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“ AI 拜年”火遍朋友圈，营销的终局是拼技术
来源：Alter聊科技 2025-01-26 15:45:05 阅读：
提要每年春节前夕，都是互联网营销的关键阵地。...
题图由文心大模型 4.0 Turbo 生成
大模型浪潮已经持续了两年多，早已从对技术的 " 好奇心 " 转向大规模应用，而 " 幻觉 " 正是制约大模型应用落地的一大绊脚石。大众认知被刷新的同时，也为 AI 作为生产力工具铺平了道路。
撰文｜张贺飞
每年春节前夕，都是互联网营销的关键阵地。
2025 年也不例外。有别于红包、集福等常规玩法，越来越多的企业开始用 AI" 花式过年 "。
比如百度搜索的 " 春节祝福语 " 活动，只需一张照片和一句文案即可生成一张喜庆的拜年贺卡，吸引无数人在朋友圈中秀创作、送祝福，用一种个性化十足的方式点燃了春节的热闹氛围。
01.
"AI 拜年 " 走红，密码是没有 "AI 味儿 "
时间回到 2023 年初，AIGC 的热潮刚刚被引燃，一些 " 聪明 " 的企业顺势抓住了 " 新春祝福 " 的流量风口，让 AI 帮用户生成祝福海报。
最终却未能出圈，没有在互联网上留下太深的记忆。
原因很简单，这样的海报有一股浓浓的 "AI 味儿 "：文案看似辞藻华丽，但几乎没有什么意义，有些甚至简单粗暴的复制网络内容；生成的图片，无法避免一些常识性错误，比如生成的兔子是没有尾巴的。
为什么百度的 "AI 拜年 " 非但没有翻车，反而成就了一种新玩法呢？在回答这个问题前，先来体验下百度的 " 定制照片贺卡 "。
首先在百度 APP 上搜索 " 春节祝福语 "，进入到拜年的活动页面，找到 " 蛇年专属祝福 " 的服务。
进入到定制页面后，上传一张正脸照，用于定制专属照片贺卡。
照片上传后，输入一句话作为 Prompt，比如画一个图中人在太空舱内挂中国结、画一个图中人在海底餐厅中与鲨鱼共享年夜饭、画一个图中人在长城上拉横幅写 " 新年快乐 "、画一个图中在月球表面上撒红包……当然，也可以直接使用推荐的描述。
然后静静等待奇迹发生。
【我们用不同的提示词，生成了一组拜年贺卡，祝阅读本文的各位读者蛇年大吉大利。】
前面的问题，已然有了确切的答案。
一是更有 " 文化 "。
有别于市面上形形色色的文生图类应用，百度实现了特定人物的图像生成，不仅懂技术，而且有 " 文化 "。在中国的文化习俗里，春节的寓意绝不是表面上的贴春联、放鞭炮、吃饺子，而是团圆和祝福。拜年贺卡的 " 主角 " 定义为用户自己时，有着别样的情感，直接将 " 年味儿 " 拉满。
二是更加真实。
上述六张照片都是 AI 生成的，可以说毫无违和感，没有变形的手指，没有出现诡异的物品，而是完美还原了背景和人物的秒不特征，终于摆脱了 " 一眼假 " 的尴尬。（当我们把同一指令测试其他文生图应用时，生成的图片几乎看不到原图中人物的影子，而且每次生成的人物都不一样）。
做一个总结的话：AI 给出了 " 拜年 " 新思路，精髓不在于形式上有多 " 花哨 "，而是用技术弥补缺失的年味儿。看似是比拼创意的营销战，背后却是技术和创新能力的对垒。
02.
" 好玩 " 的背后，离不开 iRAG 技术
一个好的创意能否出圈，存在很大的偶然性；一项新的技术能否流行，在于解决了多少问题。
两年前 ChatGPT 横空出世，生成能力的进化刷新了人们的认知，但 " 一本正经地胡说八道 " 时有出现。这种现象被称作是 " 幻觉 "，如果不能把 " 幻觉 " 出现的概率降到足够低，大模型就无法真正从 " 好用 " 变成 " 有用 "。
消除 " 幻觉 " 的主流技术，正是 RAG（检索增强生成），基本思想是通过从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息作为额外的上下文提供给大模型，以提高生成内容的准确性和实用性。
文本生成的 " 幻觉 " 问题终于有了解题的方向，文生图的 " 幻觉 " 又该从何处着手呢？
2024 年 11 月的百度世界 2024 大会上，百度创始人李彦宏在主题为《应用来了》的演讲中发布了一项赋能 AI 的技术—— iRAG，摸索出了一条消除图像 " 幻觉 " 的可行路径。
作为一种纬度上的探索，iRAG 通过提升系统复杂度，进一步提升了生成内容的可靠性，并赋予了文生图更大的实用性。
还是以 " 拜年贺卡 " 为例，本身并不是什么新创意，许多年前就有一些娱乐明星在春节期间给粉丝发祝福贺卡，不乏热搜级别的话题。然而，这样的祝福海报，需要一支专业的摄影团队，需要打光、调色、后期等一系列分工，成本高、耗时长，而且要来回沟通修改。
无幻觉、超真实、没成本、立即可取的 iRAG，让 " 技术平权 " 成为了一种现实：在春节这样的传统节日里，普通用户也可以发挥自己的想象力，只需要上传一张照片，等待几秒钟，就能生成一张张有趣的 " 拜年贺卡 "。过去专业团队才有的能力，" 飞进了寻常百姓家 "。
也就是说，拜年贺卡之所以没有 "AI 味儿 "，iRAG 技术有着不可或缺的作用，同时也通过一场面向亿万用户的 " 大练兵 "，验证了 iRAG 技术在多模态融合、低门槛交互、场景泛化等方面的能力突破。
以往不少人对 iRAG 的理解，可能仅仅停留在了概念阶段，经过 "AI 拜年 " 的营销杠杆，无疑让更多人深切感受到了图像生成的另一种可能。
毕竟大模型浪潮已经持续了两年多，早已从对技术的 " 好奇心 " 转向大规模应用，而 " 幻觉 " 正是制约大模型应用落地的一大绊脚石。大众认知被刷新的同时，也为 AI 作为生产力工具铺平了道路。
03.
