在二次元圈，一款AI产品风靡整个圈层，他们称其为“宝藏小捏”，小程序、APP双管齐下，在小红书掀起一阵浪潮
捏Ta，不仅拥有超高自由度，可以根据自己的喜好和想象二创自己独一无二的角色，还能选择不同的世界观来作为背景，无论是奇幻的魔法世界、科幻的未来都市、古老的武侠江湖，都能成为所有OC人的舞台
而除了捏出自己的专属人物外，捏Ta还拥有另一个奇旅玩法：不仅可以为自己捏出的宝绘制精美的头像，还能带他们穿越不同的世界，留下和各种角色的奇妙故事
比如与英勇的骑士并肩作战，共同抵御邪恶势力的侵袭，与魔法师一起探索未知的奥秘，如果没有捏宝思路，还可以巧妙的利用网络热梗，在梗图生成器里拥有自己的角色
与早些时候的AI文生图相同，在捏Ta里输入“魔咒描述词”即能生成对应角色
01.融资超千万元，二次元狂喜自2023年4月上线微信小程序以来，捏Ta的社交媒体曝光量已达到约2.5亿次，多次位列视频号动漫游戏日榜前十
据悉，这款AI角色创作平台的火爆程度已经引起了广大基资本的投入，“捏Ta”（公司名为“看见概念”）完成了天使轮和Pre-A轮融资，总额超千万元
其实捏Ta成立时间已久，它可以被看做是以角色为幻想故事智能创作为主的早期小红书，CEO曾就把捏Ta用户的创作过程比作“根据设置好的剧情，为角色拍摄照片”
在AIGC的辅助下，0绘画基础也可以轻松捏崽展开幻想，为自己的CP举大旗，自己的角色粮自己捏，咒术回战、原神、鬼灭之刃、间谍过家家........甚至是名侦探柯南和霍格沃茨也梦幻联动：捏Ta的操作方式很简单，分为文字捏、图片捏和CP图三种捏法，且其拥有上百种角色、上百种风格以及“魔咒词典”里的各种设定可以挑选，选中的不同“魔咒”就像是程序员的编码器一样高亮区分
当然最能拿捏住用户的，并不只是捏出心目中最完美的那个Ta，而是捏Ta可以较好地保持角色一致性，这覆盖了角色方方面面的细节特征
这也就意味着，你捏出来的人物设定可以用来自制连环画，打造一整个家族的故事，甚至是打造一整个只属于你的世界
当然，如果你没有自己理任务创造的灵感，你也可以重点体验“奇旅”的神奇玩法，玩家可以通过选择已有角色或是自己捏出来的角色作为“探员”，进行剧情体验，同时根据不同选项培养自己娃的个性
我们可以简单理解奇旅玩法为剧情向游戏，玩家根据剧情捏出对应的图片，捏完后角色还会给予你相应的评价，如果你把自己生产出来的图片和剧情文字搭配起来，就是一则完全属于你自己的连环漫画
捏Ta上线之初，国内几乎没有同类型的竞品，届时的AI都以文生图为主
而捏Ta一开始便是基于二次元爱好者角色故事创作需求开发，并靠产品一举打通了应用层和模型层的技术能力以及社区的网络效应
而看见概念公司团队积累了丰富的动漫图像人工偏好训练数据，其中包含了百万级以上的高质插画数据，并自研了视觉叙事模型，该模型为了固定原创角色，同时使用了多个专家 微调网络的混合模型来固定原创角色，直接实现了高于其他模型角色的一致性能力
根据八卦来的消息，捏Ta背后基于Stable Diffusion开源框架，这一基础模型后续还将重新训练，持续微调对齐迭代——团队也透露，之后会推出一个开源二次元模型
捏Ta在这样的背景下诞生，相当于是一个踩着时代热点而生道德AI创作社区，它还将会给用户带来更多个性化体验，为AI行业带来更多可能
02.一个AI时代的米哈游+小红书要说起捏Ta背后的创作团队，那可是大有来头
看见概念团队，成员只有区区15位，创始人胡修涵本身就是个二次元爱好者，因此他更能get到二次元用户自发玩梗的热情以及对自己创作角色的热情，像捏Ta这个产品名，不仅生动形象，还是日语“梗”Neta的读音
而胡修涵，前身于Meta工作，与看见概念的合伙人不谋而合，那时候的胡修涵担任技术组长负责Facebook、WhatsApp、Instagram三个平台的视频相关全套技术方案，包括发布的内容工具、内容管理，以及版权数据分析、广告系统对接等等
除了Meta，看见概念的创始团队成员还有来自字节跳动、B站、特赞、Pony.ai等企业，这些核心技术成员都参与了头部二次元开源模型的开发
比如，他们曾参与了视频生成模型开源项目AnimateDiff，后来成为AI生成动画“千秋诗颂”、阿里EMO等项目的基础底座，也为捏Ta从图文创作升级到视频内容创作做准备
对于捏Ta未来的愿景，胡修涵表示，他们希望打造一个AI时代的米哈游+小红书，让每个人都能拥有自己的AI伙伴，共同创造更多人生故事
虽说AIGC技术放在2024年的今天已经不是一个罕见的技术，但其应用领域依旧偏少，国内外各大厂都在积极解决AIGC应用问题
而从简单的内容生成再到复杂的创意设计，从个人娱乐到企业服务，AIGC的应用范围还将不断拓展，且随着技术的持续进步和应用的深入，AIGC还将提升更多行业的工作效率、创新服务模式等等
但有一个拥有争议的问题是，AIGC生成的图片视频若用做商用，将会伴随着创作版权、内容真实性等一系列挑战，这些都是AIGC技术健康发展的关键
技术上，AIGC的实现持续依赖于生成对抗网络（GAN）/扩散模型和Transformer预训练大模型等前沿技术
这些复杂的算法模型能够生成看似由人类创作的高质量内容，而这背后则需要强大的算力支持
目前，不仅国外的企业在大模型技术上取得了显著进展，中国的企业也在积极布局，推出了一系列基于大模型的应用产品和技术服务，推动了整个行业的快速发展，看见概念只是其中的推手之一
很多人都发现，2023年的今天，在动漫行业不再有人议论赛博朋克或元宇宙，取而代之的均为AIGC
不管是ChatGPT的“仿人情味”，还是逐渐挖掘出其内容产出上的巨大潜力，哪怕是随后的Midjourney、NovelAI等通过人类语言生成图片的工具陆续公测，都让我们这些用户感受到了“言出法随”的神奇
对于有创作需求的人来说，内容消费的提振几乎完全取决于供需，像漫画行业，经常会因为创作成本过高以至于很多内容团队难以为继，AIGC不仅降低了创作成本，改变了供给端的盈利能力，还大大拉动了需求，让C端用户进入创作圈层
这一点，胡修涵也深有体会，他认为AI C端的产品是最重要的，且需要提升用户的使用时长
“使用时长是提升内容消费属性的基础”
这是胡修涵在Meta工作的最大经验之谈
参考：照着剧本一键创作同人漫，AI角色创作平台「捏Ta」完成超千万元融资 | 36氪首发AIGC还是二刺猿会玩：捏娃社区爆火，有脑洞就能当同人大佬——量子位