AI時代的強者恒強

圖表目錄圖表1：AIGC改變設(shè)計生態(tài)核心邏輯概覽 5圖表2：Adobe歷史進程 6圖表3：Adobe產(chǎn)品組合不斷擴展 7圖表4：Adobe重要收購歷史回顧 7圖表5：Adobe早期競爭中核心軟件 8圖表6：Adobe中期競爭中核心軟件 9圖表7：Adobe核心護城河 10圖表8：AdobePhotoshop工具庫內(nèi)容一覽 圖表9：AdobePhotoshop在網(wǎng)絡(luò)游戲完美世界開發(fā)流程中的應(yīng)用 圖表10：AdobePhotoshop工具版圖與同類軟件工具對比 12圖表畫筆品類：AdobePhotoshop（左側(cè)兩圖）VSAffinityPhoto（右圖） 13圖表12：畫筆導(dǎo)入：AffinityPhoto獲取Photoshop筆刷樣式的學(xué)習(xí)曲線較陡峭 13圖表13：液化工具：AdobePhotoshopVSAffinityPhoto 14圖表14：AdobePhotoshop近一年迭代更新版本頻次 14圖表15：AdobePhotoshop第三方增效工具情況 15圖表16：Adobe在人工智能、視覺成像等12個領(lǐng)域持續(xù)發(fā)布研究 15圖表17：Adobe在頂級會議上歷年發(fā)表刊物統(tǒng)計 15圖表18：AdobeSubstance3DSampler中的“圖像到3D材質(zhì)”功能 16圖表19：AdobeSubstance3DSampler主要技術(shù)專利 16圖表20：Adobe全面產(chǎn)品矩陣 17圖表21：AdobeCommunity為創(chuàng)作者提供全方位的溝通平臺 17圖表22：AdobeCommunity創(chuàng)作者矩陣 17圖表23：AI設(shè)計的不同層級 18圖表24：Midjourneyv6細節(jié)控制相對于v5.2進一步提升 19圖表25：主流AI應(yīng)用原型生成能力歸納 20圖表26：主流AI應(yīng)用原型在不同場景下的生成特點總結(jié) 20圖表27：原型生成能力的核心架構(gòu) 21圖表28：Midjourney發(fā)布后的搜索趨勢 22圖表29：Midjourney發(fā)布后的流量統(tǒng)計 22圖表30：原型生成：Midjourney從V1到V5的迭代 22圖表31：Midjourney獲得高質(zhì)量打標圖片數(shù)量測算 22圖表32：AI原型生成模型迭代邏輯和未來迭代趨勢 23圖表33：AI輔助設(shè)計對應(yīng)更加廣泛的應(yīng)用空間 23圖表34：Midjourneyv5.2vsv6：同一個prompt生成內(nèi)容的細節(jié)增多，精準控制能力提升 24圖表35：AdobeFirefly未來計劃布局領(lǐng)域概覽 24圖表36：AdobeFirefly目前布局功能深度概覽 25圖表37：AdobeFirefly-AIGC填充式生成效果多樣，自由度高 26圖表38：ProjectFastFill給視頻人物增加領(lǐng)帶（左、ProjectSceneChange升級視頻合成技術(shù)（右） 26圖表39：ProjectResup提高舊電影的分辨率（左、ProjectdSeeThrough去除玻璃中的反射倒影（右） 27圖表40：ProjectPrimrose令時裝設(shè)計師改變改變傳統(tǒng)靜態(tài)設(shè)計、將設(shè)計動畫化生成數(shù)碼連衣裙 2741ProjectDrawAndDelight根據(jù)創(chuàng)造者視覺提示生成圖像（左、ProjectPoseable根據(jù)創(chuàng)造者美學(xué)理解調(diào)整3D模型生成圖像（右） 27圖表42：漸進式可控圖像合成（上、可定制的擴散（下） 28圖表43：主流AI原型生成模型模塊化集成概覽 28圖表44：AdobeFirefly、Midjourney、DALL-E3圖像生成后可控性對比 29圖表45：主流AI原型生成模型prompt輸入及生成流程比較 29圖表46：AdobeFirefly嵌入Express等Adobe全家桶工作流 30圖表47：Midjourney單獨開發(fā)的填充式生成功能，使用較為繁瑣 30圖表48：AdobeFirefly版權(quán)聲明 30圖表49：2023-2030亞太地區(qū)AIGC生圖工具市場規(guī)模（百萬美元） 31圖表50：2022年全球AIGC生圖工具細分應(yīng)用場景占比 31圖表51：AIGC融入Adobe全家桶工作流概覽 32圖表52：Canva和AdobeExpress的定價方式 33圖表53：Canva和AdobeExpress的優(yōu)劣勢對比 34圖表54：Midjourney和Adobe的圖片擴展能力對比 35圖表55：Midjourney和Adobe的風格化對比 35圖表56：工作流分析 35圖表57：報告提及公司 36AI創(chuàng)意圖像行業(yè)由原型生成轉(zhuǎn)向輔助設(shè)計2023121AIGCAIGC發(fā)AI一，推進設(shè)計軟件從“工具類”應(yīng)用向“生產(chǎn)力”的角色轉(zhuǎn)變，對傳統(tǒng)圖像生產(chǎn)力場景帶AIGC場景工作流的適用邊界，因此構(gòu)成工作流的產(chǎn)品效果、精確性、可控性、交互協(xié)作等要素AIGC應(yīng)用的競爭核心。AIGCMidjouney等為首的原型生成能力為主的第一階段，我們認AIAdobeAdobe2022年的測2年全球?qū)I(yè)設(shè)計師約0903998500有望為創(chuàng)意圖像領(lǐng)域帶來更為廣闊的市場空間。圖表1：AIGC改變設(shè)計生態(tài)核心邏輯概覽*注：用戶數(shù)據(jù)來自Adobe2022年投資者日交流會報告資料來源：從歷史復(fù)盤看Adobe如何成為創(chuàng)意軟件龍頭歷史復(fù)盤：業(yè)務(wù)擴展+戰(zhàn)略并購鞏固市場地位Adobe1982AdobePhotoshopAdobeIllustrator矢量插畫AdobeAcrobatReaderPDF格式，經(jīng)過多年發(fā)展為創(chuàng)意設(shè)計軟件領(lǐng)域制定了一套完善的行業(yè)標準，奠定了龍頭地位。