现。

  • A. 故事情节可视化: 将文字描述的故事情节或场景转化为插图、分镜或概念图。比如:故事场景融入水晶球 (嫦娥奔月等故事);微缩世界 (转盘电话太空植物园等场景);生成一张穿紧身 OL 的女讲师;人物穿越;拍立得穿越感觉。
  • B. 抽象概念具象化: 将抽象思想、符号或概念转化为具有特定风格的具象化视觉表达。比如:将电影主题转化为海报视觉;斯皮尔伯格执导 / 爱因斯坦出演的《相对论》电影海报 (将概念转化为海报)。
  • C. 环境与空间风格化: 构建具有特定风格的室内、室外、景观或建筑场景。比如:微缩世界(内部空间);
  • D. 假想与虚构场景构建

IV. 信息传达与功能图形 (Information Communication & Functional Graphics)

创建主要服务于信息传达、流程说明、数据可视化、文档生成等实用目的的图形,强调清晰、有效和特定用途。这是AI能力从创意走向实用工具的重要方向。

  • A. 流程与指引可视化: 将操作步骤、流程转化为图表或信息图。比如:分步食谱信息图。
  • B. 数据与图表风格化: 将数据转化为具有特定风格的图表或数据可视化图形。
  • C. 文档与报告风格化: 生成具有特定风格的文档、报告封面或内部插图。

V. 跨界融合与创意实验 (Cross-Boundary Fusion & Creative Experimentation)

将不同领域的风格、对象、概念或现实元素进行非传统的组合,制造新奇、幽默、荒诞或艺术实验性的视觉内容,突破常规界限。这类用例最能体现“空想具体化”中的“空想”和“创意”部分。

  • A. 风格与媒介混合: 将多种不同的艺术风格或媒介效果在同一画面中结合。不润:一张图像 双面风格 (不同艺术风格混合)
  • B. 概念与元素的超现实组合: 将不相关的概念、人物或物品放入非逻辑的场景或进行非逻辑的组合。比如:蒙娜丽莎扣篮;耶稣观看911撞机自拍...。
  • C. 模拟现实与虚构结合: 模糊现实与虚构的界限,如模拟现实照片但内容是虚构的场景
  • D. 玩梗与亚文化表达: 比如:双面风格人像、荒诞场景组合、病毒式营销概念图等。

案例:GPT4o的各种玩法


用例背后的逻辑:AI能力如何呼应用户需求实现“空想具体化”

在见识了AI生成内容用例的广度和多样性后,我们不禁要思考:为什么用户会倾向于用AI创造这些特定类型的内容?为什么这些用例能够迅速出现并受到欢迎?

我认为,这背后是用户从自己熟悉的现实、兴趣、工作场景或固有需求出发,在AI能力的支持下,实现“空想具体化”的过程。AI的强大能力,恰好以一种前所未有的低门槛方式,呼应了用户在这些熟悉领域进行创意表达、信息传达或效率提升的深层渴望。

其核心逻辑可以归纳为:

  • 风格模拟与媒介重现: 满足了用户对特定审美体验和怀旧情感的需求,利用AI的模拟能力让经典和特定质感触手可及。
  • 角色与对象创意转化: 满足了用户个性化、粉丝表达和创意资产创建的需求,利用AI的具象化和风格转化能力让“我的”形象和创意得以呈现。
  • 概念叙事与场景构建: 满足了用户讲故事、传达思想和构建想象世界的需求,利用AI的场景构建和可视化能力让创意不再停留在脑海。
  • 信息功能与实用生成: 满足了用户高效沟通和信息传递的需求,利用AI的流程理解和图形生成能力让复杂信息更易懂。
  • 跨界融合与创意实验: 满足了用户突破常规、制造惊喜、表达幽默甚至进行艺术探索的需求,利用AI的组合和生成能力实现“空想具体化”中最具爆发力的创意。

这些用例的出现,是AI能力与用户需求的完美结合。AI强大的模拟、理解、转化、组合和风格迁移能力,极大地降低了专业视觉内容的创作门槛,让用户能够以极低的成本和极快的速度将“空想”转化为“具体”。用户不再仅仅是内容的消费者,更是基于自身经验和兴趣的个性化生产者和创意实验者。

