文｜周鑫雨
编辑｜苏建勋
Luma AI在视频领域叫板OpenAI故事，好比中途改打网球的阿杜，打赢了网球男单大满贯纳达尔。
最近，这家成立于2021年的硅谷AI企业，在和《智能涌现》的交流中，复盘了视频生成模型Dream Machine AI爆火的过程。
在硅谷率先发布一款效果能对标OpenAI Sora的视频模型，对一家初创企业而言并不容易——更何况，Luma AI在视频生成领域算得上是“半路出家”：
2024年前，这还是个主攻3D生成、规模在10人左右的小企业。Luma AI数据产品负责人Barkley Dai告诉《智能涌现》，2023年12月决定转型做视频生成后，团队才扩充了视频领域的人才，规模增加到了50人。
他提到，Luma AI能成为视频生成领域的蚂蚁雄兵，技术实力、发布时机和运营策略缺一不可。
人才，是这家企业认为做出视频模型最重要的资产。2023年12月，决定从3D转型做视频生成后，Luma AI吸纳了40个AI领域的人才。
而和OpenAI、谷歌打擂台，Luma AI又对模型的算法和Infra做了诸多优化。Barkley对《智能涌现》表示，团队在Sora同款DiT架构的基础上，采用了独家改进的架构，保证生成效果的同时，还节省了训练和推理成本。
视频模型“Dream Machine AI”的发布时间，2024年6月13日，踩中了视频模型赛道的空白点——这也让Dream Machine AI具有了稀缺性，除了快手“可灵”之外，这是唯一真正对大众开放的视频模型；
而模型的“限免”策略，又立即吸引了大量试用者：上线4天，Dream Machine AI的用户量就破了百万。Barkley对《智能涌现》透露，Dream Machine AI的投流费用是0，全靠KOL自发安利，和用户的口碑发酵。
爆火之后，提高用户留存，不让辉煌昙花一现，是Luma AI如今的命题。
2024年11月26日，在视频模型发布后近6个月，Luma AI在iOS和web端上线了Dream Machine AI创意平台。与之配套发布的，还有Luma AI自研的首款图像生成模型，Luma Photon。
△Dream Machine iOS界面。
Luma AI产品设计师Jiacheng Yang（杨家诚）告诉《智能涌现》，与Midjourney、Adobe等专业设计工具不同，Dream Machine不需要用户学习如何写Prompt（提示词），也不需要用户懂设计，“大家的目标就是做一款AI小白和设计小白都能轻易上手的AI视觉工具”。
据他先容，Dream Machine共有5个核心功能：
（1）用自然语言进行对话，实现图片的创作生成和编辑；
（2）由AI提供创意点子，根据用户输入的Prompt，自动提供创意、风格选项；
（3）视觉参照，根据用户输入的照片，生成带有相同主体或者风格的图片；
（4）将AI设计的图片转化为视频，供用户查看图片中主体在不同角度下呈现出的细节；
（5）将所有AI生成的素材发布在面板上，并生成可供分享的链接，有助于团队进行头脑风暴。
△Dream Machine视觉参照功能。
为什么选择用图像设计平台，去承接视频模型的用户？“想要扩大AI视觉领域用户的盘子，只有视频生成是不够的。图像生成的应用场景会更广泛，所以大家想做一个很好上手的设计平台，用户能够轻易上手的同时，也能展现大家的模型能力。”Barkley提到。
行业竞争，是作为初创企业的Luma AI不得不面对的问题。他们认为，打出差异化优势，是让模型和产品在行业中具有辨识度和获客的关键。
比如面对Midjourney等图像产品的竞争，Dream Machine把语言理解能力做到了“天花板”。以及，这也是一个最会设计字体的模型——相较于Midjourney和GPT生成的带文字的图片，Dream Machine图片中文字的设计感和清晰度是最高的。
△Dream Machine在图片中生成的配文。
