独家｜上市公司投资的95后，做了一款电商界的Midjourney

ZPotentials

2024-11-26 10:57发布于福建科技领域创作者

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近日，95后初创公司AID Lab团队宣布完成了数百万天使+轮融资，本轮融资由室内设计领域头部上市公司矩阵纵横（矩阵股份：301365）领投。
AID Lab推出的A-T模型框架不仅成功地实现了对复杂场景中指定物体的精准生成，而且在保持高度真实感的同时，还能够较为精确地模拟物体的材质、光线效果和阴影细节，并且在不同角度、尺寸下对于指定物体精准生成任务拥有一定的泛化性。目前，其海外产品PhotoG已经和多个领域头部品牌方建立深度合作，包括家具零售、鞋服零售、珠宝首饰、灯具布艺、宠物家具、工艺品、毛绒玩具等等，更是被合作方称为“电商界的Midjourney”。
但是，AID Lab的野心并不止于此，未来希望从单品替换到全屋设计，从GenAI效率工具到生活方式助手，着力打造家居生活智能体。

01 深耕指定产品的精准生成与植入，着力解决视觉模型的幻觉
在当今经济持续增长的背景下，家消费市场正迎来一轮前所未有的繁荣。从家居装饰到日常生活用品，人们对提升生活品质的关注逐年增加，尤其在电商平台的推动下，消费升级趋势愈发明显。家具、家电等领域的个性化、场景化需求，为企业带来了新的增长空间，也催生了更高效的商品展示与销售方式。
据数据显示，全球家消费市场规模预计到2024年将超过3万亿美元。这一趋势为电商品牌方带来了巨大的机遇，但随着营销物料需求的增多，制作过程成本高、周期长的痛点以及“货不对板”的风险都在日益增长。
AIGC电商图产品的兴起为这一问题提供了一种新的解决方案，但现阶段仍存在抽卡率高、可控性差、内容质量不足和工作流限制等局限性。一个典型的痛点在于：当我们想在已有的空间环境中精确放置一把特定的椅子时，现有AIGC工具难以完全理解这一需求，生成的结果常与预期大相径庭。此外，针对成熟产品的批量化效果图制作，现有AIGC工具缺乏对产品材质、光线、阴影的精确模拟，而这些元素对于构建产品的真实感和可信度至关重要。
PhotoG 正是基于对这些痛点的深刻理解应运而生。通过创新的技术架构和高精度生成模型，PhotoG专注于：

  • 高可控性生成：满足复杂场景中的精准需求，实现对产品位置、角度和细节的完美把控。

  • 超写实效果：通过材质重现和光影仿真技术，为用户提供可信度极高的视觉内容。

  • 全流程优化：大幅缩短内容制作周期，降低品牌方的成本和风险，为电商营销注入新活力。

相比于Midjourney、ideogram等AI文生图创意工具，PhotoG从产品构思阶段就主打实用性效率工具，着力解决营销物料生产环节的现实痛点，力图打造一款高可用的垂类AI助手。
这不仅是一次技术迭代，更是商业效果图生成领域的一次革命性升级，助力电商品牌从“合格”迈向“卓越”。
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图源：PhotoG为独立设计师品牌@MSOL Studio制作的AI营销图
02 上市公司持续加注，创新算法加持高质量数据，PhotoG做到了“电商界的Midjourney”
PhotoG代表了视觉内容GenAI产品的重大创新，从产品理念到产品交互，均体现了PhotoG产品团队对技术研发的深刻认知和对客户需求的精准洞察。
PhotoG团队前身是AIGC设计领域的知名社区AID Lab，产品的原型则来自于他们在今年3月发布的推理框架A-T（Aware-angle Adaptive Tuning ）。
A-T扩散框架的核心在于一种独特的物体角度感知微调技术。它不仅成功地实现了对复杂场景中指定物体的精准生成，而且在保持高度真实感的同时，还能够较为精确地模拟物体的材质、光线效果和阴影细节，并且在不同角度、尺寸下对于指定物体精准生成任务拥有一定的泛化性
近日，AID Lab团队宣布完成了数百万天使+轮融资，本轮融资由室内设计领域头部上市公司矩阵纵横（矩阵股份：301365）领投。在过去的半年中，AID Lab团队不断对A-T推理管线升级迭代，对微调成本、推理速度和生产内容质量方面相继进行了大幅升级。 