Adobe也在視頻編輯、多媒體、動畫、電影制Adobe的歷史，我們主要從三個方向概括公司的發(fā)展：Adobe業(yè)務(wù)擴展AdobePostScript打印語言的基礎(chǔ)上，該語言為桌面出版提供了重要支持betosopIstrtrrmero和Acrt，以CreativeCloud服務(wù)。這些產(chǎn)品改變了圖形設(shè)計、文檔共享、視頻編輯和數(shù)字藝術(shù)的標Adobe通過不斷更新和完善這些產(chǎn)品，保持其在行業(yè)中的領(lǐng)導(dǎo)地位。Adobe戰(zhàn)略并購Adobe通過多項重要并購，擴大了其產(chǎn)品線和市場覆蓋。這些并購包括收購Aldus、MacromediaFrameCorporationCenecaCommunicationsAresSoftwareAdobeWeb2005MacromediaFlashDreamweaver等關(guān)鍵產(chǎn)品。Adobe公司里程碑Adobe的發(fā)展歷程中有許多值得注意的里程碑。例如，Adobe1990年獲得了首個字體PostScriptLevel2PostScript語言的能力。1994年，AdobeAldusAfterAdobe年財年公1.6874000萬美元，19946.76億美元。圖表2：Adobe歷史進程資料來源：Adobe官網(wǎng)、Adobe產(chǎn)品組合擴展Adobe公司作為數(shù)字創(chuàng)意技術(shù)的先驅(qū)，其產(chǎn)品組合和戰(zhàn)略性并購展現(xiàn)了其發(fā)展歷程。公司Photoshop、IllustratorPremierePro，這些軟件塑造AdobeAcrobatAfterEffectsInDesign等產(chǎn)品引領(lǐng)行業(yè)進步。2003年，CreativeCloudAdobe服務(wù)的ExperiencePlatformAdobeFireflyAdobe在人工智能和企業(yè)MagentoFrame等公司，進一步鞏固了其在創(chuàng)意和技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。圖表3：Adobe產(chǎn)品組合不斷擴展資料來源：Adobe官網(wǎng)、Adobe戰(zhàn)略并購實現(xiàn)增長Adobe公司通過十余次戰(zhàn)略性收購，持續(xù)擴展其產(chǎn)品組合和市場領(lǐng)域，展示了其在數(shù)字創(chuàng)2005MacromediaAdobe歷史上的一個重要轉(zhuǎn)折點，AdobeFigma的AdobeUI/UX設(shè)計工具方面的實力。Adobe在網(wǎng)頁分析、電子商務(wù)、社交媒體內(nèi)容管理、文檔簽署和協(xié)作平臺等多個新興領(lǐng)域擁有了更強的競爭力。Adobe的這些舉措確立了其作為全球數(shù)字媒體解決方案領(lǐng)導(dǎo)者的地位，展現(xiàn)了公司對市場趨勢的敏銳洞察和對未來技術(shù)發(fā)展方向的準確把握。圖表4：Adobe重要收購歷史回顧時間收購公司收購意義2005年12月Macromedia將Flash技術(shù)整合到Adobe的產(chǎn)品線中2009年9月Omniture進軍marketing，是Adobe的轉(zhuǎn)型第一槍2013年7月NeolaneAdobe在其MarketingCloud中增加了跨渠道營銷自動化和運營管理2019年1月Allegorithmic讓Adobe的CreativeCloud增添了高級三維設(shè)計工具2020年9月Workfront增強了其ExperienceCloud的項目和工作流程管理能力2021年10月Frame.io使Adobe的CreativeCloud服務(wù)得到了顯著增強資料來源：Adobe官網(wǎng)，制勝關(guān)鍵：借“工具+生態(tài)”組合擊敗競爭對手Adobe過去的競爭歷史，我們認為其能夠穿越周期的制勝關(guān)鍵在于專業(yè)的“工具”和協(xié)同的“生態(tài)”。一方面，其在專業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的工具端具有領(lǐng)先性，使其得以制定整個創(chuàng)意設(shè)計行業(yè)的標準；另一方面，其建立了完善的創(chuàng)意設(shè)計生態(tài)，增強用戶粘性，在專業(yè)設(shè)計領(lǐng)域建立了深厚的護城河。Adobe工具端的精研三大核心軟件憑借專業(yè)領(lǐng)域的強大的編輯能力和持續(xù)的創(chuàng)新功能確立行業(yè)標準。創(chuàng)立初期AdobePhotoshop、PremiereProIllustrator在專業(yè)設(shè)計行業(yè)中確立了標準，展現(xiàn)了公司在持續(xù)創(chuàng)新和產(chǎn)品矩陣整合方面的領(lǐng)導(dǎo)地位：1AdobePhotoshop:ThomasJohnKnoll1987年開發(fā)的革命性的柵格圖形Photoshop的多樣性和快速的處理能力，使其成為圖像編輯領(lǐng)域的佼佼者。2AdobePremierePro:PremierePro1991年推出以來，成為專業(yè)視頻編輯的核心選Adobe和電視制作中保持領(lǐng)先地位，超越了其他競爭對手如FinalCutPro和AvidMediaComposerPremierePro的成功部分歸功于其對專業(yè)用戶的吸引力和對不斷變化的市頻制作領(lǐng)域保持領(lǐng)先。3AdobeIllustrator:1987年首次發(fā)布以來，Illustrator確立了向量圖形設(shè)計的行業(yè)標CorelDRAWIllustrator排版，Illustrator都提供了強大而靈活的工具，使其成為這些領(lǐng)域的首選工具。