然而,AI能力的边界在不断拓展,“空想具体化”的可能性也远不止于此。除了这些已经相对成熟的用例类型,还存在许多尚未被充分尝试和挖掘的方向,等待着用户用想象力去探索和定义。

比如:

  • 更复杂的物理材质模拟: 如模拟毛线编织、玻璃雕塑、特定宝石质感等,用于设计、收藏品或教育。
  • 风格化数据可视化: 不仅仅是简单图表,而是将复杂数据转化为具有艺术风格、信息密度高的可视化作品。
  • 流程与机制的动态可视化: 生成解释事物如何运作的风格化动画或交互式图解。
  • 通用、可控的风格迁移到视频: 让用户能稳定地将任意视频转化为特定艺术风格的动画或影像。
  • 基于情绪/BGM的风格化场景生成: 用户输入一段音乐或描述一种情绪,AI生成符合该氛围和风格的静态或动态场景。
  • 特定职业/行业的高精度辅助用例: 例如,为建筑师生成风格化概念草图,为时尚设计师生成服装款式变体图,为游戏开发者生成风格统一的低模资产。
  • 个性化风格学习与生成: AI学习用户上传的少量作品,为其生成独有的、仅属于ta的AI风格模型。

这些潜在方向,都代表着AI将从当前的通用能力,向更专业、更深入、更个性化的领域发展,“空想具体化”的边界将持续外推。

而在这个过程中,我们会我们深刻了解到AI能力边界。 当我们尝试生成一个特定风格的手办,发现人物A可以但人物B不行时;当我们尝试将某个抽象概念可视化,发现AI只能理解部分含义时;当我们尝试模拟某种极为复杂的摄影手法,发现总有细节偏差时——我们正是在一步步摸清AI的“能力边界”,理解它擅长什么,局限在哪里。

这种对边界的认知,反过来又会指导我们更好地使用AI,更精准地构建提示词,或者启发我们找到AI目前无法实现、需要人类介入或协作的新“用例”。用例的拓展与能力的边界是相互定义的。

玩具到生产工具

当用例能够稳定、高质量地将“空想”转化为符合特定标准或能解决实际问题的“具体”时,AI产品就从一个有趣的“玩具”变成了高效的“效率工具”或“生产力工具”。这一转变的本质,在于其可量化的商业价值的显现。例如:

  • 将设计概念转化为风格化产品原型图(如潮玩、包装),这直接关联到商品设计和市场验证,是产品开发流程中的效率提升,显著缩短了上市时间和研发成本
  • 快速生成符合品牌调性的社交媒体素材、广告图,这是在为内容营销和品牌建设服务,直接影响市场传播效率和成本,可能带来更高的用户参与度和转化率
  • 将复杂的流程转化为直观的信息图或风格化的教学素材,直接提高了信息沟通和教育培训的效率,降低了培训成本,提升了知识传递效果,对企业内部知识管理和外部客户服务都有助益
  • 生成可用于游戏、动画的风格统一的角色或场景资产,这是在辅助内容生产,加速了创意产业的制作周期并可能降低成本,让创意团队能更聚焦于核心玩法和叙事创新
  • 将创意脚本转化为概念视觉图或故事板,加速影视、动画等创意产业的前期制作,缩短了前期筹备时间,提高了决策效率,降低了项目风险和沟通成本

而当用例触及到了用户的创作工作流、产品生产等环节,并能带来可衡量的成本降低、效率提升,甚至创造新的服务和产品时,AI就真正从效率工具进化为商业引擎,甚至催生新的商业模式和市场。商业化的潜力,正蕴藏在这些能够被规模化复制、提供稳定输出、并能切实解决特定市场需求、最终带来明确投资回报(ROI)的“空想具体化”用例之中。

这意味着,对于AI产品团队和期望利用AI的企业而言,核心的挑战和机遇在于:

