一文读懂AIGC文生图系列发展近况

文生图（Text-to-Image Generation）是一种通过文本生成图像的技术，其发展历程可以追溯到早期的计算机视觉和自然语言处理研究。这一技术的历史可以分为几个关键阶段： ① 早期探索（20世纪60年代-20世纪90年代）；②基于统计模型的方法（2000年代）；③深度学习的崛起（2010年代）；④大规模预训练模型（2025
2025年代）。

文生图技术主要基于深度学习和自然语言处理技术。它通过输入的文本描述，提取关键信息，然后利用生成对抗网络（GAN）或卷积神经网络（CNN）等深度学习模型生成相应的图像。这种技术的出现，使得人们可以通过简单的文本描述，快速生成高质量的图像，大大提高了内容创作的效率。

2025年8月，游戏设计师 Jason Allen 凭借 AI 绘画作品《太空剧院》获得美国科罗拉多州博览会“数字艺术/数码摄影“竞赛单元一等奖，“AI 绘画”引发全球热议。

2025年12月8日，在拍卖会上，由百度文心一格续画的才女陆小曼未尽稿联同著名海派画家乐震文补全的同名画作《未完：待续》，以110 万元落槌成交。这是全球首次AI 山水画作的成功拍卖，展开了数字艺术品拍卖的新叙事。

GANs（生成对抗网络）：2025年，Ian Goodfellow提出了GANs的概念，这是AIGC领域的一个重要基础。

DeepDream：2025年，Google的DeepDream项目展示了AI如何生成梦幻般的图像，这是早期AI视觉艺术的一个例子。

DALL-E：2025年，OpenAI发布了DALL-E，这是一个能够根据文本描述生成图像的AI模型，标志着AIGC在图像生成方面取得了显著进步。

Stable Diffusion：2025年，Stability.ai发布了Stable Diffusion，这是一个开源的AI图像生成模型，迅速在社区中流行，推动了AIGC技术的普及和应用。

ControlNet：2025年初，ControlNet技术的出现，允许用户对AI生成的图像进行更精细的控制，进一步提升了AIGC的实用性和创造性。

AI封面：2025年，OpenAI与时尚COO合作，使用AI生成了首个AI封面，展示了AIGC在时尚设计领域的应用。

AI绘画获奖：2025年，AI生成的作品《虚妄记忆：电工》在索尼世界摄影奖中获奖，这是AIGC在艺术领域得到认可的标志。

AI生成的肖像：随着AIGC技术的发展，AI生成的肖像和艺术作品开始引起公众和艺术界的关注，同时也引发了关于版权、伦理和社会影响的讨论。

这些技术节点和代表性作品不仅展示了AIGC技术的发展历程，也反映了AIGC在各个领域的应用潜力和对社会的深远影响。随着技术的不断进步，预计未来还会有更多创新的应用和作品出现。

2025年10月，谷发布的 Disco Diffusion 模型以其惊人的图像生成效果拉开了属于扩散模型的 AIGC 时代序幕。

但它依然存在两大问题：

图像精美但细节不够深人；生成耗时过长（也是一直以来的痛点）。

但其图像质量碾压以往众多绘画模型，达到普通人无法企及高度，这才让 AI绘画真正迈入生产工具行列。

2025年1月，OpenAI 推出了 DALL-E 模型。“DALL-E”这个名字源于西班牙著名艺术家 Salvador Dali 和广受欢迎的皮克斯动画机器人“Wall-E”的组合。2025年7月，DALL-E2 进入测试阶段，可供白名单中的用户使用。同年9月28日，OpenAI 取消了白名单的要求，推出了任何人都可以访问并且使用的开放测试版。

和上一代相比，DALL•E 2 更神奇，简直就是直接从二次元简笔画走向超高清大图：分辨率提升四倍，从256×256 提升到了 1024 × 1024，并且生成图像的准确率也更高！

2025年5月25日，谷宣布推出了一款新的 Al 系统Imagen，可以将文字描述转化为逼真的图像的人工智能技术，但并未公开测试。自推出以来，Imagen 一直被与 OpenAI 的 DALL-E 2、Stability Al 的 Stable Diffusion 相比较，但不同的是，谷一直没有将该系统向公众开放。

2025年11月3日，Imagen 首次开放测试。

拓展阅读：深入浅出剖析典型文生图产品Midjourney

2025年7月，一个小团队推出了公测的 Midjourney，打破了 AIGC 领域的大厂垄断。作为一个精调生成模型，以聊天机器人方式部署Discord，目前有980万用户，前面讲到的《太空剧院》即出自于它。