圖表5：Adobe早期競爭中核心軟件資料來源：Adobe官網(wǎng)、Adobe生態(tài)端的協(xié)同20AdobeAfterEffects在動畫AppleMotionNuke等軟件展開激烈競爭，并因其高級的特效能力和AdobeInDesign在取代了早期的排版軟QuarkXPressAdobeAcrobatPDF格式，在文檔管理和分享領(lǐng)域成FoxitPhantomPDFNitroPro的競爭對手，成為行業(yè)標準：1AdobeAcrobat:1993AcrobatPDFAcrobatFoxitPhantomPDFNitroAdobeAcrobat顯示了其在文檔管理和處理方面的全面性和強大功能。2、AdobeInDesign:自1999年推出，AdobeInDesign迅速成為排版和頁面設(shè)計的行業(yè)標準。其直觀的界面和與其他Adobe軟件的集成優(yōu)勢，使其超越了QuarkXPress和MicrosoftPublisher，成為出版和圖形設(shè)計領(lǐng)域的首選工具。InDesign的成功源于其對用戶界面的優(yōu)化和對設(shè)計工作流程的深度理解。它提供了一個高效、靈活的設(shè)計環(huán)境，使設(shè)計師能夠更容易地創(chuàng)建復(fù)雜的布局和排版作品。3AdobeAfterEffects:1993AfterEffects已成為視頻后期制作和動畫AppleMotionNukeAfterEffects之所以在動畫和特效制作領(lǐng)域取Adobe產(chǎn)品線的緊密整合。這使得專業(yè)人士能夠在一個統(tǒng)一的工作環(huán)境中，實現(xiàn)復(fù)雜的視覺效果和動畫創(chuàng)作。圖表6：Adobe中期競爭中核心軟件資料來源：Adobe官網(wǎng)、從創(chuàng)意工具本質(zhì)出發(fā)探討Adobe的核心護城河Adobe的工具端和生態(tài)端的競爭力來自于其在創(chuàng)意視覺研究領(lǐng)域的深耕和多年的應(yīng)用實踐積累。公司的產(chǎn)品矩陣跨越了圖像編輯、視頻制作、矢量圖形設(shè)計，直至網(wǎng)頁設(shè)計和數(shù)字AdobeAdobeStockCreativeCloud提供豐富的圖片庫和素材，為用戶創(chuàng)作提供了廣泛的資源；公司通過其論壇、AdobeLiveBehance整體而言，Adobe的護城河在于其產(chǎn)品的全面性、社區(qū)和教育資源的豐富性、不斷的技術(shù)創(chuàng)新以及對用戶體驗的持續(xù)優(yōu)化，這些元素共同加固了其在全球數(shù)字創(chuàng)意解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。圖表7：Adobe核心護城河資料來源：Adobe官網(wǎng)、Adobe作為創(chuàng)意工具的“廣度”和“深度”產(chǎn)品廣度——以Photoshop為例AdobePhotoshop工具箱全覆蓋。Adobe產(chǎn)品線覆蓋創(chuàng)意設(shè)計應(yīng)用至營銷設(shè)計應(yīng)用，其中以創(chuàng)意設(shè)計為主流需求的代表應(yīng)用涵蓋圖像處理軟件PhotoshopPremiereAuditionInDesign等，Photoshop為例，其強大的工具箱協(xié)助用戶實現(xiàn)數(shù)字圖像編輯等任務(wù)，AdobeFirefly生成式填充功能內(nèi)置Photoshop后更是貫穿了由圖像生成至圖像編輯的整個工作流，生成式填充會根據(jù)圖像中圖表8：AdobePhotoshop工具庫內(nèi)容一覽資料來源：Photoshop官網(wǎng)、AdobePhotoshop功能全能性助力其深度滲透設(shè)計流程。以網(wǎng)絡(luò)游戲《完美世界》為案例，Photoshop在游戲研發(fā)的各個美術(shù)設(shè)計環(huán)節(jié)都有所使用，從制作游戲模型貼圖，到制UIPhotoshop專業(yè)的圖像處理功能以及方便快捷的操控性。此外，在完美世界進行游戲的市場推廣與營銷活動中，包括宣傳插畫、海報Photoshop智能對象”以及“自動恢復(fù)”是受到好評最多的兩個功能。Photoshop中的普通圖層可以直接被轉(zhuǎn)換為“智能對象“自動恢復(fù)”選項可以避免由于出現(xiàn)意外情況而丟失文件。圖表9：AdobePhotoshop在網(wǎng)絡(luò)游戲完美世界開發(fā)流程中的應(yīng)用資料來源：Photoshop官網(wǎng)、AdobePhotoshop的工具版圖出于其類。Photoshop功能類似的設(shè)計軟AffinityPhotoInkscapeKritaPixsoPhotoshop在繪圖工具的使用上具有先發(fā)優(yōu)勢，其工具欄功能較為豐富，對基礎(chǔ)工具的分支化分類也更加細致，能夠迎合設(shè)計師對AffinityPhoto的工具豐富度一定程度上能夠與之抗衡，其余繪圖軟件在工具品類上則有一定差距。圖表10：AdobePhotoshop工具版圖與同類軟件工具對比繪圖軟件工具類別具體類型PhotoshopAffinityPhotoInkscapeKritaPixso移動、選區(qū)、測量工具移動和縮放選區(qū)+裁剪切片測量工具√√√√√√√√√√√√畫筆+鋼筆工具√√√√√鉛筆工具√√混合器畫筆工具√√各類畫筆及上色工具√歷史記錄畫筆工具漸變工具√√√√油漆桶+顏色取樣器√√√√√文字+形狀工具√√√√√手形工具√√√評論工具√√√Ad其他輔助工具修飾工具√√√網(wǎng)格扭曲工具√透視工具√書法工具√合計支持工具種類 13 12 8 8 7資料來源：AdobePhotoshop官網(wǎng)、AffinityPhoto官網(wǎng)、Inkscape官網(wǎng)、Krita官網(wǎng)、Pixso官網(wǎng)、PhotoshopAffinityPhotoAffinityPhoto更豐富。AffinityPhotoPhotoshop，但工具對細節(jié)的PhotoshopAffinityPhoto只有若干種畫筆種類可選擇，無法對畫筆做更精細化控制，生成效果稍遜AffinityPhotoPhotoshopAffinityPhoto并非無法Photoshop相同的畫筆工具樣式，但導(dǎo)入樣式的步驟較為繁瑣，給用戶帶來學(xué)習(xí)成本，因此Photoshop中的畫筆工具覆蓋度為其增強用戶粘性。2）從液化功能對比，PhotoshopPhotoshopPhoto只能完成基礎(chǔ)扭曲等操作，功能豐富度較為遜色。