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图源：PhotoG战略领投方矩阵纵横 Matrix Design 官网
除了创新性算法管线，PhotoG团队和投资方、合作方共同构建的B级垂类高质量数据，也大幅提升了产品的泛化性。根据最新消息显示，PhotoG已经和多个领域头部品牌方建立深度合作，包括家具零售、鞋服零售、珠宝首饰、灯具布艺、宠物家具、工艺品、毛绒玩具等等，更是被合作方称为“电商界的Midjourney”。 

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图源：PhotoG官网
除了模型层面的优异表现，创新性算法也为产品的交互带来了耳目一新的体验。与“背景替换”或“图像融合”等开源AIGC功能区别不同的是，PhotoG提供了Free-mode和Precise-mode两种图像生产模式。
值得一提的是PhotoG的自由生图模式。用户在商品库选择合适的商品后，可以采用局部重绘（inpaint）的方式一键将产品置入指定场景或AI生成的场景中。倘若对生成结果不满意，用户还可以通过修改产品水平角、俯仰角、光照融合度、尺寸等参数调整呈现效果。也可以通过描述语（prompt-to-image）实现携带商品的图片生成。用户可通过上传商品环拍视频或3D模型将自己的产品上传到商品库。
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 图源：PhotoG产品操作演示
而产品上线后，不少C端用户也在热爱着这款基于商品的生图产品。团队在采访后发现，C端用户很喜欢将不同产品替换到自己家中的创新玩法。相比于对着营销图枯燥无味的选购过程，C端用户显然更愿意为更有趣、更沉浸的体验买单。 

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图源：PhotoG官网
在不同用户的反馈中，PhotoG也在积极调整着自己的产品策略。在打造更符合国内外品牌商批量制作营销物料的工具方面，PhotoG提供了高质量模板库和AI创作空间场景的底层场景图像生成模型，帮助品牌方轻松实现了十倍的内容增长。而同时，PhotoG也允许用户上传自己的空间进行不同物品的替换，实现了”家具进我家“、”服装上我身“等炫酷功能，更好的协助用户进行购买前的预决策。
03 从单品替换到全屋设计，从GenAI效率工具到生活方式助手，着力打造家居生活智能体
PhotoG团队是由一群95后的年轻人组成，在产品的发展规划中，这群年轻人显然有着更大的野心。PhotoG即将上线的功能展示了他们更强大的图景，用户仅需上传自己的空间图片即可实现商品清单和效果图的生成，用户可自由替换全套商品或指定商品，包括软装陈设、家用电器、工艺品摆件等等。

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图源：PhotoG官网
如果说基于单个商品的生图和替换是一款效率工具，那全屋设计和商品清单的生成则是PhotoG在家居生活智能体探索的雏形。在PhotoG与品牌商持续深入合作的过程中，结合AID Lab对全球独立站、电商平台数据的监控，积淀的数据将会持续迭代这一智能体的理解能力、审美能力和逻辑推理能力，并结合用户数据推荐最优的方案。
”从做好一个工具到做好一个助手，这是一条漫长而结局未知的路。但本质上的原因我们希望将更好的技术尽带给更多的人。我们希望PhotoG是一个起点，一个真正感受到更真实、更温暖、更智能的生成式AI的起点。”PhotoG的创始人Leo表示。
展望未来，PhotoG正在勾画一个生成式AI深度参与我们的日常生活的生活助手的愿景。随着用户基础的扩大，团队将能够利用积累的交互数据不断提升PhotoG的能力。在继续发展过程中，PhotoG团队将始终聚焦于其核心使命：聚焦GenAI的最后一公里，打造真正协助用户构建美好生活的智能体。
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