AI赛道，出奇才能制胜！

转眼间2024就已经快过了3个月，时间飞逝间AI赛道可以说是迭代级的完成了进化。今年2月ChatGPT的Sora的测试视频正式开启了AI图生文改革，且在日前采访中还透露出将于年内正式发布，压得同赛道的朋友无法喘息。

不过，也有不少产品另辟蹊径，避开TOB AI赛道，选择了针对普罗大众的AI产品，反而走出自己的“大道”一步“登仙”，今天我们就先来看看近期在社交平台疯狂收割用户的热门AI产品。

今年春晚我本人是没看过，毕竟每年都是那么些节目还真的挺无聊的，但相关热搜却是看了不少，除了尼格买提穿帮之外，最火就是白敬亭魏大勋魏晨三人的“春山学”。当时有不少人去研究节目和相关采访的站位、话语和微表情，端的是比搞科研还认真。

但人类的算力总是有极限的，站位可以看前后视频对比，话语分析也可以请教语言大师，这表情对于一般吃瓜群众来说倒是比较难一帧一帧去“抠”细节的。但没事，现在我们已经有【AI情绪识别器】了！简单来说，它可以根据人物面部的表情变化来推算出主要呈现的表情，并以滤镜的形式呈现在用户所上传的视频中，大概像下面这样。

虽然从准确性来说不算非常高，但这类“AI情绪识别”的相关二创视频却真实地在Bilibili这类TOC视频平台火热了起来，不少作品播放都超过了百万。

现在，不少移动应用也上架了类似的情绪识别功能，包括但不仅限于短视频、剪辑和修图应用。仅抖音中的相关特效已经吸引到近百万用户来试玩，传播量之大难以估算。

总的来说，这种产品的娱乐性超高，而当算法训练成熟之后，或许也可以运用在演员演技练习等其他赛道。

我没有说你，纪凌尘

容貌焦虑在当下极为常见，像笔者这样的油腻中年男已经不敢对镜自拍，只能看看美颜滤镜下的自己找找安慰了。但想要皮相真正“飞升”也不是没有办法，之前就有听劝小哥在小红书上获万人建议成就日系美男的佳话。

眼神变化真的无敌了

但在AI时代，我们只需要上传几张照片就可以获得最精准的改进建议，【Umax - Become Hot】就是这么一款专为听劝人士设计的“美容”产品。在该产品中，我们需要上传自己的三张自拍照，一张正脸，一张侧脸以及一张其他角度的脸部照片，之后开通会员便可以进行颜值评价。

猜猜Umax给大勋的评分吧

【Umax】对颜值的具体评价包括整体面貌、男子气概、皮肤状态、下颌线和颧骨的打分以及五官维度的类型评价，并根据以上评价给出具体的改进建议：修眉、换发型、减肥和护肤等。在后续用户也可以持续上传改进后的照片来进行打分，一步步把自己改造成最具吸引力的样子，听起来就令人十分心动。

这种心动的情绪也同样引起了海外无数爱美男士的共鸣，根据广大大-APP分析功能我们看到，【Umax】仅近3个月的双端下载量就已经突破了270万，其双端营收更是突破了70万美元（折合人民币约503万），其中美国地区贡献收入超过67%，是该产品的最主要市场。

在创意投放方面，【Umax】则出现程度更甚的地区偏斜，虽然整体投放量不过千，但基本只在美国地区进行投放，且八成左右的内容都投放在TikTok平台，主要用网红推荐+功能展示的短视频风格内容进行获客。由于还未进入大推期，目前创意效果表现只能说还行，主要还是依托于TikTok平台的流量推荐。

TikTok点赞量：391 评论数：34

总的来看，【Umax】不算严格意义上的滤镜应用，更像是一款健康应用，毕竟它最终的作用是让你物理意义上的变美。但不论如何，该类型产品的火热已经吸引到不少其他竞品的加入，在相关推荐中也有模仿其名称起名的产品出现，或许在近段时间将会涌现出更多同类产品。

不知道是不是因为这几年就业环境差，打工仔手里没钱，大家都开始怀念起7080这样的黄金年代，复古类型的短剧电视剧电影扎堆上映，也带起了一片复古时尚风。其中最为火热的当属1月份的《繁花》风格照片，吸引了无数时尚弄潮儿下场自拍。

《繁花》剧中的辛芷蕾美出圈了

但普通人不懂摄影也不懂修图，光靠自己调色想弄出《繁花》同款真的有点难了。不过这种难度的问题对于AI修图应用来说那根本称不上问题，于是“繁花滤镜”也火了。【轻颜】上的繁花特效使用数超过了5.3W，【抖音】上的则超过了3.9W，其他的同类产品上也同样上架了一堆“繁花”滤镜，彼时像小红书这样的社媒平台基本都被刷屏了，只能说时尚真的是个圈。

这类年代感滤镜的火热同样不仅限于国内，在海外也同样有不少移动应用着眼于年代感特效的营销，像我之前发布的一篇文章《校园年鉴、老照片修复，AI修图应用的爆量密码》，其中就有提到【EPIK】凭借“校园年鉴”滤镜出圈登顶的营销事件，感兴趣的朋友可以看看。

总结来说，AI滤镜应用只需要根据目标地区的热点事件（包括但不仅限于影视剧）推出相关滤镜，就有出圈的机会。

AI的发展日新月异，大模型创新已经不是AI产品的唯一出路，就像文章开头所说，在大公司的技术碾压下，笔者认为TOC赛道或许比TOB更有机会。而在此基础上，若能抓住信息差，选好细分赛道并率先打造出头部产品，反而可能更快成功。