圖表11：畫筆品類：AdobePhotoshop（左側(cè)兩圖）VSAffinityPhoto（右圖）資料來源：Photoshop產(chǎn)品界面、圖表12：畫筆導(dǎo)入：AffinityPhoto獲取Photoshop筆刷樣式的學(xué)習(xí)曲線較陡峭資料來源：AffinityPhoto官網(wǎng)、圖表13：液化工具：AdobePhotoshopVSAffinityPhoto資料來源：AffinityPhoto官網(wǎng)、產(chǎn)品深度——以Photoshop為例AdobePhotoshopAdobeResearch前沿學(xué)術(shù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地。路徑一：AdobePhotoshop持續(xù)修復(fù)工具庫問題延伸工具深度。Photoshop長期以工具庫功能全面著稱，工具庫的全面也提升各種工具出現(xiàn)待修復(fù)的概率，Photoshop的優(yōu)勢也2023年更新修復(fù)問題的頻次達到一個月一次，與同類軟件相比，其近一年更新版本頻次最高，并且從畫筆、圖層、濾鏡等各方面完善工具庫的功能完整度以及覆蓋面。圖表14：AdobePhotoshop近一年迭代更新版本頻次資料來源：AdobePhotoshop官網(wǎng)、Photoshop91Distortion作為一款簡單實用的增效工具，Photoshop合成圖像，從而產(chǎn)生絕對獨特的Matte象，甚至在處理汗毛細節(jié)、煙或反射時也是如此；ParticleShop是一個強大的新型PhotoshopPainter提供支持，可用于實現(xiàn)圖像的藝術(shù)增強和筆畫的特殊效果。圖表15：AdobePhotoshop第三方增效工具情況第三方增效工具提供商包含第三方增效工具數(shù)量AlphaPlugins9AutoFXSoftware5Avenza1Corel1Digimarc1DigitalAnarchy4數(shù)字膠片工具（由BorisFX所有）11DXO7ExposureSoftware4Extensis1FlamingPearSoftware11fnord3GoogleNikCollection7HDRsoft1Imagenomic3Monotype1MisterRetro6NeatImage1OnOne3PortraitPro1ProDigitalSoftware2TopazLabs6TotallyRad2第三方增效工具總和91資料來源：AdobePhotoshop官網(wǎng)、華泰研究路徑三：AdobeResearch將前沿的學(xué)術(shù)發(fā)現(xiàn)與行業(yè)影響力相結(jié)合，將突破性成果融入到Adobe的產(chǎn)品中。AdobeResearch是一支由世界一流的研究科學(xué)家、工程師、藝術(shù)家和設(shè)計師組成的團隊，其通常與產(chǎn)品團隊合作，將實驗性想法轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新技術(shù)，尋求通過數(shù)AdobeAdobe產(chǎn)品深度。圖表16：Adobe在人工智能、視覺成像等個領(lǐng)域持續(xù)發(fā)布研究 圖表17：Adobe在頂級會議上歷年發(fā)表物統(tǒng)計17916816917916816914514012310310788788618016014012010080604020020132014201520162017201820192020202120222023資料來源：AdobeResearch、 資料來源：AdobeResearch、研究成果落地范例之一：AdobeSubstance3DSampler。AdobeResearch的高級研究RosalieMartinAdrienKaiser與產(chǎn)品團隊合作，將他們的實驗研究AdobeAdobeSubstance3DSampler是一款功能強大的材質(zhì)創(chuàng)建工具，它可以幫助數(shù)字藝術(shù)家快速創(chuàng)建出逼真、精細的高質(zhì)量材質(zhì)。其中AI驅(qū)動的算法將照片或真實材質(zhì)的單次掃描轉(zhuǎn)換為數(shù)字3D材質(zhì)。然后，采樣器用戶可以將這種獨特的新材料應(yīng)用到他們自己的3D內(nèi)容中。此工具也AdobeCaptureAdobeSubstance3DSampler已申請和授予Adobe在技術(shù)和創(chuàng)新上領(lǐng)先一步。圖表18：AdobeSubstance3DSampler中的“圖像到3D材質(zhì)”功能資料來源：AdobeResearch、圖表19：AdobeSubstance3DSampler主要技術(shù)專利資料來源：AdobeResearch、Adobe全面的生態(tài)搭建Adobe全面產(chǎn)品矩陣無縫滿足用戶需求Adobe的產(chǎn)品矩陣因其全面性而著稱，它成功地跨越了從圖像編輯和視頻制作到矢量圖形AdobePhotoshopPremierePro和Illustrator，不僅在其相應(yīng)的領(lǐng)域中建立了行業(yè)標準，而且通過其他如AfterEffects、InDesign、AcrobatLightroom等補充產(chǎn)品，進一步拓展了這些工具的功能性。CreativeCloudExperienceCloudDocumentCloudAdobe在數(shù)字體驗管理和文檔服務(wù)領(lǐng)域的拓展和影響力。豐富的產(chǎn)Adobe在為用戶提供綜合性數(shù)字創(chuàng)意解決方案方面的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位。圖表20：Adobe全面產(chǎn)品矩陣資料來源：Adobe官網(wǎng)、

