主要观点总结
本文主要介绍了FancyTech公司在AIGC时代如何利用垂直模型技术，在商业视觉内容生成领域取得商业化成功的案例。通过深度分析其在图像和视频生成领域的突破和创新，展示了垂直模型在特定任务上的优越性。同时，文章还强调了垂直模型如何让普通大众也能利用AIGC技术提高生产力，实现个人创意的跨越式发展。
关键观点总结
关键观点1: FancyTech利用垂直模型技术领跑商业视觉内容生成领域
随着大模型技术的落地加速，FancyTech公司通过发布视频垂直模型DeepVideo，在商业化路径上获得快速增长。该公司利用面向商业图像/视频的垂直模型突破行业壁垒，通过解决商品还原度等核心挑战，实现了商业视觉设计的自动化和高效化。
关键观点2: 空间智能指导2D内容生成的应用
FancyTech将空间智能的思路迁移到视觉生成模型的构建中，通过积累海量3D训练数据，引入空间智能的思路指导模型的2D内容生成。该公司通过特殊的数据采集和训练方式，保证了商品的还原和与背景的自然融合。
关键观点3: 算法创新实现“强还原”和“超融合”
FancyTech在算法框架上进行了一系列创新，结合高质量的3D数据积累，实现了生成结果中商品的“强还原”和“超融合”。通过多模态特征器的使用和图神经网络的应用，提高了商品细节的还原效果。同时，针对视频生成中的商品运动控制和光影变化，该公司设计了一系列针对性的解决方案。
关键观点4: 垂直模型的商业化应用和个人创造力的释放
FancyTech的垂直模型落地直接受益于品牌方，降低了广告视频制作成本，提高了生产效率。更重要的是，垂直模型让普通大众也能利用AIGC技术提高生产力，将创意化为现实。例如，传统照相馆可以通过借助FancyTech的产品，完成业务转型，实现个人创意的跨越式发展。
文章预览
机器之心原创 机器之心编辑部 我们正在见证又一轮技术革新，这一次是 AIGC 为个体提供表达自我的工具，让创作变得更加容易和普及，但背后的推动力却并不是「大」模型。 两年以来，AIGC 技术的发展速度超过所有人的想象，席卷了从文本、图像到视频的各个领域。关于 AIGC 商业化路径的讨论从来没有停止过，其中，有共识也有路线分化。 一方面，通用模型的强大能力令人惊叹，在各行各业展示出应用潜力。特别是 DiT、VAR 等架构的提出，让 Scaling Law 实现了从文本到视觉生成领域的跨越。在这一法则的指引下，很多大模型厂商朝着增加训练数据、算力投入和堆积参数的方向持续前进。 另一方面，我们也看到，通用模型并不意味着「通杀」，面对很多细分赛道的任务，一个「训练有素」的垂直模型反而能够取得更好的效果。 随着大模型技术进入
………………………………
