今天小編分享的互聯網經驗：第一個吃到DeepSeek紅利的AI影像產品出現了？，歡迎閱讀。
文 | 白鲸出海
普通用戶到底需要什麼？
在 R1 推理模型大火之後，全民接力集成 DeepSeek，有矽基流動這樣的大模型雲服務平台、有騰訊元寶這樣的 Chatbot，甚至微信這樣的頂流。但是，AI 圖片類產品卻鮮少有接入 DeepSeek R1 的新聞，而從 DeepSeek-R1 發布到 Krea 宣布上線新功能僅僅 10 天，這個反應應該是影像產品中最快的。
用 DeepSeek 降低門檻，Krea 率先 " 吃螃蟹 "
在 Krea 之前，集成了 Chatbot 的生圖和改圖功能已經存在，最典型如 ChatGPT，但用過的讀者應該有一些感受，雖然疊加了 Chatbot 理解用戶意圖的步驟，但不論是生圖還是改圖，效果都不盡如人意。（可見下文案例對比）
而 DeepSeek-R1 的引入，讓這類功能的使用體驗有了一些變化，2 個點，深度推理且低成本。前者解決了可控，後者決定了，新技術可應用到商業產品中。
用戶用自然語言表達意圖時，不會像精心編寫的 Prompt 那樣清晰，DeepSeek-R1 則重在理解用戶意圖，而且 Krea 還給為了接近可用狀态所需要的後續操作，加了 buff。
如上面的視頻，加了 R1 就是為了降低門檻，讓用戶可以用自然語言生圖、改圖，所以後續的一些操作，例如改變風格、圖片生成動畫，Krea 都設定了便捷互動按鈕，但在互動上，其實是產品将按鈕功能 " 翻譯 " 成一句方便 R1 理解的話，從而讓生成結果接近用戶預期。
筆者也對 OpenAI 新推出的 o3-mini 推理模型和加入 R1 的 Krea，進行了生圖和改圖的對比測試。
生圖指令：Help me generate a picture of a sunset, beach, blue sea, coconut trees；
修改圖片指令：remove all coconut tree，注：Krea 生圖模型默認選擇 Flux，ChatGPT 選擇的是 GPT-4o 普通模型和 o3-mini 推理模型，生圖模型為 DALL-E3
首先，筆者用相同的自然語言指令，讓 Krea Chat 和 ChatGPT（兩種模型）各生成一張圖片（如左圖），然後再向兩者同時下達改圖指令，要求将海灘旁的椰子樹去掉（結果如右圖）。
我們看到，Krea 和 o3-mini 模型都将椰樹去掉了，完成了任務，GPT-4o 生成的畫面中卻仍有椰樹。而兩個推理模型相比，o3-mini 改出來的影像雖然去掉了椰子樹，但畫面幾乎等同于 " 重新生成 "，Krea 令人比較驚喜的一點是，在幾種樹中只去掉了椰子樹，而且保留了原影像的大部分元素，起碼能算是改圖。
效果差異的背後有 R1 和 o3 推理模型的區别，其實也會有生圖模型 Flux 和 DALL · E 3 的區别，由于沒有辦法進行交叉驗證，究竟是哪些因素影響了不同產品的改圖表現尚未可知。
這次，Krea 将 R1 集成到產品中，還有另一個前提條件——成本。
在考驗自然語言推理的 Zebra Logic 測試中，DeepSeek-R1 評分雖不如 OpenAI-o1，但評分卻比其他非推理模型高很多
注：上面測試中使用的 o3-mimi 上線時間晚于 DeepSeek-R1，API 價格也高于 DeepSeek
雖然 OpenAI o1 是最早上線的推理模型，但由于其昂貴的使用價格，用于改善生圖效果并不現實，DeepSeek-R1 則完完全全将價格打了下來。
而 Krea 引入 R1，除了讓生圖和改圖更接近用戶預期之外，另一個層面的顯著收益是，讓使用門檻降了下來，不論是不用再去精心編寫 prompt，還是點一下就能進行後續步驟，都對普通用戶更加友好。
訪問量增長停滞，Krea 急于破圈