Adobe良好社區(qū)氛圍+正版豐富圖庫增強用戶粘性AdobeAdobe因為其強調(diào)版權(quán)保護的特點受到了諸多創(chuàng)作者的青睞，構(gòu)建了穩(wěn)定且良好的創(chuàng)作社區(qū)氛圍。同時Adobe具有制定行業(yè)規(guī)則的龍頭地位，它旗下所擁有的軟件包含了各個領(lǐng)域和方面的3DAdobe社區(qū)平AIAdobeStock購買創(chuàng)作者的圖片，擴充其正版圖片版權(quán)庫，構(gòu)建起以創(chuàng)作者為核心的平臺競爭力。2022月左右，AdobeStockAI生成的圖片，為“AIGC+圖像”時代奠定了新的發(fā)展方向和基礎(chǔ)。圖表21：AdobeCommunity為創(chuàng)作者提供全方位的溝通平臺 圖表22：AdobeCommunity創(chuàng)作者矩陣資料來源：AdobeCommunity網(wǎng)站、 資料來源：AdobeCommunity網(wǎng)站、少數(shù)派、Adobe在AI時代下的發(fā)展前景兩個維度理解AI對于創(chuàng)意設(shè)計的影響AIGC核心是訓(xùn)練模型更好地輸出高質(zhì)量內(nèi)容，決定因素是數(shù)據(jù)質(zhì)量和工程能力。目前海內(nèi)外參與者眾多，包括RLHF訓(xùn)練、模型語言理解能力、設(shè)計需求理解、用戶體驗。參與者相對較少，需要對于設(shè)計和工作流有足夠深度的理解。圖表23：AI設(shè)計的不同層級資料來源：新智元、AI原型生成環(huán)節(jié)各玩家具有差異化競爭優(yōu)勢、DALL-E、AdobeFireflyAI原型生成工具的核心競爭力集中在生成圖像質(zhì)量和效果上。Midjourneyv1v6，更新202312v6步解決了手指生成不準確、文字內(nèi)容無法精確控制和生成過程中面臨的各類問題。而其他StableDiffusionDALL-E3等的迭代邏輯也與其有相似之處，均以生成質(zhì)量為迭代核心。由此可見，在目前的圖像生成賽道上，圖片生成質(zhì)量依然是最重要的競爭因素。圖表24：Midjourneyv6細節(jié)控制相對于v5.2進一步提升資料來源：新智元、主流玩家AIGC原型生成能力各有不同AdobeDall-e3語義理解能力強。Midjourney生成的圖像內(nèi)容注重打破想象力邊界，圖片精美、具有科幻色彩，其打造AI生圖市場上具有差異化的優(yōu)勢。AdobeFirefly對產(chǎn)品定位清晰，本質(zhì)上為垂類SaaS產(chǎn)品，其生成的圖片基本可以滿足入門用戶的需求，商業(yè)prompt的敏感度較強，多模態(tài)協(xié)同能力有優(yōu)勢；StableDiffusion無風格偏向，但需要更長的prompt和更多的嘗試來獲得好的圖片效果，對Firefly2在全場景生成能力上與競品基本持promptAI提示等功能。側(cè)重真實照片和平的生成在創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域的幾個常規(guī)題材中表現(xiàn)更為突出：DALL-EChatGPT，可以對文字設(shè)計進行精準的操控。圖表25：主流AI應(yīng)用原型生成能力歸納AdobeAdobeFirefly2.0 Midjourney DALL-E3使用接口 從AdobeCreativeCloud中選擇應(yīng)用進入 Midjourney官方網(wǎng)站進入 Bing、ChatGPTPlus等多接口接入可用性 和AdobePhotoshopAdobeExpress等工具組有固定的prompt格式，學(xué)習(xí)成本更高 多模態(tài)協(xié)同性好，使用門檻低合使用Prompt生成提示 輸入prompt開頭之后生成相關(guān)提示詞 Prompt沒有生成提示，有固定最優(yōu)結(jié)構(gòu) 輸入圖片可以生成對應(yīng)prompt提示詞生成時間 1分鐘以內(nèi) Fastmode：約1分鐘Relaxmode：約1~10分鐘

Usagetier3：1分鐘生成7張圖片Prompt理解 部分低密度信息prompt理解有誤 v5.2高密度信息理解存在問題v6可以理解非結(jié)構(gòu)化prompt內(nèi)容

多模塊協(xié)同能力強非結(jié)構(gòu)化prompt解讀能力較強圖像質(zhì)量 2048像素，72dpi分辨率 1024像素，72dpi分辨率 2048像素Token容納能力 25字符 350+字符 /文本內(nèi)容表現(xiàn) 藝術(shù)字表現(xiàn)能力強，可以用作平面設(shè)計 v6更新精準生成文本 可以準確表現(xiàn)文字角色一致性 / v6更新角色一致性 /系統(tǒng)問題 / 生成圖片過程存在卡頓問題 /總體效果 寫實圖像生成效果最好，全場景能力較為均衡 有美學(xué)積累影視電影化風格圖像生成更有優(yōu)交互效果最好，高密度prompt解讀能力強，圖勢資料來源：公司官網(wǎng)、

像生成效果一般圖表26：主流AI應(yīng)用原型在不同場景下的生成特點總結(jié)AdobeAdobeFirefly2.0 Midjourneyv6 DALL-E3具體場景 人像生成 更接近真實照片質(zhì)感 生成電影質(zhì)感、風格化照片效果最好 與真實照片質(zhì)感差別較大設(shè)計建筑 質(zhì)感最好，光影等效果好 設(shè)計細節(jié)豐富 圖片質(zhì)感較平面設(shè)計 文字控制精準，結(jié)合PS使用效果好 實現(xiàn)了對文字的精確控制，有提升 文字控制精藝術(shù)創(chuàng)作 風格化、平面化特征突出 符合prompt要求，效果好 符合prompt要求，效果好風景景觀 整體效果較好，部分細節(jié)有偏差 質(zhì)感類似于油畫，而非照片 現(xiàn)實感不強，但強調(diào)細節(jié)，畫面精抽象概念 畫面更抽象 影視、電影風格更強 畫面較抽象風格模仿 沒有正確模仿達達主義風格 圖像風格生成準確 圖像風格生成準確生成能力總結(jié) 全場景生成能力較為均衡沒有顯著優(yōu)勢，生成圖片帶有風格化特征、細節(jié)豐富、圖全場景圖片生成效果資料來源：公司官網(wǎng)、

在目前競爭格局中依然夠用，后續(xù)需要進一步提升模型對于prompt的精確解讀和圖像生成

