AIGC相关领域爆发式增长，在图像式AI领域出现Midjourney、SD等专业的工具，也推出了妙鸭相机、美图秀秀等生成虚拟形象的APP。
当前淘宝具有的用户群和商家，可以考虑设计一款结合用户和商家AI工具，以AI生成用户商品代言为主题，帮助商家提高商品展示的吸引力，同时通过个性化和创新的虚拟形象增强用户体验。
在这个背景下，产品同学设计了一款让用户具有代入感的生成产品，淘淘秀(也叫AI买家秀)，让用户上传通过照片建立像我但比我好看的商品代言，也会结合一些互动玩法，引发用户创作兴趣提升业务的指标。
关键词：图像类AI创新应用、用户轻松创作、内容分享、结合商家品牌。
整个产品会更复杂一些，这里我们主要探讨AIGC相关的一些技术能力，在买家秀的产品设计下，在AIGC的相关能力依赖上，有如下的诉求：
生成优质素材模板，用户要代言的商品素材，以便达到更好的效果；生成
结合素材模板和用户图片，生成用户相关图片；用户形象生成
在用户图片的基础上，考虑进行背景风格替换，提升丰富性( 策划中，还未上线，也写一下 )；背景生成替换
相关的产品链路，这个是比较早期的，在调研之图中的一些方案有做一些调整，但是大致流程接近：
生成素材 -> 配置模板 -> 生成用户代言图 -> 进行贴图 ；
同时在考虑一些视频类的生成。
▐ 图像生成方案对比
要求是(真人 + 场景 + 商品类目)的情况下，生成一些比较好的素材图片案例，给到用户使用， 中间使用了几个模型。
现在从事后总结的角度，我觉得对这些模型做一些对比，考虑几个维度：
准确性(易用性): 模型生成的图像与提示词描述的一致性
可扩展性；API接入与自动化：模型是否支持API接入，支持API的话，跑任务解放运营。影响到速度与效率。
成功率： 大约多少张图片，可以有一张可以用的照片， 成功率到一个可以接受的范围。
不同模型的效果：
模型：Midjourney
特性：易用性高；无可扩展性；成功率高达50%；
优点：生成质量高，真人效果好，可以生成复杂的图像。
缺点：访问限制；没有API，不能直接和系统打通。；速率限制，单个用户一分钟一般只能生成一次。
效果图：
BadCase：
有时候脸会变形
出现失败的概率还是比较高的。
整体结论：
Midjourney在生成效果上表现最为出色，但其过程需要持续的人工参与，意味着较高的时间成本。
在万相和Stable Diffusion效果对比，万相效果更好，如果要做规模化考虑使用下万相；
SD在通用场景下效果比较差，但是SD模型提供了全面的定制能力。
基于各自的特色，概括如下：
▐ 仿真形象生成方案对比
如何让生成的图片要包含对应的人物特征，让用户的代入感更强。我们的算法同学调研不同的方案，数字分身以及换脸。大概效果如下：
考虑到资源问题、以及背后的素材质量问题，走换脸的链路，用的也是主流的Roop模型。
▐ 换背景方案 (测试中)
当前可用的就只有SD的Inpaiting方案，把人物扣出来，使用SemanticGuidedHumanMatting，然后进行背景的补充。因为背后的风格是生成的，提示词未必能涵盖到所有的场景，对输入的图片也要有一定的限制。结果上存在一定的不可控性，
目前效果上还在探索，看以什么样的形态更合适。
一些限制：
人不能占空间太小； 背景发挥的空间不要太大。
人手里不要拿东西，人物不要有一些物品依赖，比如沙发，坐着之类的，也会生成比较奇怪的内容。
▐ 模型流程串联
希望场景：行李箱 - 男- 机场
调整提示词：An Instagram-style portrait that serves as a luggage advertisement featuring a 20-year-old Chinese boy. He's sitting inside an airport with a suitcase next to him, holding a cup of coffee. The background is the airport, creating a high-end atmosphere. You can see the boy's complete face and facial features. He's posing dynamically and relaxed, creating a sophisticated composition, shot using a film camera, 8k
用通义万相随机生成四张照片。(提示词好的话，生成的成功率感觉还可以，效果大家可以评估下到底如何)
在淘宝客户端搜索【淘淘秀】
点击【淘淘秀】进入到对应的小程序。
开始我的代言，上传自己的照片
生成用户的代言照片；
可以选择自己喜欢的代言照片发布到广场，也可以选择私密。
搜索【淘淘秀】 | 开始代言，传照片 | 生成代言 | 选择代言 | |
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问题与处理
在应用AIGC时遇到的一些问题与处理；
问题1：模型在特定场景下生成效果不佳
方案：引入外部的Midjourney，人工生产与导入。一些内部模型可以生成的，选择内部模型批量生成组合多个模型使用。
问题2：线上生成效果不稳定，资源消耗大。
方案: 离线生成，人工筛选。预先生成内容以减少资源消耗，并提高内容质量的一致性。
问题3：每部署一个模型，都要写一套TPP；
方案: 利用vipserver进行模型匹配和调用，写一套模型调用的网关，结合限流和队列技术，平衡系统负载，提高部署效率。最开始以为只有TPP才能访问到模型部署的机器，后面发现知道IP之后，应用也可以直接调用模型的服务，就省去TPP这一层了。
问题4: 生成的内容后如何使用。
方案: 开发一些内容的配套工具，内容的导出，内容的检索(图片检索)，内容标注，以满足不同场景需求。
优化模型使用体验：后台体验和用户体验，当前只是确保具备对应的功能，但如何让管理人员介入进来更好的指导模型生产素材，还有很多体验优化可以做。 另外再用户侧的模型生成上，保证效果更好和更稳定。 自动化素材生成：看能否设定内容目标后，能利用模型自动化地生成内容，提升内容的规模和丰富性。 产品形态探索：从图片到视频，从图片到故事，或者配上音乐等等，有些形态看看是否要尝试，探索更有趣、更吸引人的产品形态。
大淘宝技术用户运营平台技术团队，是一支以用户为中心，技术驱动，正在积极探索AI的年轻队伍。我们坚持通过技术创新，提升用户全生命周期体验，持续为用户创造价值。以创新为核心价值观之一，我们鼓励团队成员在工作中不断探索、实验和创新，以推动业界技术的进步和用户体验的提升。
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