白鲸出海的老讀者，應該知道我們在過去半年一直在更新 AI 圖片出海洞察系列，Krea 是我們覺得在一眾圖片編輯產品中，有自身獨特定位和特色的一個產品。
12 月圖片編輯（上）/ 生成（下）產品的人均訪問次數和人均訪問時長數據，注：Krea 功能覆蓋圖片生成、修改、與增強，很難單純的将其分類到生圖 / 修圖類别，所以這裡我們分别與修圖和生圖產品進行對比｜白鲸出海制圖
從人均訪問次數和時長的角度看，Krea 的數據還是不錯的，表明獲得了一些用戶的認可。但從流量的角度，一款口碑還可以、使用數據也不錯的產品，卻一直橫盤狀态，甚至在 2024 年下半年一直下滑。
直到 1 月份，Krea 頻繁更新，上線了實時 3D 生成和快速定制化訓練 Avatar，2 個比較破圈的功能，其流量在 1 月轉好。
這其中的原因，與 Krea 相對獨特的使用體驗所吸引到的大多是偏專業的用戶有關（下文會詳細解釋），在流量下滑的情況下，Krea 嘗試破圈尋找增量用戶。Krea 的創始人 Victor Perez 也在一個播客中表示：" 目前 Krea 的用戶中專業人士占比很高，但就團隊的計劃而言，則更希望去做真正面向普通人的 AI 工具。"
秉持着這個理念，Krea 的產品設計與迭代方向，一直致力于簡化操作、優化用戶的互動體驗，以吸引更多元的用戶，引入 DeepSeek 驅動的 Krea Chat，其實也是這一思路的延續。
靠實時生圖解決 " 可控性 " 問題，Krea 賺到了 " 第一波用戶 "
Krea 成立于 2022 年，創始人 Victor Perez 從創業孵化器 HF0，獲得了數百萬美元的初期投資，并創立了 Krea。（注：HF0 是位于舊金山的一個創業孵化器，他們會為創業者提供一個為期 12 周的封閉工作空間，并視創始人在這期間的表現，為創業項目提供投資，額度超 100 萬美元以，上不封頂，占有初創公司 5% 的股權。）
Krea 自己本身并沒有自研模型，走的是 " 開源模型 + 優化工程 &UI" 的路徑，結合筆者的體驗和創始人分享，Krea 的核心差異點是 " 精準控制 "，而為了實現精準控制，Krea 着重在互動優化上下了功夫，而目前主打的實時生圖功能，就很能體現這一思路。
Krea 落地頁
Krea 于 2023 年初開始封閉測試，實時生圖功能也誕生于封測時期。根據創始人 Victor 的分享，實時生圖的靈感來源于 " 投屏 "，他想到，在用戶生成圖片時，可以将結果實時顯示出來，然後再讓用戶照着結果，進一步與 AI 進行互動，形成獨特的用戶體驗 "。
一位 Krea 的投資者的陳述｜圖片來源：YC
随後，他用了一夜時間寫好了 Demo，并将測試視頻發在了 Twitter 上，很多用戶表示非常感興趣，并希望試用這個程式。用戶的反饋讓 Victor 信心倍增，經過幾個月的開發，當 2023 年 11 月 Krea 正式上線時，實時生成功能成了主打功能。一位 Krea 的投資人表示，他就是看中了 Krea 低延遲的實時生圖，才投資了 Krea。
圖片來源：AI 產品榜（2023 年 12 月）
在推出實時生圖功能 1 個月後，2023 年 12 月，Krea 的網站流量就增長了 191%，達到了 365 萬，下一個月（2024.1）訪問量又提升了 22%，接近 450 萬。
注 1：我在這裡選擇的一張參考背景，但很多創作者會選擇直接在黑色背景上進行創作，注 2：如果上傳參考圖片或者風格，Krea 中會出現了權重控制，是一個 0-1 的浮點數值，數值越接近 1，最終輸出會與參考影像 / 風格越接近。
實時生圖界面中，畫布被抽成了兩部分，左邊是創作區，右邊是成品區，用戶在下方輸入 Prompt，初版的影像就顯示在右側了。除了 Prompt 外，用戶可以上傳參考圖片，選擇預設風格（官方和社區訓練好的 Lora）來控制生圖效果，并調節各個風格 / 影像的 " 權重 "，以更精準地控制輸出。（Krea 的文生圖功能也有類似的設計）
