出典: ナンバーワン AI プレーヤー

作者: ああ胡

「待ってください、私には未来の子供の姿が見えるようです！」

最近、TikTokネチズン@amanda_britanyが「本当に似すぎていると思う」という絵をスクロールするビデオを投稿した。

この動画では、レミニのAI機能を使って我が子の容姿を予測し、実際の我が子の写真と比較しており、両者の類似性が多くのネチズンに衝撃を与えた。

これまでのところ、この動画は440万回再生され、29万5700回「いいね！」され、10万件以上のお気に入りがついています。

Remini という名前のこのアプリケーション ソフトウェアは、将来の赤ちゃんの出現を予測することに基づいて、今年 7 月に米国のアプリケーション ソフトウェア リストで何度もトップになりました。アプリケーション分析プラットフォームである AppFigures のデータによると、Remini の 1 日あたりの平均アクティブ ユーザー数は 7 月に 2,000 万人を超え、前年同期比でほぼ 2 倍になりました。

TikTok では、トピック #Remini# の再生回数が 15 億回に達し、このトピックの下で 23,000 以上の投稿がインタラクティブなディスカッションに参加しており、同様にトピック #AIbabyfilter# (AI ベビーフィルター) の再生回数も 1,170 万回を超えています。

Reminiの開発チームBending Spoons氏によると、「INSIDER」のインタビューで、ReminiのAI機能は今年4月にアップデートされ、7月2日から7月15日までの2週間で、アプリの全世界でのダウンロード数は約4000万回に達したとネット上で語った。 7月のアプリ内購入の収益は約1,143万米ドルで、推定収益は700万米ドルでした（注：Appleのアプリ市場シェアの約30％が差し引かれています）。

2019 年に発売されたソフトウェアにこれほど強い「ロングテール」効果があるのはなぜでしょうか? AIアプリ側で地図ソフトを開発するほうがヒットしやすいのでしょうか？ Remini を例として、AI マッピング アプリケーションがどのように驚異的な製品になるかを見てみましょう。

数千万人のユーザーが赤ちゃんの外見を予測するために Remini を信頼しています

インディー ゲームのプロデューサーにとって、AI の役割は想像以上に大きいです。 Reminiはもともと国内企業の北京大工科技有限公司が開発した画像復元エディタで、画像超解像技術を利用して古い写真の細部を復元します。

Reminiは、2021年にDagong Technologyがイタリアのモバイルアプリ開発会社Bending Spoonsに売却して以来、データセキュリティへの配慮からBending Spoonsが管理・運営を行っている。

以前のReminiの画像強調機能と比較して、Bending Spoonsは人工知能合成の分野に焦点を当てています。バージョンアップ後、Remini アプリケーション ページでは AI 写真編集が宣伝の焦点になりました。

Remini は AI 関連の機能をさらに追加します

Remini を開くと、ユーザーは自分自身またはパートナーの 8 ～ 12 枚の写真をアップロードし、AI を使用してパーソナライズされたポートレート写真を作成できます。

このシステムは、注目の自撮り写真、同じテーマの写真、さまざまな表現、アングルの写真を使用するようユーザーに促し、リアルで復元性の高い写真を生成しやすくします。

写真をアップロードした後、ユーザーは対応する性別とテンプレートを選択して写真を生成できます。 Remini には、ファッション写真、妊娠中の写真、旅行の大ヒット写真、カジュアルなルックなどを含む 100 を超えるテンプレートから選択できます。

初めて写真を生成するのにかかる時間はわずか 6 分ですが、実測によると、8 枚の写真をアップロードしてから写真を生成するまでの時間は約 20 分と、アプリケーションの推定時間を大幅に超えています。

Remini は実際の予測よりも画像の生成に時間がかかります

効果をテストするために、両親の写真をアップロードし、子のテンプレートを確認し、最終的に生成された効果が子供の頃と似ているかどうかを比較したいと思いました。

Remini は一度に 6 枚の写真を生成します。全体として、生成された写真は顔の特徴をより正確に抽出できますが、歯、手、その他の詳細は適切に表現されていません。

完成したフィルムに満足できない場合は、自撮り写真を繰り返し送信して写真を生成することができ、追加の生成時間に料金を支払う必要はありません。このプロセスは、ブラインドの写真ボックスを開けるようなものです。

写真の類似性について、周りの友人の意見は異なる

この「赤ちゃんの外見を予測する」機能は、人工知能による写真生成と比較すると、後段の顔変更合成に近く、ポートレートの顔の本質を捉えて、子供のような顔に美化するものです。

ただし、Remini のモデル トレーニング サンプルは主にヨーロッパとアメリカの家庭であり、与えられたテンプレートは主に西洋諸国の子供に基づいており、生成される画像は一般に混血の赤ちゃんの雰囲気があり、ある程度アジアの特徴が欠けています。

