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。
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