更大的想象力，在于产业化落地
2024 年初的时候，国外就有导演推出了全部素材均由大模型生成的短片，吸引了不少人的眼球。
可一年时间过去后，几乎看不到大模型参与的影视作品出现，正在上映的院线电影，没有一帧是大模型生成的。原因并不难解释，那部由大模型生成的短片，前后花费了 3 个多月进行制作，进行了大量的剪辑和拼接，成本远高于传统生产模式。
原因无他，任何技术和 " 生产力工具 " 挂钩后，准确性和可靠性始终是产业化落地的第一要义。
就现阶段而言，市面上比较流行的几个文生图应用，在很大程度上偏向 " 抽象的、超现实主义的艺术家 "，对现实世界缺少了解，生成的图片天马行空，却和实用性存在本质矛盾。
iRAG 是怎么降低幻觉的呢？百度 CTO 王海峰曾在媒体采访中将技术原理拆分为三步：
第一步是对用户的需求进行分析理解，自动规划精确或泛化方案，比如对哪些实体进行增强；
第二步是对需要增强的实体，检索并选择相应的参考图；
第三步是生成图像，使用了百度自研的多模可控生图大模型，通过注意力计算，在保持实体特征不变的情况下，实现了图像的高泛化生成，比如根据牛顿的肖像，生成绘本风格的牛顿（在实际落地应用中，iRAG 也支持用户上传参考图，生成用户期望的图片）。
打个比方的话，iRAG 将大模型从追求炫酷的艺术家，变成了严谨、靠谱的 " 美工 "。追求的是提供可靠的解决方案，瞄准的是产业化落地，让技术真正能够服务于生产。
【PS：为了验证 iRAG 的 " 美工 " 能力，我们使用文心大模型 4.0 Turbo 生成了一组 " 恶搞图片 "。】
比如每天要出具大量效果图的建筑设计企业、处理海量产品图片的电商企业、面临大规模创意素材产出压力广告企业、批量生成样板间效果图的装修设计企业 ...... 他们需要的是标准化的内容生产，而且要稳定输出、行为可控，恰恰也是 iRAG 着力解决的问题。
这让我们想到了电灯的进化史：早在 19 世纪初，戴维 · 汉弗里就在课堂上演示了电流通过白金丝发光的现象，20 年后诞生了由白金丝制成的炽光灯泡，直到爱迪生 1879 年研制出碳化纤维作为灯丝的白炽灯，可靠性和成本之间有了最优解，世界才慢慢被照亮。
沿循这样的逻辑，iRAG 可能就是改变行业走向的那根 " 灯丝 "，解决了图像生成的可靠性，同时给出了无法被拒绝的成本优势：譬如在品牌宣传场景中，拍一组汽车在某场景下的宣传海报，动辄大几十万，现在有了 iRAG，只需要一句提示词，创作成本接近于 0。
由此可以预见，建筑设计、广告策划、品牌传播、影视娱乐 ...... 所有涉及到图像制作的行业，都可能在 iRAG 技术的赋能下降本增效，在产业端释放出诱人的想象空间。
04.
写在最后
两年前大模型刚走红时，没人想到会改变什么，现在已经逐步在各行各业落地，持续迸发出新质生产力。
也许两年后再来审视 2025 年初的 "AI 拜年 " 热，被记住的将不仅仅是 " 好玩 "，而是 iRAG 走向千行万业的标志，届时将有 50% 的视觉设计基础工作都 iRAG 参与完成，连煎饼摊的老板都能设计出自己的个性化菜单。
在大模型的起始阶段，每一个创新都有可能开辟出一条前人未曾涉足的道路，iRAG 的探索才刚刚开始。
主理人 | 张贺飞（Alter）
前媒体人、公关，现专职科技自媒体
钛媒体、36kr、创业邦、福布斯中国等专栏作者