「ソーシャルプラットフォームでは、多くのネチズンが生成された写真について議論しました。Reminiの赤ちゃんの外見を予測する機能は高く評価されているようです。ネチズンは一般に、この機能の効果が他の職場写真機能よりも優れていると信じています。「生成された写真の効果には驚きました」 、類似性は 90% 以上でした。」

AI テクノロジーが TikTok に広がり、爆発的な成長をもたらした

Reminiアプリの紹介では、公式は「AI Baby Generator」（AIベイビージェネレーター）の機能を宣伝ポイントとして使用していませんでしたが、最大の「人気」プッシャーは、短期間をもたらすTikTokの核分裂コミュニケーションに基づいています。熱が増していく。

今年7月、TikTok上で多数のアマチュアブロガーがReminiの機能をテストする体験動画を公開したが、共有コンテンツのほとんどは妊娠中の写真や子供のテンプレートを中心としたもので、予想外のトラフィックをReminiにもたらした。

アプリケーション製品データ統計プラットフォームである Data.ai によると、Remini の開封率トラフィックのほとんどはユーザーの自然検索と直接アクセスから来ており、97.64% を占めていますが、広告マーケティングによる Remini トラフィックの割合は 0.6% にすぎません。

画像出典: アプリケーション製品データ統計プラットフォーム data.ai

さまざまな市場における Remini のダウンロード数のランキング成長曲線は、Google 検索エンジンや TikTok プラットフォームでのキーワード #Remini# の検索ボリュームとほぼ一致しています。これは、Remini が初期段階で爆発的な成長を示さなかった理由も説明できますが、 7月 数量高騰の事例。

大多数のネチズンは、赤ちゃんの外見を予測し、将来の老化した外観を監視することに常に強い好奇心を持っています。顔編集ソフト「FaceApp」の過去のユーザー調査によると、8割以上のユーザーがアプリ内の「AIエイジングフィルター」を利用したことがあり、好奇心や未来への探究心を満たしてくれる機能です。

おそらく同様の理由から、米国の一部のテクノロジーイノベーション企業は2018年以降、「BabyMaker」や「Future Baby Generator」など、対応する「予測」アプリケーションを相次いでリリースしている。

「AI赤ちゃんの出現予測」アプリが続々登場

中国では、「赤ちゃんの外見を予測する」必要があることは珍しいことではありません。これまで、タオバオ プラットフォームの中小規模の販売者は、AI 描画ツール Midjourney と Stable Diffusion のマット機能を使用して、4D カラー ドップラー超音波写真を通じて事後修正を行い、赤ちゃんの外観を生成していました。このビジネスは多くの人にとって「IQ税」のように見えますが、喜んでお金を払う人もたくさんいます。

ソーシャルプラットフォームで「赤ちゃんの容姿」を共有するユーザーの多くは、親になったばかりの初心者カップルです。 Reminiを使って「生まれたばかりの子供は誰に似ているか？」を証明したいと思っています。

TikTokユーザーの@kjmnailzさんは、ビデオコピーに「父親の遺伝子が勝った」と書き、Reminiソフトウェアで生成した写真と娘の写真を添付しており、当初はAIが生成した写真がどれほど正確であるかを知りたかっただけだったと述べた。

赤ちゃんの外見を予測するというテーマを効果的に把握したことに加えて、基礎となるモデル (LoRA、StyleGAN など) のオープンソース アップデートも Remini の発生に貢献しました。

Remini はその背後にある基本モデルを公開情報で開示していないため、現在の技術分析は既存の AI マッピング製品に対する業界の経験的判断に基づいています。安定拡散モデルの作成者の分析によると、Reminiはディープラーニングモデルを特別にトレーニングした可能性があり、特定のパラメータトレーニング後、AIモデルは成人の顔の特徴と既存のデータソース間の相関関係を学習し、位置合わせを実行できますそれは、ユーザーが入力した写真を美化・加工して、将来の子供の容姿を「予測」する効果を得るというもの。

また、AI技術革新企業の製品側の専門家は、Reminiが2つの画像の特徴を組み合わせてリアルで高解像度の写真を作成できるStyleGANのAI技術フレームワークを利用したか、軽量な画像データを使用したのではないかと推測しています。 LoRA プラグインは、モバイル製品のレイアウトを支援します。

映画制作とゲーム エンジンの実践者であり、ステーション B の技術アップ マスターである「George Zhou Shicheng」氏は、「トップ AI プレーヤー」に対し、このような AI マッピング ツールの基礎となる技術ロジックは非常に似ており、主に次のような効果を達成するためであると語った。プレイヤーは AI プラグインを使用して基本的な合成顔の変更を実行することもできますが、対応する詳細は自分でトレーニングする必要があります。ビデオの顔の変更の場合は、別の AI ツールを選択する必要があります。

これらの AI マッピング アプリケーションの開発は、少なくとも技術レベルで大きなボトルネックはなく、開発チームがいかにユーザーの心理を正確に把握し、製品の機能と実際のニーズを結びつけるかに困難はないことがわかります。多数のアプリの中で目立つようにしましょう。