随後，用戶可以在左側的創作區 " 手繪 " 塗鴉或插入圖形（矩形、三角形和圓形），來控制畫面中人物或物體的位置和形狀，并通過調整 AI Strength 參數來平衡自己的 " 創作 " 和 AI 的 " 發揮 " ，所有改動都會實時顯示在右側。
根據 Krea 創始人給出的數據，實時顯示的延遲大概在 40 毫秒左右，當用戶拖動圖形時，Krea 也會以每秒 4-5 幀（相當于 250 毫秒左右處理一張影像）的速度連續處理影像。創始人解釋道，實時生圖本來對算力的要求就很高，如果算上高并發，需要的算力儲備就更大了，40 毫秒的延遲，用戶既不會感到特别卡頓，還能盡量節省算力。
一位自稱是 Krea 員工的 Reddit 用戶的分享｜圖片來源：Reddit
在工程方面，Krea 堅持自己部署模型，以減少使用第三方托管平台帶來的延遲，團隊也花了大量時間圍繞算力、模型等基礎設施進行了開發與優化，讓 Krea 在更大用戶量的情況下，也能維持低延遲。
而在用戶完成一版設計之後，還可以把右側的 " 成品圖 " 拖動到左邊，并以這版影像作為基礎，進一步進行修改和優化，實現多次迭代。與 Krea Chat 相似，實時生圖也算是文生圖功能的變種和延伸，用戶通過圖形、塗鴉來精準地按自己意願修改影像，并可以多次迭代，以減少生圖模型不可控性的影響，相比無限抽卡，這種模式看上去更有效率。
但相比 Krea Chat，讓用戶通過圖形和塗鴉去控制生圖效果的門檻其實不低，無論是筆者本人，還是試用過 Krea 的編輯部同事都有相同的感覺，" 知道這個實時生圖功能很好，但就是不知道它對自己來說能做什麼用。"
從數據來看，到 2024 年 2 月（實時生圖上線 3 個月後），Krea 的訪問量已經突破了 600 萬，相當于過去一年時間，Krea 的訪問量都沒有突破這個 " 天花板 "。
為專業用戶打造完整工作流的 Krea，能吸引普通用戶嗎？
除了上面介紹的實時生圖和 Krea Chat 功能外，Krea 提供文生圖、改圖、影像增強等影像功能。此外，還給到了一個生成視頻的功能，這個功能于 2024 年 5 月推出，現已接入了混元、Runway、Kling、Hailuo 等市面上主流的視頻生成模型。
文生圖（上）、改圖（中），影像增強（下）｜圖片來源：Krea
從生圖、改圖到影像增強，Krea 基本形成了一個較為完整的工作流。整體體驗下來，這幾項功能的效果是很在線的。而延續整體思路，基于優秀互動的精準控制，Krea 在互動也下了功夫，這些功能的操作都是比較簡便的。
用戶可以直接在畫面中框選，并輸入 Prompt，就可以在局部添加物體或修改影像
社媒上的用戶對 Krea 優化 " 精準控制 " 的思路，絕大多數都是報以好評的，這與我們之前的認知一致，作為 Krea 初期吸引到的專業用戶，" 可控性 " 是剛需，而 Krea 也回應了這個需求。從在 X 中與 Krea 官号和創始人 Victor 互動的用戶來觀察，Krea 目前的用戶畫像大概是藝術家、設計師、需要經常做圖的營銷人員等相對專業一些的人士。
但是對出于娛樂目的或低頻使用 AI 影像產品的普通用戶來說，由于他們對最終的影像并沒有具像化的認知，所以實時生圖提供的 " 可控性 " 可能吸引力不大，這大概就是 Krea 近半年來很難 " 破圈 " 的原因。
但反觀 Krea Chat，不論是引入 DeepSeek-R1，以更好地理解用戶意圖，還是通過标籤，讓用戶能夠一鍵下達準确的 " 改圖 " 指令，其實都是在回應普通用戶，對簡便操作、靈感指引和改圖智能程度的需求。而推出 Krea Chat 之後，這款產品能否破圈，找到新的用戶增長點，還需要觀察他們後續的流量表現。