和视频模型一样，Luma AI给Dream Machine花费的投流预算，是0。在Barkley看来，烧钱营销看的是回报率，这意味着最终还是要用产品说话。以及，“AI市场还很小，我觉得对AI企业来说，烧钱营销还为时尚早。还不如把营销的钱，投到产品研发上”。
以下《智能涌现》与Luma AI增长负责人Barkley Dai、Luma AI产品设计师Jiacheng Yang的交流，内容略经《智能涌现》编辑：
烧钱营销，AI企业还为时尚早
《智能涌现》：2024年6月发布视频模型Dream Machine的时候，团队有没有预料到会爆火？
Barkley：其实当时是远超大家预期的，大家一度出现服务器和GPU资源没有办法承受的情况。
《智能涌现》：如果要总结爆火的经验，你觉得是什么？
Barkley：其实最早发布的版本，还不是效果最好的版本。但大家决定全量免费放给所有的用户去使用。
在当时，还没有一个视频模型能够做到这样。所以短时间内吸引了很多用户的关注。
《智能涌现》：对于创业企业来说，做免费的决定是不是还挺不容易的？
Barkley：其实大家当时也给免费设置了一个额度，我觉得这是一个行业的standard practice（基本操作）。
只是当时的峰值对大家来说过高，大量的用户在短时间内涌入，服务器后台收到了太多的request。
《智能涌现》：企业能负担流量带来的推理成本吗？
Barkley：其实大家还是在技术层面做了很多成本的优化，比如不断去提升视频生成的速度，最开始大家的模型生成5秒的视频需要120秒，现在只需要20秒。
以及在保持原有生成质量的情况下，视频模型的推理还有很多优化的空间。所以在半年时间里，视频模型的成本是在下降的。
所以我觉得推理成本对大家来说不是特别大的负担，当然也是一笔开支，但未来会变低。
《智能涌现》：你提到Dream Machine是有免费额度的，那么使用完免费额度后的用户付费率怎样？
Barkley：说实话大家对付费率完全没有任何预期。因为当时大家对Dream Machine的定位是教育用户的产品，让用户知道Luma AI视频生成的潜力有多大。当时市面上还没有一个视频模型是按照对标Sora的水平发布的，所以大家对付费率完全没有对标的对象。
但现在发布的AI设计平台，大家的定位是最终去获客的产品。所以现在大家对它的收入和付费率有更高的期待。
《智能涌现》：Dream Machine在营销上投入了多少？
Barkley：0，大家在发布的时候没有做任何的营销付费。
当然大家提前去联系了很多创编辑，他们试用后都觉得很兴奋，甚至大多数人之前用过Runway，还有人用过可灵。但他们用了大家的产品后，都觉得说“This is the next big thing”，在推特上自发帮大家推广。
但大家没有做任何的投放，因为大家还是坚信成功的因素就是产品本身。
《智能涌现》：烧钱营销，这一套打法在硅谷AI企业常见吗？
Barkley：我感觉硅谷大部分还是比较产品驱动的，运营这一套主要是中国企业。
视觉领域的市场还很小，我觉得对AI企业来说，烧钱营销还为时尚早。即便ChatGPT的用户很多，但是像一些视觉模型，用户还是很少数。
这个时候如果你做投流，去做跑马圈地，留存肯定不高，还不如把这些钱投入到模型和产品的研发上，用更好的模型和产品吸引用户的增长。
《智能涌现》：在发布视频模型之前，Luma AI的技术和产品还是围绕3D生成的。团队是什么时候决定做视频生成模型的？
Barkley：大约在2023年12月。
《智能涌现》：为什么从3D转向做视频和图像模型？
Barkley：大家原来其实也不会说自己是一个3D企业，企业的定位还是视觉领域的AI企业，大家想去理解这个世界在视觉上的构造，是如何帮助AI对世界进行理解的。
从创始团队的研究背景来看，一开始3D是Luma AI比绝大多数企业和团队更擅长的事。后续大家也确实做了很多3D生成上的技术突破。