像質(zhì)量更好，缺點在于對畫面控制能力仍有不足原型生成效果的區(qū)別在于數(shù)據(jù)質(zhì)量和工程能力AI原型生成能力的核心架構(gòu)為模型層+數(shù)據(jù)層+應(yīng)用層。AI生成圖像浪潮帶動新興創(chuàng)意工具的不斷迭代更新，交互式原型設(shè)計工具諸如Midjourney、Dall-E3、StableDiffusion以及AdobeFirefly旨在簡化設(shè)計過程增強協(xié)作。其原型生成能力的邏輯在于以AI的基礎(chǔ)設(shè)施、工具以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過模型迭代不斷訓(xùn)練、再訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將AI模型生成的功能賦值至原有功能之上，反饋給最終用戶。目前市面上的幾款應(yīng)用在原型生成能力上有分層現(xiàn)象，Midjourney作為新型創(chuàng)意設(shè)計應(yīng)用在AI價值鏈上占據(jù)的優(yōu)先位置使其原型生成能力稍領(lǐng)先Adobe。圖表27：原型生成能力的核心架構(gòu)資料來源：拾象公眾號，Midjourney在模型層數(shù)據(jù)層應(yīng)用層上形成完美閉環(huán)。具體來看，MidjourneyCLIP及Diffusion構(gòu)建了自己的閉源模型，抓取公開數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并構(gòu)建了Discord中的Midjourneybot應(yīng)用，收集用戶反饋數(shù)據(jù)不斷訓(xùn)練模型迭代產(chǎn)品。AIGC的三駕馬車，App+AIAIMidjourney更加擅長模型優(yōu)勢。數(shù)據(jù)層：Midjourney強大功能的核心在于其廣泛的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量及數(shù)據(jù)標注質(zhì)DiscordPLG（AdobeFirefly模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫AdobeAdobeStock，其內(nèi)容為公開授權(quán)圖片或版權(quán)過期的公共領(lǐng)域圖片，可用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)樣本有限。應(yīng)用層：Midjourney更早進行應(yīng)用場景積累。有別于谷歌的ImagenOpenAI的AIOpenbeta圖表28：Midjourney發(fā)布后的搜索趨勢 圖表29：Midjourney發(fā)布后的流量統(tǒng)計資料來源：tokenizedhq、 資料來源：tokenizedhq、Midjourney在模型層數(shù)據(jù)層20223V147V2V3V4/MJ3002000萬張高質(zhì)量打標圖片（Adobe用來訓(xùn)練的stock2.48億張圖像（照片、插圖和矢量圖。AI原型生成能力的無法區(qū)分只是時間問題，差異化因素就變成了在設(shè)計流程中的可用性，也就是聚焦在AI輔助設(shè)計和進一步的精準編輯。目前主流的GenImage模型（MidjourneyV6、StableDiffusionXL1.0、Firefly2DALL-E3）AI原型生成能力質(zhì)量均較高，可以滿足大部分高質(zhì)量攝影和插圖需求，隨著模型訓(xùn)練的不斷發(fā)展，我們認為模型彼此之間無法區(qū)分只是時間問題，人們可能根據(jù)個人的偏好使用但是并不會帶來顯著影響也不構(gòu)成核心競爭力。圖表30：原型生成：Midjourney從V1到的迭代 圖表31：Midjourney獲得高質(zhì)量打標圖片數(shù)量測算 非高峰高峰非高峰高峰每天處理小時數(shù)16.8小時（70%）7.2小時（30%）單頻道處理圖片速度4prompt/分鐘8prompt/分鐘頻道數(shù)量90頻道90頻道總處理圖片速度360prompt/分鐘720prompt/分鐘一天內(nèi)的照片處理量362880張311040張一天內(nèi)合計處理圖片量673920張假設(shè)有10%的圖片被標記67392張為優(yōu)質(zhì)，一天內(nèi)優(yōu)質(zhì)圖片量假設(shè)社區(qū)數(shù)據(jù)迭代300天，20217600張獲得高質(zhì)量打標圖片數(shù)量資料來源：tokenizedhq、 資料來源：Midjourney官網(wǎng)、測算AI原型生成競爭要素逐漸轉(zhuǎn)移到精準可控和交互協(xié)作原型生成模型的迭代重點將逐步轉(zhuǎn)移到精確可控和交互協(xié)作兩個領(lǐng)域。目前，在生成效果這一維度，不同模型的差距已經(jīng)逐漸縮小，且經(jīng)過時間迭代之后生成能力將基AdobeDALL-EChatGPT的底層優(yōu)勢，具備先發(fā)優(yōu)勢。圖表32：AI原型生成模型迭代邏輯和未來迭代趨勢資料來源：Midjourney官網(wǎng)、OpenAI官網(wǎng)、Adobe官網(wǎng)、AI輔助設(shè)計環(huán)節(jié)Adobe享精修+可控需求利好Dall-E3等軟件僅在圖像生成功能上有較強競爭優(yōu)勢，但是幾乎沒有編輯功能，限制了設(shè)計師對圖片自定義自由度的發(fā)揮，經(jīng)過已有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型難以突破人類對創(chuàng)意設(shè)計的想象空間以及美學(xué)理解的邊界。一方面，Photoshop等產(chǎn)品定位在“專業(yè)級圖像處理”方面，其付費用戶很多都AI生圖的要AI生圖一定程度上難以擠出圖像處理軟件；另一方面，AI而不在于編輯修改圖片，因此大量的生成圖片或為圖像處理軟件帶來利好。圖表33：AI輔助設(shè)計對應(yīng)更加廣泛的應(yīng)用空間資料來源：遠川科技評論公眾號、波士頓咨詢2021年我國設(shè)計師行業(yè)分布，202312Midjourneyv6版本為例，除了圖像生成能力的進一步提升外，v6還著重提升了細節(jié)精確度、局部控制和文字解讀等能力，核心目的都是為了進一步提升生v5.2v6的對比可知，prompt7個核心2v6-AI成模型的主戰(zhàn)場，也是未來模型走向大規(guī)模商業(yè)化的必經(jīng)之路。