现在,只要给 AI 一个概述、大纲或脚本,它基本都能生成一个逻辑自洽的故事,并配上高度符合场景的图片,这使得 AI 绘本领域出现了越来越多新的创意。
这个生意,卖的不是绘本
AI 绘本的生意不止一种,但其初始形式和所有新兴 AI 技术一样,源自于一种焦虑。
在社交平台,大量自媒体博主打出“AI学习”的标签,将AI绘本等技术作为“副业”的一部分。他们利用信息差,将精美的 AI 图片发帖“引流”吸引关注,再转化关注者为消费者,以19.9元的价格售卖文生图 AI 的插画提示词或教程等。
此外,部分博主直接将“AI绘本生意”作为宣传亮点,走的是 AI 卖课路线。
我尝试联系了一个社交媒体账号,他们宣传称正在招募想要以 AI 绘本为副业的人。后来我加到一个
企业微信号,对方自称“AI XX 老师”,发来链接和海报,当晚就需要上线听AI绘画技巧公开直播课。
在AI绘本的应用中,人们除了最初的尝试,往往还有更具实用性的需求。例如短视频平台很火的英语绘本系列,主打的就是通过图文结合的方式帮助孩子更快地记住特定单词。
另外,孤独症等特殊需求群体也值得关注。2024世界人工智能大会上,阿里通义展示了关照孤独症儿童的 AI 绘本工具“追星星的 AI”。该工具可以生成常识认知、社交礼仪、心智解读和趣味故事这四类内容的绘本,并可设置 3 个层级的认知水平。
在儿童教育领域,AI 绘本同样是一项有力工具。图文并茂的绘本可以激发小朋友的创造力和想象力,但目前市场上的传统绘本在主题上相对趋同,难以满足每一个家庭的需求。
在社交媒体上,很多帖子在求助给孩子看的绘本推荐,也有批判绘本价值观充斥着刻板印象的避雷贴。一些家长希望孩子接触性别平等等更广阔的议题,担忧市面上“总在赞美妈妈勤劳,夸奖爸爸勇敢”的绘本难以起到正确引导和教育作用。
AI 绘本产品出现后,许多不会画插画的普通人能将自己的想象力和创造力落地,创作出属于自己孩子的定制绘本。
这一定制需求,自然成为目前 AI 绘本的重要发展方向。在某平台,二十元一份的“AI十页绘本代做”卖出超200份。AI 播客生成平台 Listenhub 也开发了AI绘本产品,该产品的诞生来源于公司 CTO 自己的需求。孩子太喜欢听故事,他便想到结合公司的 AI 音频能力,加上各大前沿图像模型,能够一键演绎故事,制作出有声绘本把想象传递给孩子。
AI+ 绘本产品童语故事开发者则是在一次和女儿去乐园游玩的经历后,突发奇想将游玩的记录变成了绘本。女儿很喜欢,还送给了同学读,他之后便开发了这一绘本故事生成工具,提供给非专业内容创作者使用。
随着一站式技术的完善,AI 绘本的生成更加便捷,人们的需求开始更加复杂和丰富。例如,Listenhub 支持电子翻页绘本一键生成视频绘本;在童语故事小程序创作绘本时,家长能够在首页看到其他创作者的作品,在流程中可以选择孩子的年龄段,故事概要能使用 AI 推荐,画面风格和角色也都有很多选项。如果家长的思考并不完善,相关功能可以给予提示和帮助。
这些产品被投射的关注,来自于人们对定制儿童绘本的需求,而不是绘本本身。家长想要看到“自己讲述的故事”“孩子自己的故事”,在和 AI 的交互之中,那些独一无二的绘本故事得以诞生。
这种需求也在揭示一个事实,AI 绘本的商业变现会开拓一种新的模式,和传统绘本出版这条路并不相交。
专业插画师 Dream 告诉刺猬公社,AI 生成的绘本目前是达不到出版社要求的。一本传统绘本基础页数要求是32页,制作周期一般要一到两年。AI 绘本很精致,创作速度很快,但却缺乏真实的表达;传统绘本可能会在故事开头的画面适当留白,在高潮时配合丰富的画面。绘本不只是文字与配图放在一起,两种表达会相互配合,带给读者童趣抑或是多元的感受,这背后的复杂创作是 AI 难以复制和展现的。
事实上,在纸媒下行的今天,绘本本身就不是一门“好生意”,许多插画师都需依靠副业才能坚持创作。因此,AI 绘本生意的出现对传统绘本行业反而冲击较少。
多重因素叠加下,现在市场上用AI画绘本不赚钱,真正赚钱的是“教人画”以及“提供工具”。无论是卖19.9元的提示词,还是收取会员费的一站式生成平台,本质都是在售卖一种“能力”——一种在 AI 时代“人人皆可成为创作者”的能力,是家长们希望深度参与孩子成长的需求。
结语
不过,作为“定制的艺术”,AI 绘本功能仍有待完善。
目前市场上的文生图模型已经可以做到对单个图进行修改,保持一定的稳定性。但无法对10页的绘本里单独的页面进行删改,必须重新从文字脚本和画面描述进行修改。
我在实际操作中进行了尝试。当我让 Gemini 去掉第三页的文本时,它干脆地拒绝了我,我又让它修改封面时,它答应得爽快,但实际显示的画面并没有改变。
除此之外,AI 绘本的核心使用场景是“儿童成长”,而它最大的风险,在于大模型的“黑盒问题”。和大模型合作创作内容时,模型背后的价值判断很难察觉,这些 AI不是全然正确和没有偏见的。
大模型是基于海量数据训练的结果,数据中固有的不道德与偏见已经在训练里自动形成。已有研究发现,未经过规范的语言模型存在道德感缺失,在面临简单的日常情境伦理判断问题时准确率仅有60.2%,这对儿童教育来说无疑存在风险。
每一个故事背后都暗含表达,无论是 AI 还是人类,叙述者的思考无法在故事里躲藏。在人机合作过程中,人类能否及时辨认不合理之处,也是一项不小的挑战。