  1. 发现和验证高价值用例: 不仅要展示技术“能做什么”,更要深入理解用户(尤其是商业用户和专业创作者)的痛点和需求,通过市场调研和用户反馈验证需求的真实性和付费意愿,找到那些能够转化为显著商业价值的特定“空想具体化”场景。
  2. 提升用例实现的稳定性与可控性: 将某个风格化生成能力从偶尔的“好玩效果”提升到可以稳定、可控地应用于商业流程的标准工具,确保生成的质量、一致性、符合度达到商业可用级别。这是将“潜力”转化为“产品力”的关键,也是建立用户信任和实现规模化的基础
  3. 将用例无缝集成到工作流中: 让AI能力不再是一个孤立的功能,而是能通过API、插件或深度集成等方式,无缝嵌入到现有行业或个人的创作、设计、生产、营销等工作流程中,真正成为提升效率、降低成本的助推器。
  4. 探索并实践多元化的商业模式: 基于AI提供的独特用例能力,可以开发新的SaaS服务(例如提供特定风格资产生成)、构建新的内容平台(例如基于AI生成内容的社交应用)、提供API接口供第三方开发者调用、赋能传统行业转型升级(例如AI辅助的广告创意、服装设计),甚至开创按需生成、个性化定制等新模式

从这个角度看,那些看似有趣的风格化探索和一个个具体的用例清单(如本文前面梳理的分类),并不仅仅是技术的展示,更是一份不断扩展的、充满机遇的商业地图。每一个稳定、高质量、经过市场验证的用例,都代表着AI能力在特定领域的一次成功“空想具体化”,也可能是通往一个细分市场、一项新服务、甚至一家新公司的起点。

展望未来:用例的拓展与“空想”的边界

基于当前这些用例类型和AI能力的逻辑,未来“空想具体化”的可能性是无限的。我们可以预见AI将在以下方向取得突破,并催生新的用例:

  • 更强的长内容一致性与控制力: 实现风格、人物、场景在长序列图像或视频中的稳定性和连贯性,催生AI生成漫画、绘本、短片等用例。比如豆包可以一次性生成套图
  • 更高精度的三维理解与控制: 从图像生成可编辑3D模型,或在3D空间中精准构建和风格化场景,用于游戏开发、虚拟现实或工业设计。
  • 多模态输入输出的深度融合: 将代码、数据、传感器信息等多种模态输入,转化为跨越视觉、听觉甚至触觉的、具有复杂风格的输出。
  • 更强的意图理解与自主执行: AI能更深刻地理解用户的复杂意图和隐含需求,自主规划并执行一系列生成步骤,实现更复杂的“空想具体化”流程。
  • 通用设计能力的提升: AI在理解和生成符合设计规范、用户习惯、商业目标的图形方面更进一步,成为通用设计工作的强大辅助。

这些未来的用例,都代表着AI将从当前的通用能力,向更专业、更深入、更个性化、更动态的领域发展,“空想具体化”的边界将持续外推。

结语:在AI浪潮中,做清醒的“空想具体化”探索者

从AI产品因独特的风格化而引爆一时潮流,到潮流退去后,风格能力沉淀为具有长远价值的用例,我们看到了一条AI技术转化为实际生产力和商业价值的清晰路径。技术实力是基础,AI KOL是初期的助推器,风格化是破圈的火花,而最终的商业价值实现,则仰赖于产品团队和市场参与者将技术能力、用户需求与商业模式紧密结合,去发现、去定义、去稳定实现那些能够真正解决问题、提升效率、创造新价值的“空想具体化”用例。

在AI的薛定谔状态中,与其被动地等待被告知其价值,不如主动出击,理解其边界,利用其风格化和生成能力,去探索并创造那些具备商业落地潜力、能够服务于实际生产和生活需求的用例。对于企业而言,这不仅是采用新工具的问题,更是关乎未来市场竞争力和战略定位的核心议题。 这不仅是普通用户和创作者将创意转化为实际成果的机会,更是AI产品团队能否找到持续增长点、实现规模化商业成功的必由之路。那些能够系统性地实现“空想具体化”,并将其转化为可靠、可规模化、能够持续创造可衡量经济价值的工具和服务的AI产品,才真正抓住了这波浪潮中最具价值的商业脉搏。