圖表34：Midjourneyv5.2vsv6：同一個prompt生成內(nèi)容的細節(jié)增多，精準控制能力提升資料來源：公眾號ChangeDesign、Adobe工具的布局深度、廣度均遠超競品。圖像創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域，除了最基本的文生圖、AI原型生成模型等，還布局了矢量圖模型、文生矢量圖、生成式填充、生成式配對、AdobeFirefly宣傳視頻所披露的信息來看，F(xiàn)irefly將集成視頻和音頻的生成，可以做到“文字-圖片-視頻-音頻”的全流程轉(zhuǎn)換，大大提升創(chuàng)意領(lǐng)域的工作效率。圖表35：AdobeFirefly未來計劃布局領(lǐng)域概覽資料來源：Adobe2023InvestorMeeting、圖表36：AdobeFirefly目前布局功能深度概覽資料來源：Adobe2023InvestorMeeting、AdobeFireflyAIGC圖像生成賽道中，除了直接生成圖像的精確度外，核心競爭要素還包括如何將精準圖像生成及細節(jié)修改引入現(xiàn)有平臺工作流之中，生成符合商用要求的圖像。依托目前的平臺護城河，Adobe未來的發(fā)展前景最為可觀。模塊化是實現(xiàn)精準控制的核心，AI原型生成提高創(chuàng)作自由度精準控制的前提是界定圖像修改的具體需求，并對此進行模塊化集成，提高模型可用性，降低學(xué)習(xí)成本。如前文分析，Adobe的工具深度和工具廣度在創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域都處在領(lǐng)先地位，Adobe能夠迅速洞察創(chuàng)意工作者的新需求并及時針對其進行模塊化集成開發(fā)。AdobeFireflyAdobe軟件開發(fā)的一貫風格，對生成圖片后的圖像精準控制和修改需求均AI也為生成圖像之后的PhotoshopAI圖表37：AdobeFirefly-AIGC填充式生成效果多樣，自由度高資料來源：少數(shù)派、MidjourneyDALL-EMidjourney的特點在于風格化圖片的生成能力，并未將圖像生成中的流程和圖像生成的具體需求進行模塊化更新和迭代，主要依賴創(chuàng)作者提供符合預(yù)期結(jié)構(gòu)的promptDall·EChatGPT力強，可以直接輸入自然語言生成圖片，且可以通過對話的方式對圖片整體和局部進行針Dall·E的學(xué)習(xí)成本低，交互體驗好，但是生成圖像可控性依然有限。Adobe融入美學(xué)理解提高可控性Adobe通過理解滿足用戶需求提升工具深度進一步提高可控性。基礎(chǔ)的通過文本提示符模AIAdobeMax2023，Adobe工具不斷通過技術(shù)創(chuàng)新更迭提升達到質(zhì)量效果齊增。例如，ProjectFastFillAIProjectSceneChange升級視頻合成技術(shù)，通過導(dǎo)入提取的場景點云將原來的攝像機運動被保留下來，更新背景并且遵循相同的相機運動，使構(gòu)圖無縫干凈；ProjectResup通過預(yù)測視頻、圖片丟失的高保真細節(jié)，增強視頻紋理和細節(jié)，可以應(yīng)用于超小分辨率和舊視頻以及圖片還原；ProjectdSeeThroughAI自動恢復(fù)照片中由于反射而隱藏的細節(jié)。圖表38：ProjectFastFill給視頻人物增加領(lǐng)帶（左）、ProjectSceneChange升級視頻合成技術(shù)（右）資料來源：AdobeMax2023、圖表39：ProjectResup提高舊電影的分辨率（左）、ProjectdSeeThrough去除玻璃中的反射倒影（右）資料來源：AdobeMax2023、AdobeAI輔助設(shè)計通常通過輸prompt識別的敏Adobe進一步升級機器學(xué)習(xí)效果，通過視覺提示擴充文本，將創(chuàng)作者自身的美學(xué)理解融合到生產(chǎn)過程中，加強模型對美學(xué)的理解，完成模型+數(shù)據(jù)+美學(xué)理解的完整輔助設(shè)計環(huán)節(jié)。圖表40：ProjectPrimrose令時裝設(shè)計師改變改變傳統(tǒng)靜態(tài)設(shè)計、將設(shè)計動畫化生成數(shù)碼連衣裙資料來源：AdobeMax2023、圖表41：ProjectDrawAndDelight根據(jù)創(chuàng)造者視覺提示生成圖像（左）、ProjectPoseable根據(jù)創(chuàng)造者美學(xué)理解調(diào)整3D模型生成圖像（右）資料來源：AdobeMax2023、Adobe“美學(xué)積累”將開啟可控性下一階段——定制化。Adobe憑借其長期以來的龐大市場用戶能較快抓取更多不同類型及專業(yè)水平的用戶對美學(xué)的理解數(shù)據(jù)，并且將AdobeResearch和產(chǎn)品團隊結(jié)合促使更多技術(shù)落地構(gòu)筑更強大的創(chuàng)意設(shè)計軟件版圖。AdobeResearch正在研究生成式AI的下一階段，例如如何讓所有技能水平的人都更容易使用Firefly并且更易于根據(jù)每個藝術(shù)家的美學(xué)意識進行定制，以及增加圖像編輯的可控性和精準性。例如，Adobe正在試驗通過漸進式可控圖像合成，用戶可以使用簡單的標記（例如用手寫筆繪制的線條）編輯圖像，只需幾筆即可實現(xiàn)更改；通過可定制的擴散可以讓創(chuàng)作這可以為用戶提供更多的控制權(quán)，并使其更容易在工作主體中創(chuàng)建統(tǒng)一的風格。