推荐5个超好用的国内AI绘图工具经验/观点

用不了国外的软件或者说不会操作，我今天帮大家整理了5款国内不错的AI生成工具，大家可以自行收藏

1.引言

苹果亲自下场嵌入AI工具！在苹果的官网发布了这样一段描述“Today,weareexcitedtoreleaseoptimizationstoCoreMLforStableDiffusioninmacOS13.1andiOS16.2,alongwithcodetogetstartedwithdeployingtoAppleSilicondevices.”，让很多网友“疯狂”

使用StableDiffusion和在AppleSilicon设备上运行的CoreML+根据提示生成的图像，“宇航员在太空中骑马（马/龙）的高质量照片”。下图

2.AIGC的进化与行业变革，2023年是AIGC的发展元年！

广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司创始人兼CEO（首席执行官）张毅认为，AIGC爆火的背后，一方面是AI企业长期在B端和C端的盈利难题，所有的AI企业必须思考产品转型、变现的出路；另一方面，生成式AI有很多可落地的方向，目前主要用于文字、图像、视频、音频、游戏以及虚拟人，甚至是计算、分析的结果等，未来或都可实现。

随着AIGC的到来，也随着行业的接受程度不断地提高，以及技术的不断发展与进步，AIGC的创作者人群可能达到10亿人

Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%。根据《GenerativeAI：ACreativeNewWorld》的分析，AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

国盛证券指出，2023将是AIGC的落地爆发年。去年ChatGPT的面世让市场看到了AI的新潜力，2023年随着GPT4的推出，以及各类与应用相结合的商业模式落地，AIGC的爆发不容忽视。从投资上看，生成算法、NLP与算力决定AIGC能否运行，而高质量的数据集决定了AIGC质量与商业模式。

3.AIGC人工智，国内好用的5款AI生成软件

在全球化的今天，国内很多的AI绘制公司也推动着自己的AIGC产品不断前行，接下来我来推荐5款非常不错的AI生成工具

01.aski.ai

支持多种绘画任务，最快5秒内出图，对中文关键词友好，有历史记录永久保存。集成了8种优秀的绘画模型，大热的StableDiffusion、Openjourney、ControlNet、Anythingv4、GFPGAN图像修复模型等，无需本地部署，可在线一键体验；而且可用于生成头像、插画、漫画、照片修复、封面图等等，小白用户也可快速上手~

比如你可以在Aski的绘图模式下，输入你的描述词“夕阳，湖边”就可以生成一个比较漂亮的画面

02.文心·一格

文心·一格是基于文心大模型的文生图系统实现的产品化创新。2022年8月19日，中国图象图形大会CCIG2022在成都召开，正式发布AI艺术和创意辅助平台——文心·一格，这是百度依托飞桨、文心大模型的技术创新推出的“AI作画”首款产品。

在首页的区域，集合了很多的优秀漂亮作品

你也可以在「AI创作」Tab下，输入你的描述关键词比如“大眼睛，萌妹，二次元，日漫女孩，少女感，黑色头发，在大树旁”，生成的图片很漂亮

小巧可爱的等距星球，柔和的灯光，柔和色彩，图标粘土渲染，3d，柔和的背景

03.draft

据悉，draft是一款国产AI绘画产品，中英文都支持，操作起来非常简单，其最大的特点是支持上传参考底图，创作更符合用户需求的作品。根据官方数据显示，draft社区用户已创作5000万+张作品，二次元ai绘画是它的一个比较有特点的能力

你可以直接在首页输入关键词比如“女孩在太空中看着一个冬天，艺术，美丽的插图”，生成的图片如果不满意可以再次绘图也可以下载图片

04.即时AI设计

即时AI创意画廊，将创意一键变成创作

在页面中有个嵌入的入口可以对界面中嵌入AI生成的图形

05.百度AI开放平台-ERNIE-ViLGAI作画

你可以直接在输入框输入你的描述词比如“蒙娜丽莎，赛博朋克，宝丽来，33毫米,蒸汽波艺术”

4.总结与思考

今年的AIGC的话题是非常的火爆，身边很多朋友或者大厂的朋友也一直在研究与商业项目结合落地的事情；偶尔也会咨询我怎么去很好的利用AI工具来生成一些符合项目需求的图片！

上次听了峰瑞中美创投峰会的关于《AIGC如何影响垂直行业》的直播，其中一位嘉宾说到了一个非常有意思的AI与健身赛道相结合的例子我觉得很新颖，他说他们利用AI来捕捉健身会员的动作、捕捉人体模型，进行大数据训练，来辅助健身教练“一对多”的辅助指导，提高了很大的效率；并且AI还可以学习健身教练的话术来输出内容。同时还提到了一个大家比较担心的问题，如何解决“AIGC如何解决内容同质化”的问题，解决方案是看大模型获取的数据是否够大，内容同质化就会减少，而且在小场景再次数据训练精细化，形成细分赛道的技术壁垒！因为AI只有知识，但是没有记忆。