1月18日 消息:AI生成圖像在世界各地引發(fā)爭議，即便AI生成圖像在選舉中的使用在本周世界經濟論壇上引起了關注，初創(chuàng)公司仍在推動為創(chuàng)作者提供的AI工具領域不斷前行。

　　Recraft作為一款面向專業(yè)人士的AI圖形設計生成器，已完成由硅谷Khosla Ventures領投的1200萬美元A輪融資，前GitHub首席執(zhí)行官Nat Friedman也參與了投資。其他投資方包括RTP Global、Abstract VC、Basis Set Ventures、Elad Gil以及其他一些天使投資者。

　　盡管現(xiàn)在已經有許多生成式AI設計工具，如Jasper、Adobe Sensei、Let’s Enhance等，但Recraft聲稱自己是第一批“基礎性”工具之一，因為它正在構建自己的基礎模型，即預訓練的深度學習算法，用于生成一致的設計元素，如圖標和圖片，可在品牌的特定樣式控制內進行微調和使用。它還宣稱在上線8個月后已積累了30多萬用戶。

　　不過，Recraft并非旨在生成滑稽的狗騎馬等有趣圖片。除了能夠生成這些“光柵圖像”外，它還能生成矢量圖像，這些圖像具有無限可伸縮性，可用于專業(yè)的圖形設計領域，不同于圖像質量常受限制的平臺。

　　或許這是可以預料的，因為創(chuàng)始人Anna Veronika Dorogush并非非技術性創(chuàng)始人。她曾創(chuàng)建CatBoost，這是一個用于決策樹的梯度提升的高性能開源庫。Dorogush曾是莫斯科搜索引擎Yandex的機器學習系統(tǒng)負責人，她和她的13人團隊如今駐扎在倫敦。

　　這輪融資將支持Recraft構建自己的基礎模型:“你必須向用戶提供對輸出的很多控制……對樣式的控制，這樣你可以得到一致的圖像，對品牌顏色或細節(jié)水平的控制，以及對生成圖像的迭代能力。”

　　“但如果模型最初不能生成臺球運動員或芭蕾舞者，那就意味著僅僅使用微調是不能提供高質量生成的，所以我們必須建立自己的模型，我們正在努力做到這一點。”她補充道。

　　她表示，Recraft非常面向專業(yè)人士:“我們所做的獨特之處在于，我們不僅提供圖像生成，還提供樣式控制:能夠創(chuàng)建自己的樣式，然后在自己的樣式中生成圖像……如果你想創(chuàng)建品牌并發(fā)展它，制作市場材料，制作一致的廣告，這是很重要的。”

　　也需要考慮被藝術家起訴的可能性有多大，因為Recraft平臺使用了藝術家的風格。

　　“我們在我們的條款中聲明，如果藝術家將某些東西作為無污染的參考上傳到系統(tǒng)中，就像他們將能夠生成新圖像的圖像一樣，我們不會使用這些來訓練我們的模型，” Dorogush說。“我們不會使用這些來訓練我們的模型。”

　　她補充說，Recraft實際上是在藝術家上傳的圖像上添加了通用樣式:“你向模型提供樣式。因此，你有一個樣式參考。然后，使用這個樣式參考生成圖像。所以用戶提供樣式是用戶的行為。”

　　Dorogush還表示，與其取代圖形設計師，諸如Recraft之類的工具更有可能只是使圖形設計在目前可能使用令人沮喪的庫存圖像的領域更加可訪問:“一年前，如果你在寫兒童書，你會使用庫存圖像�，F(xiàn)在，同樣的人能夠在同一本書中使用更加美麗的插圖和圖像。”