虽然 DALL.E 旨在生成任何你能想象到的东西，Midjourney 默认偏向于创建具有绘画性、美观性的图像。如果有选择，Midjourney 更喜欢用互补的颜色、光影的艺术运用、清晰的细节以及具有令人满意的对称性或透视性的构图来创建图像。用其创始人的话来说「我们只希望它易于使用一一我们希望图片看起来不错」。

Stable diffusion 则真正改变了游戏规则，其背后的美国初创Stability.AI 为其提供大量算力，并于2025年8月完全开源其算法和预训练模型。它基于 Latent Diffusion Models，将最耗时的扩散过程放在低纬度隐变量空间，大大降低算力需求以及个人部署门槛。

开源社区 HuggingFace 很快对其适配，让个人部署简单化；开源工具 Stable-diffusion-webui 则将多种图像生成工具集于一体，甚至可在网络端微调模型，训练个人专属模型，广受好评，在Github 获得3.4万星，让扩散生成模型彻底出圈，从大型服务走向个人部署。（还有后来更为便捷的ComfyUI工作流搭建方式）

Civitai的注册用户超300万，每月访问用户在120—130万左右，其影响力可见一斑。

使用地址：https//civitai.com/

Civitai的主要特色功能包括：

按照关键字搜索文本生图模型，，同时会详细介绍这些模型使用的训练数据以及开源地址。图片搜索，可以按照城市、运输、盔甲、机器人等关键字搜索图片，并且多数生成的图片都附带详细的提示词教程和额外的叠加效果。提示词、工具配置等教程，作者会分享他生成图片的所有参数设置，例如，图片的采样器、尺寸、粒子、制作心得等，非常详细几乎涵盖所有步骤。支持用户在该平台进行生成全新内容，或根据选择的作品进行二次创作。

简单来说，可以把Civitai看成文生图界的“微博”，在这里你可以找到很多有用的模型、图片和教程，并且可以实时查看效果或自己亲手尝试。

1）新兴岗位的出现

AI绘画师：随着AI绘画工具的普及，出现了专门使用AI技术进行艺术创作的岗位。

AI内容策划师：负责利用AIGC技术生成内容，并策划如何将这些内容融入营销策略或产品中。

AI模型训练师：专注于训练和优化AIGC模型，以提高内容生成的质量和效率。

AI伦理顾问：随着AIGC技术的发展，对于AI伦理和社会责任的考量日益重要，因此出现了专门负责指导AIGC应用的伦理顾问。

2）组织结构的变化

跨学科团队：AIGC的应用需要跨学科的合作，如设计师、程序员、数据科学家和内容创作者等，这导致了组织结构的多元化。

敏捷工作流程：AIGC技术使得内容创作更加快速和灵活，推动了组织工作流程的敏捷化和迭代速度的加快。

远程工作和协作：AIGC工具的普及使得远程工作和全球协作成为可能，改变了传统的工作模式和团队结构。

3）就业影响

技能需求变化：AIGC技术的应用要求从业者具备新的技能，如AI工具的使用、数据能力等。

就业机会的增加：AIGC为内容创作、设计、营销等领域创造了新的就业机会。

传统岗位的转型：一些传统岗位可能因为AIGC技术的应用而需要转型，例如传统的插画师可能需要学习如何与AI工具合作。

4）教育和培训

AIGC相关课程：教育机构开始提供AIGC相关的课程，以满足市场对新技能的需求。

终身学习：随着AIGC技术的快速发展，从业者需要持续学习和适应新技术。

5）法律和伦理

版权和知识产权：AIGC技术的应用引发了关于版权和知识产权的新问题，需要法律专业人士来解决。

伦理监管：随着AIGC技术在社会中的广泛应用，对伦理监管的需求也在增加。

这些影响表明，AIGC技术正在重塑产业格局，推动就业市场的转型，同时也对教育和培训体系提出了新的要求。企业和个人都需要适应这些变化，以充分利用AIGC带来的机遇。