但是3D可以被用于训练的数据量级，相较于图片和视频来说都会少很多。同时在使用场景上，目前手机和电脑还是主要的产品载体，但3D也会比视频更受到限制。
但是当大家有更多的算力、更多的人才，也有更多的能力去推进大家的愿景，也就是更好地了解世界，大家也自然地会从3D转向做视频。
《智能涌现》：这会不会让企业看起来战略有些摇摆？
Barkley：从我作为一个内部成员的视角来看，我觉得不管是3D还是视频生成，一直都是合理的。
因为不管是3D，还是视频和图片，都只是一种模态。如果大家最终想做到的是对这个世界的理解，那么不管是一种模态、一种生成，还是一种创意的发挥，我觉得只要目标不变，这些媒介就只是帮大家达成目标的手段。
《智能涌现》：从3D转型做视频生成，期间有遇到什么困难吗？
Barkley：我觉得整个过程还是比较顺利的，因为大家在做3D生成的时候，团队也就在十几人的规模，但当大家做视频生成以后，引入了很多视频领域的人才，现在团队规模已经超过了50人。
这个过程其实是吸纳了更多新成员去推进目标的实现，而不是说原来大家就在频繁地换方向。只是原来做3D的人，现在也在逐渐开始做视频方面，比如数据等各方面的工作。
《智能涌现》：做3D的经历对视频生成有帮助吗？很多反馈说Dream Machine的运动轨迹做得很好，这和3D积累下的空间理解能力有关吗？
Barkley：我觉得可能不一定有那么直接的关系。
但从大家发布最早版本的视频模型开始，大家对相机的轨迹运动，包括视频里有多少机位的变化，是十分侧重的。
所以当时用户也会普遍反馈说，Luma AI的模型虽然有时候生成结果不是那么稳定，但是它能给到很多的机位的移动，以及复杂的人物运动轨迹。
我觉得过去在3D上的一些经验，能够让大家在做视觉模型的时候，意识到提升机位的丰富度和运动轨迹的复杂度，能够提高用户对视频生成内容的消费意愿。
不过我觉得过去的经验，包括模型本身之间，其实没有那么大的关联性和借鉴意义。
《智能涌现》：所以技术转型最重要还是补充新的技术人才是吗？
Barkley：是的。
承接住模型的爆火，需要有产品
《智能涌现》：6月份Dream Machine走红后，你们怎么考虑用户留存的问题？
Barkley：大家发布Dream Machine的时候，就知道后面一定要有产品去承接用户持续稳定的需求。
比如你作为一个ChatGPT的长期用户，即便后续会出来很多能力做得和GPT差不多的模型，你还是大概率会选择使用ChatGPT。因为ChatGPT通过长期的深度学习，已经把握了用户习惯，能够更好地理解你的意图。
行业里永远会有更好的模型出现，但产品最终是能够让用户留存的点。
《智能涌现》：团队是从什么时候计划做这样AI设计平台的？
Barkley：这个想法其实在大家最开始做视频模型的时候就有了。所以产品的想法是去年（2023年）12月和视频模型同步推进的。
只是在产品的设计过程中，大家后来意识到，要想把整个设计流程涵盖，也必须要做到能够生成图片。所以在视频模型发布5个月以后，大家觉得图片模型也足够好的时候，把两部分同时整合成一个产品。
《智能涌现》：平台的目标用户是哪些人？专业设计师还是大众？
Barkley：其实大家觉得原来的Dream Machine，更多的用户还是偏专业的，至少是有做AI影片的经验，或者知道怎么用Prompt去生成更好的效果。
但其实大家更希翼现在的产品，让之前没有用过AI甚至没有设计经验的人用起来。比如，如果他们在工作中需要用这样的流程，可以非常容易地通过一轮一轮地和AI进行对话去实现。
大家在6月份发布的视频模型Dream Machine，其实还是需要一些使用门槛的。大家在那时候就在想，希翼普通人也能access这些视觉工具，就好比视觉里的GPT。
但视觉是一个很小众的垂类领域。大家做设计平台的想法就是，如何去扩大这个群体。只有扩大群体，才能让视觉领域的AI获得更好的发展。