**Remini の成功を再現できるでしょうか? **

Reminiに加えて、以前人気だったMiaoyaカメラもAIマッピングの分野では現象レベルの製品ですが、AIマッピングアプリケーションは爆発的なモデルをリリースしやすいのでしょうか？

Remini は、強力な写真処理機能と高速な処理速度により、発売当初に多くのユーザーを獲得することに成功しました。これにより、Remini はサウジアラビアやインドネシアなどの中東や東南アジア市場にも参入し、世界中からユーザーを獲得しました。世界。

成功できる理由は、すでに巨大なユーザーベースを持っており、マッピングに関するコア機能を備えており、ソーシャルホットスポットを利用してすぐに拡散できるため、維持されたユーザーが再消費ニーズを生み出すことができるからです。

さらに、TikTok などのソーシャル プラットフォームも、アプリケーション ソフトウェアがユーザーを獲得するための重要なチャネルの 1 つとなっています。短いビデオを見た後、ユーザーはコメント エリアでそのような効果を達成する方法を尋ねます。ユーザーはノベルティ素材に対して一定の好奇心と新鮮さを持っており、喜んでダウンロードして体験します。コンバージョン率も比較的良好です。したがって、TikTokの助けを借りて、ますます多くのAIマッピングアプリケーションが普及しています。

しかし、現状、多くのAIアプリケーションスタートアップ企業は、事業化を単一のAI機能とソーシャルコミュニケーションに依存しすぎており、短期的な爆発的なユーザー獲得に依存するモデルでは、製品の持続的な価値の獲得が困難になる可能性があります。例えば、AIエイジングフィルターを主な機能とする以前のFaceAppもソーシャルコミュニケーションに依存して大きな注目を集めましたが、そのほとんどは短期的な成長効果であり、長期的には商品化効果が大きく見られました。制限されています。

対照的に、ユーザーを獲得するためにコア マッピング機能に依存し、補助的な装飾として AI と組み合わせることで、この種の商品化ロジックはより安定します。このような企業は、たとえ特定の AI 機能の人気が低下したとしても、新しい AI 特殊効果やフィルターを導入し続けることができ、単一の AI アプリケーションほど成長困難に陥る傾向はありません。

「AIの分野では、鮮度が非常に重要です。特に若いユーザーにとって、アプリケーションの更新が間に合わないと、ユーザーが失われる可能性が大幅に高まります。」Dagong Technology CEOのHuang Shuo氏はインタビューで率直に述べました。テクノロジーの本質を理解するには、製品のイノベーションに焦点を当てることも同様に重要です。」

開発チームは新しい AI テクノロジーを組み合わせて、ユーザーの一般的なニーズに合わせたアプリケーションを短期間で実現します。この場合、通常はより優れたテクノロジーとトラフィックの配当を得ることができます。

「実際のところ、AI マッピングの分野では、素人がお金を稼ぐのは簡単ではないかと個人的には考えています。」 「ジョージ・ジョウ・シチェン」は、「AI マッピングに真剣に取り組んでいる実践者は AI を軽視している。現在の AI 像」生成技術にはまだ一定の制限があります。補助ツールとしてのみ使用できます。しかし、この「制限」はすでにほとんどのプレーヤーのニーズを満たしており、多くの専門家が AI を拒否しています。実際、素人は AI からいくつかの新しいビジネス チャンスを見つけることができます。 。」

同氏の見解では、AI マッピングの次の機会は、3D デザインでの AI レンダラーの使用など、3D レンダリングの分野にあるはずです。また、建築インテリア デザイン、シーン コンセプト デザイン、ゲームや映画、テレビの制作、アプリケーション開発などの専門分野にも徐々に「展開」していきます。

一般のユーザーにとって、AI プラグインを低コストで作成し、コピーして同様の機能効果を適用することは、ほとんどの人にとって困難です。コードコンパイラや機能展開などの専門的な技術知識が、多くの消費者グループをブロックしてきました。

現段階でのより一般的なプレイヤーにとっての主な機会は、AI マッピングで新しいトリックをプレイする方法にあるかもしれません。たとえば、「赤ちゃんの外見を予測する」や「写真にテキストを埋め込む」などの斬新なゲームを作成したり、ソーシャル メディアを使用してホットなゲームを作成したりするなどです。話題を呼び起こし、新たなトレンドへ進化。

AI のゲームプレイは日々変化しており、技術的配当を把握する方法がない場合は、トラフィックの出口をしっかりと把握する必要があります。

「一部のプレーヤーは、AI 描画を使用してアバターを作成し、チュートリアルを公開しましたが、これは実際には非常に簡単に実現できます。AI 描画が徐々にプロの分野に「展開」されれば、一般の人がそれでお金を稼ぐのは難しくなります。」ジョージ・ジョウ・シチェン」。