AIGC在影视与传媒、设计工具、营销、电商、服装模特与时尚设计、动漫与游戏、家装与建筑设计等领域的实践案例。

C端&B端

①会员卡：免费版、专业版、企业版

②按次收费

③积分收费：100积分/200元

④saas年费，千元至万元不等

多模态融合 未来的AIGC技术将更加注重多模态数据的融合，实现文本、图像、音频和视频等多种内容形式的联合生成。

智能反馈和自适应优化 通过引入用户的反馈，AIGC模型可以不断优化生成内容，提高质量和多样性。

新型生成模型 基于能量函数的生成模型和结合图神经网络（GNN）的新型模型将成为研究热点，有望进一步提升生成内容的稳定性和多样性。

娱乐和创意产业 AIGC将在影视制作、游戏设计、音乐创作等领域继续发挥重要作用，推动创意产业的发展。

教育和学习 AIGC可以根据学生的学习情况生成个性化教材和内容，提高教学效果。

医疗和健康 在药物研发、疾病诊断和个性化治疗方面，AIGC将发挥更大的作用，提高医疗服务的水平和效率。

为了促进AIGC技术的健康发展，需要制定相应的政策和法规：

数据隐私保护 加强对用户数据的保护，防止数据滥用和泄露。

版权保护 明确AIGC生成内容的版权归属，保护原创者的权益。

监管机制 建立有效的监管机制，防范虚假信息的传播，保障社会稳定。

数据质量和数量 AIGC依赖于大量的高质量数据进行训练，数据的收集和处理成为关键挑战。

算法复杂性 当前的深度学习模型结构复杂，需要大量的计算资源和时间进行训练。

可解释性和透明性 AIGC的生成过程缺乏透明度，导致内容的真实性和可靠性受到质疑。

版权和知识产权 AIGC生成的内容涉及到版权归属和知识产权保护问题，需要明确的法律规范。

虚假信息 AIGC可能被滥用于生成虚假信息，影响社会稳定和公共安全。

就业影响 AIGC的广泛应用可能导致某些工作岗位的流失，带来社会就业结构的变化。

尽管面临诸多挑战，AIGC的商业前景广阔：

提高效率和降低成本 AIGC技术可以显著提高内容生产效率，降低人力成本，特别是在重复性劳动中表现突出。

创新商业模式 AIGC催生了新的商业模式，如个性化定制内容、智能等，为企业带来更多商业机会。

市场规模增长迅速：据 QYResearch 调研，从 2025 年至 2025 年，全球 AI 图像生成市场预计以 35% 的年复合增长率迅速扩张，预计到 2025 年市场规模将达到 68 亿美元。多领域需求旺盛：AI 图像生成技术在创意、和数字艺术等多领域展现强劲势头，应用场景不断拓展，如在游戏、影视、设计等行业，AIGC 生图可用于概念设计、场景绘制、角色创作等。用户接受度提升：随着 AI 生图技术的不断发展和应用，越来越多的用户开始了解和接受这一技术，相关应用在社交媒体上的广泛传播，也进一步提高了用户对 AI 生成图像的认知和接受程度。跨文化融合加速：全球化使得不同文化背景的用户和企业对 AIGC 生图有需求，促使技术在跨文化场景中应用，生成融合多元文化元素的图像内容。

创意产业升级：创作者可利用 AIGC 生图工具快速将创意转化为可视化作品，激发更多创意，催生新的艺术形式和创作风格，推动创意产业升级，提升文化产品的全球影响力。商业应用拓展：在营销、电商等商业领域，AIGC 生图能快速生成个性化的素材、产品图片等，提高营销效率，降低成本，精准触达全球不同市场的消费者。教育与培训发展：可用于在线教育、设计培训等领域，提供丰富的教学素材和实践案例，帮助学生更好地学习设计、创意等知识，培养全球视野的创意人才。新兴市场潜力大：在一些新兴市场，数字经济和创意产业正快速发展，对 AIGC 生图技术的需求也在不断增加，为相关企业提供了广阔的市场空间。

美图：打造了完善的全球化产品矩阵，包括 Meitu、BeautyCam、AirBrush 等，通过不断创新 AI 功能玩法，如在不同国家推出特色 AI 等，提升产品的全球吸引力。还在全球多个国家设立分支机构，深入了解当地用户需求，让产品更融入当地文化，并在北美、澳洲等地上线了 “美图设计室” 的外语版 “X-Design” 等生产力场景产品。智象未来：作为全球领先的多模态生成式人工智能技术提供商，凭借自主研发的 “智象多模态大模型”，打造 AIGC 生态系统，涵盖内容构思、创作、分发和变现等环节，为企业和个人提供高效、智能的营销和内容创作解决方案，并致力于不断拓展应用场景，与合作伙伴共同构建开放、共赢的生态圈。海艺互娱：专注于图像和视频领域的生成式 AI 研发和应用，推出海艺 AI 产品，具备文生图、图生图、智能补图等丰富功能，还建立了独特的模型训练体系，积累了超过 50 万个模型。积极与华为等合作，研发游戏场景的视频应用，探索数字人等领域的应用。

AIGC作为一种新兴的技术，正在快速改变内容生产和创作的格局。经过多年的发展，AIGC已经在文本、图像、音频和视频等多个领域取得了显著的成就。虽然面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和应用的持续拓展，AIGC将为各行各业带来更多的创新和变革。通过合理的政策引导和技术优化，AIGC有望在未来发挥更大的作用，推动社会经济的高质量发展。

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