《智能涌现》：非专业设计师很难把一整套设计的工作流用得很深入。我的大部分生图需求，可能输入一个简单的Prompt，用GPT，或者Midjourney就能满足。
Jiacheng：大家的想法是，把用户能轻易感受到差别的功能做到最好，比如大家图像能力比GPT好，但是语言理解能力比Midjourney要好。
我用同一个最基础、完全不复杂的Prompt，让Dream Machine和Midjourney对比一下：i want to make a poster for my brother band “crazy avocado”.（我想为我兄弟的乐队“疯狂牛油果”做一张海报。）
△Dream Machine根据“i want to make a poster for my brother band ‘crazy avocado’”生成的乐队海报。
△Midjourney根据“i want to make a poster for my brother band ‘crazy avocado’”生成的乐队海报。
你看Midjourney生成的海报，既不Crazy，也没有Avocado的元素，也看不出来是个乐队的海报。
语义理解的能力其实比你想象的重要，会影响很多场景的落地。因为生成随机的、好看的图片，在实用场景中意义不是很大。
如果要让Midjourney真正还原你的意图，你需要写很多Prompt，包括海报的设计、上面写的文字、说明Crazy的风格等等。学会写Prompt，我大概花了两三个月时间。
但我相信ChatGPT的大部分用户是不会去学的，他们就是进来问一个问题，得到一个结论。
大家做设计产品的思路，也是一样的。按照之前市面上的产品，如果我想要得生成还原我意图的图片，首先，我要花20美金买Claude或者GPT，帮我生成Prompt；其次，我要再花20美金到40美金买Midjourney，生成图片；最后我还要花20美金的订阅，把这些图片变成视频。
算下来，文生视频起码要花60-80美金。现在用Dream Machine，可能10美金就能搞定了。
《智能涌现》：Dream Machine语言理解能力的来源，也是自研模型吗？
Barkley：语言模型用了第三方的API，大家再去构建了一个Agent。这个Agent能够理解用户意图，然后通过不同的Prompting的方式，把用户意图转化为图像和视觉模型能够理解的指令。
《智能涌现》：Luma AI现在既有模型，又有产品，怎么去做商业化？
Barkley：产品还是会采用订阅的方式。模型就是提供API。
《智能涌现》：不做定制化？
Barkley：定制化不太适合初创企业，会分散精力。
目前没有专业视觉工具，在定义交互范式
《智能涌现》：一个俗套的问题，你们怎么看待巨头下场？按照国内的情况，字节和快手的下场，已经给很多初创企业带来了融资和获客上的压力。
Barkley：大家发现，这个问题其实是企业和股东之间的问题。只有股东才会关心：如果哪天一个巨头把你这个事情做了，会怎么样？
但实际上，大家企业很多Research都有这样的感觉：当企业达到一定规模，需要你去协调各种各样的东西的时候，你推进的速度会变得特别慢，创新的速度也会掉下来。
虽然Luma AI的团队在过去一年多的时间里也扩张了很多，但还是保持着快速创新、快速迭代的节奏。
我觉得有一个类比特别好：其实你在大企业里，真正去做视频模型和相应产品的团队，可能也只有几十个人。比如OpenAI看起来很大，但Sora的团队也就这么多。
当然说到更大的企业，比如谷歌，他们可能有比大家更好的distribution channel（扩散渠道），但他们同样会受制于各种流程上，一个新产品会有商业化等很多方面的concern，推进的速度不会那么快。
《智能涌现》：Luma AI的迭代节奏有多快？
