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核心觀點(diǎn)
　　ControlNet解決了Stable Diffusion等文生圖擴(kuò)散模型，有時(shí)難以創(chuàng)作出嚴(yán)格符合用戶需求的內(nèi)容的痛點(diǎn)，其可為AI工具掃除以下問題：
　　1）內(nèi)容處理不夠精細(xì)：ControlNet可以讓擴(kuò)散模型更符合用戶輸入的文字指令，此外用戶還可對(duì)圖片細(xì)節(jié)進(jìn)行調(diào)整；
　　2）與多種內(nèi)容生產(chǎn)工具結(jié)合：用戶可在文生圖工具StableDiffusion、視頻工具EbSynth、3D模型工具Houdini等應(yīng)用中接入ControlNet插件，實(shí)現(xiàn)多種內(nèi)容形式創(chuàng)作。
　　我們認(rèn)為ControlNet以一種通用型插件形式，將圖片/視頻編輯應(yīng)用從娛樂工具、生產(chǎn)輔助工具，轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲男滦蛯I(yè)性創(chuàng)作平臺(tái)，有效生產(chǎn)可直接商業(yè)化的內(nèi)容，掃除專業(yè)工具“不專業(yè)”的問題。相關(guān)工具標(biāo)的包括萬(wàn)興科技、美圖。應(yīng)用場(chǎng)景包括廣告營(yíng)銷、游戲原畫和建模、虛擬人、影視特效制作等。
　　行業(yè)動(dòng)態(tài)信息
　　ControlNet是一款可以精細(xì)化控制文生圖擴(kuò)散模型的插件。來(lái)自斯坦福大學(xué)的團(tuán)隊(duì)于23年2月在GitHub發(fā)布了這款基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的插件。通過(guò)在擴(kuò)散模型中添加額外的條件，ControlNet可以讓擴(kuò)散模型更好地創(chuàng)作出符合文本指令的內(nèi)容。用戶可以通過(guò)Stable Diffusion等擴(kuò)散模型調(diào)用該插件，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像細(xì)節(jié)的精細(xì)調(diào)整。調(diào)整內(nèi)容包括局部物體的姿態(tài)、顏色、風(fēng)格、人手等。
　　ControlNet的應(yīng)用場(chǎng)景：1）專業(yè)圖片和視頻編輯工具：提升內(nèi)容質(zhì)量，從而提升產(chǎn)品價(jià)值和用戶付費(fèi)意愿，相關(guān)標(biāo)的包括萬(wàn)興科技、美圖、視覺中國(guó)等；2）廣告營(yíng)銷素材生成：高頻、大量素材需求場(chǎng)景，提升生產(chǎn)力，相關(guān)標(biāo)的包括易點(diǎn)天下、藍(lán)色光標(biāo)、值得買、壹網(wǎng)壹創(chuàng)、元隆雅圖、若羽臣等；3）游戲原畫：精細(xì)化創(chuàng)作，減少畫師修改時(shí)間，解放生產(chǎn)力，相關(guān)標(biāo)的三七互娛、巨人網(wǎng)絡(luò)、吉比特、完美世界、愷英網(wǎng)絡(luò)、昆侖萬(wàn)維等；4）虛擬人建模：以開源工具接入元宇宙平臺(tái)，精細(xì)化調(diào)整3D模型，相關(guān)標(biāo)的包括藍(lán)色光標(biāo)、新華網(wǎng)、捷成股份、天娛數(shù)科等；5）特效制作：顛覆傳統(tǒng)特效和動(dòng)捕制作流程，相關(guān)標(biāo)的中國(guó)電影、博納影業(yè)、光線傳媒。
　　ControlNet的優(yōu)點(diǎn)：解決Stable Diffusion等文生圖擴(kuò)散模型有時(shí)難以創(chuàng)作出嚴(yán)格符合用戶需求的圖片的痛點(diǎn)。比如有時(shí)模型生成的圖片細(xì)節(jié)不符合文字指令，或是不能僅對(duì)圖片的某一細(xì)節(jié)進(jìn)行修改。
　　ControlNet可以釋放AIGC工具在專業(yè)場(chǎng)景的商業(yè)化前景。在營(yíng)銷、游戲、MCN機(jī)構(gòu)等面向C端用戶利用圖文和音視頻內(nèi)容進(jìn)行商業(yè)化的機(jī)構(gòu)，對(duì)內(nèi)容產(chǎn)出質(zhì)量的要求甚高。而Stable Diffusion等目前主流的文生圖AI工具，因創(chuàng)作的內(nèi)容質(zhì)量還有待改進(jìn)，因此僅能作為輔助工具，而不能成為替代性創(chuàng)作平臺(tái)，從而限制了文生圖工具的商業(yè)化前景。而我們認(rèn)為ControlNet的出現(xiàn)彌補(bǔ)了目前文生圖AI工具的短板，有力釋放AI工具的商業(yè)化潛能。
　　風(fēng)險(xiǎn)分析
　　生成式AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期、各領(lǐng)域技術(shù)融合進(jìn)度不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)、算力支持程度不及預(yù)期、數(shù)據(jù)質(zhì)量及數(shù)量支持程度不及預(yù)期、用戶需求不及預(yù)期、技術(shù)壟斷風(fēng)險(xiǎn)、原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏見風(fēng)險(xiǎn)、算法偏見與歧視風(fēng)險(xiǎn)、算法透明度風(fēng)險(xiǎn)、增加監(jiān)管難度風(fēng)險(xiǎn)、政策監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)化能力不及預(yù)期、相關(guān)法律法規(guī)完善不及預(yù)期、版權(quán)歸屬風(fēng)險(xiǎn)、深度造假風(fēng)險(xiǎn)、人權(quán)道德風(fēng)險(xiǎn)、影響互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容生態(tài)健康安全風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與治理能力不足風(fēng)險(xiǎn)、用戶審美取向發(fā)生變化的風(fēng)險(xiǎn)。