圖表42：漸進式可控圖像合成（上）、可定制的擴散（下）資料來源：AdobeResearch、圖表43：主流AI原型生成模型模塊化集成概覽資料來源：公司官網(wǎng)、圖表44：AdobeFirefly、Midjourney、DALL-E3圖像生成后可控性對比T2I工作流細分功能AdobeFireflyImage2.0Midjourneyv5.2/v6DALL-E3.0縱橫比調(diào)節(jié)按鍵選擇4:3/3:4/1:1/16:9參數(shù)控制--ar參數(shù)調(diào)節(jié)內(nèi)容風格按鍵選擇Photo&Artprompt控制如輸入Art等關(guān)鍵詞清晰度增強拉桿滑動操作prompt控制，4K/8K，被定義為垃圾詞匯風格匹配導(dǎo)入圖片后生成類似風格圖片通過StyleTuner功能訓(xùn)練并生成代碼按鍵選擇4settings:stylizelow/med/high/veryhigh畫面效果/濾鏡按鍵選擇多種風格可選prompt控制在prompt中手動輸入--s+1~1000prompt后生成圖片，后續(xù)通過對話的方式逐漸調(diào)節(jié)圖像Image效果控制生成細節(jié)，上下文之間有關(guān)聯(lián)性，圖片風格等關(guān)鍵要素在prompt控制輸入顏色關(guān)鍵詞控制色彩表達顏色和色調(diào)多種色調(diào)可選prompt中有所規(guī)定describe功能提取生成圖片色彩的文字表達后再調(diào)整prompt控制色彩光影不同打光風格prompt直接生成后不可修改照片參數(shù)調(diào)節(jié)光圈、快門曝光速度、視場等參數(shù)調(diào)節(jié)/局部生成式填充通過prompt替換背景/人物可以通過prompt進行局部控制，但是精確度不高含文字的圖像生成效v5.2logo生成的含文字圖片偏向平面化風格力，但不支持漢語 設(shè)計海報設(shè)計等平面設(shè)計工作果注：顏色底紋含義集成化高集成化低無集成化資料來源：公司官網(wǎng)、Prompt輸入和反饋是模型交互能力的重要體現(xiàn)PromptT2I目前AIprompt的生成和理解流程各有不同。AdobeFireflyImage2.0Midjourneyprompt6個部分，分別是風格、生成主體、圖像內(nèi)容描述、圖像結(jié)構(gòu)、光影和其他信息，這提高了Midjourneyv6也重點更新了自然語言輸入的圖DALL·E3prompt內(nèi)容沒有嚴格的限制，且ChatGPTpromptAIDALL·E3prompt，實現(xiàn)高質(zhì)量的協(xié)同交互。圖表45：主流AI原型生成模型prompt輸入及生成流程比較T2I工作流細分功能AdobeFireflyImage2.0Midjourneyv5.2/v6DALL-E3.0Prompt輸入端Prompt輔助生成輸入prompt關(guān)鍵詞后系統(tǒng)輔助生成后續(xù)prompt內(nèi)容供選擇prompt輔助生成功能prompt結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，學(xué)習(xí)成本較高自然語言輸入，交互體驗好promptToken容納數(shù)量理論上無限V5.215~20詞解讀準確V6：350+字符理論上無限Prompt-image配對Prompt解讀能力prompt理解能力較強，升級至v6后多模態(tài)協(xié)同能力升級，對以ChatGPT模型為基礎(chǔ)，資料來源：公司官網(wǎng)、

能準確輸出圖片promptprompt

信息密度大的prompt理解能力升級

prompt理解能力較強，text-image配對能力較強可控性要求越高，Adobe未來發(fā)展前景越好。與其他AI圖像大模型相比，AdobeFirefly優(yōu)勢在于依托Adobe體系，護城河更深，創(chuàng)作者具有使用慣性，對圖像生成精確度要求更高，F(xiàn)irefly優(yōu)勢更為明顯，Adobe未來的發(fā)展前景更可觀。AdobeFirefly未來的競爭優(yōu)勢來源于集成度高的應(yīng)用和圖像可控性領(lǐng)域的長久積累。隨著AIGC圖像生成領(lǐng)域的技術(shù)能力逐漸面臨瓶頸，prompt擴充和利用自然語言prompt進行局部細節(jié)精準控制的發(fā)展將迎來挑戰(zhàn)。未來的AIGC圖像生成賽道中，除了直接生成圖像的精確度外，核心競爭要素還包括如何將精準圖像生成及細節(jié)修改引入現(xiàn)有平臺工作流之中，生成符合商用要求的圖像。隨著AIGC圖像模型的逐步完善，未來創(chuàng)作者對于可控性的要求將進一步升級，在這一賽道之中，依托目前的平臺護城河，Adobe未來的發(fā)展前景非常可觀。圖表46：AdobeFirefly嵌入Express等Adobe全家桶工作流 圖表47：Midjourney單獨開發(fā)的填充式生成功能，使用較為繁瑣資料來源：AdobeFirefly、 資料來源：少數(shù)派、Adobe有更完善的商用版權(quán)體系A(chǔ)dobeAdobeFirefly模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集內(nèi)AdobeStock和公共圖庫中沒有版權(quán)保護的圖片。與2000位藝術(shù)家的集體訴toB商業(yè)化變現(xiàn)蒙上了一層陰影。在模型后續(xù)大規(guī)模商業(yè)化變現(xiàn)的過程中，AdobeFireflyPGCPUGC圖表48：AdobeFirefly版權(quán)聲明資料來源：公司官網(wǎng)、未來創(chuàng)意設(shè)計領(lǐng)域市場規(guī)模發(fā)展及格局媒體、娛樂等領(lǐng)域驅(qū)動下AIGC圖像市場迅速增長5~10年內(nèi)AIGC根據(jù)GrandViewResearch的統(tǒng)計和預(yù)測，20233.496億美元，203010.81217.5%。從全球區(qū)域劃分來看，目前北美市場占比最大，未來亞太市場增長潛力最大。就目前I2年北美地區(qū)I生圖應(yīng)用的市場規(guī)模占比達到了全球36%AIAIprompt的原生語言為英語，其他語言的多模態(tài)模型仍在開發(fā)之中。就未來市場的增長潛力而言，亞太地區(qū)最為突出，2023年~2030年的預(yù)計年復(fù)合增長18.7%，超過全球水平。從模型應(yīng)用場景來看2022AIGC+3.0175圖表49：2023-2030亞太地區(qū)生圖工具市場規(guī)模（百萬美元） 圖表50：2022年全球生圖工具細分應(yīng)用場景占比資料來源：GrandViewResearch、 資料來源：GrandViewResearch、AIGC