Barkley：整体迭代速度一直是以几个月，甚至是1-2个月来计算的。期间会加入新的功能，底层模型的效果也在提升。
就像Dream Machine 1.0在2024年6月发布，1.5版本是在8月发布。1.6版本加了camera control（镜头控制）功能，在9月底发布。
《智能涌现》：一个新的设计工具型产品，怎么去获客？
Jiacheng：我觉得首先可以去分析ChatGPT是怎么获客的。你会发现，ChatGPT不光最好的程序员在用，你隔壁的大叔大妈也在用。
我觉得AI工具带来的最大的变化是，由于它本身的可塑性和灵活性，它可以服务几乎所有有视觉需求的人。
我并不觉得目前特定的视觉专业的App，有非常好的交互，换句话说，目前没有专业视觉工具定义了整个行业的交互范式。
《智能涌现》：你怎么定义“好的交互范式”？
Jiacheng：比如ChatGPT就定义了整个行业ChatBot的交互范式，像现在美国的小孩都不是说ChatGPT，他都是说你有么有问你家的“Chat”。
这里的“Chat”，已经成了一个像“谷歌一下”的行为。
大家做Dream Machine也是一样的。谁能先把普通大众的想象，通过一个流畅、简单的方法，呈现出一个好看有趣，然后能分享给别人的或者有用的图片，谁就能在这个领域有优势。
《智能涌现》：从立项到上线，期间你们对交互形式进行了哪些探索？
Jiacheng：大家目前来说，包括行业对大家的认知，都是一个视频模型科研企业。
但是如今的AI技术是一个非常以用户体验为核心的产品，技术型产品的目标和迭代过程很明显，就是最好的用户体验。
大家能想到的最好的用户体验，就是用最自然的交流方式，把Dream Machine当成一个创意助手或者Creative Partner。你怎么和设计师互动，就怎么和系统互动。
有了这样一个目标，大家就会去了解大家的图片和视频模型，能够提供怎样的能力。同时也去了解整个行业处于怎样的发展阶段，第三方的语言模型能够给大家怎样的帮助。
期间，各种各样的AgentApp工具也在迭代，大家对于AI应用层的思考也有变化。所以一年以来，大家的产品就是一个持续迭代的过程，具体就是一个月根据行业变化打磨，再花一个月去修改。
这些东西总体统筹、融合起来，才有了现在这样的效果。
Barkley：期间大家也发现，在AI视频生成领域，目前图生视频比文生视频更加受欢迎，因为用户在乎可控性。
所以所有能够提升可控性的，都是用户非常需要的功能点。
《智能涌现》：期间行业哪些产品或者认知的动向，会对企业的产品研发节奏产生影响？
Barkley：其实我觉得过去一年时间里，大家的产品策略没有变太多，还是一直想做能让所有人轻松使用模型的产品，不会随着其他AI产品的发布去做任何的策略调整。
我觉得产品团队更关心的事一些Research上的动态和进展，比如大家想做风格转换、风格迁移的功能，就会去查有哪些最新的学术研究和论文，甚至产品团队会加入Research团队的讨论，去看研发功能的可行性。
《智能涌现》：产品团队在日常工作中是怎么和算法团队交流的？
Barkley：立项的时候，大家会从用户的角度，觉得风格借鉴这样的功能很重要。
但是从Research的角度，其实他们不确定这个功能能不能做出来，以及能达到怎样的效果。所以Research会先去做很多的实验，直到他们把算法做出来以后，大家看到这个功能的极限，再去思考怎么把功能融入到整体产品和体验上。
所以其实Research是一个更加不确定的过程，往往需要比较长的时间，也不知道要花多长时间训练。
《智能涌现》：期间也会舍弃很多暂时不够好的功能。
Barkley：对。所以其实很多功能大家会从用户的角度去想，有的功能Research团队能够在短时间内做出来，有的功能大家又继续投入，去做更长的研判，体现在未来的产品里。
欢迎交流！
欢迎关注！
来源：36kr
| 
2
发表于 2024-11-27 12:00:57
