AI广告，要变天了

健康生活 2025年09月03日 17:01 2 admin

AI对广告行业的重构已毋庸置疑，然而在现有的的诸多案例呈现中，我们能看到诸多AI内容和实拍还是存在一定差距，翻车案例比比皆是。错误的画面内容和“一眼AI”的效果呈现，都在消耗着品牌方与消费者所剩不多的热情。

另外，Ai生成内容的知识产权如何界定的问题。如之前在网络上吵得沸沸扬扬的事件，周鸿祎遭AI创作者10倍“索赔”。我们不去讨论事件本身孰是孰非，之所以会产生纠纷，就因为AI生图内容涉及到“灰色空间”，加上一直以来版权问题本身就比较模糊，那模型生成内容的版权就更难界定。版权不清，或给品牌经营带来新的经营风险。

而同时，社交媒体时代品牌方单点的“自卖自夸”已经逐渐失效，取而代之的是更加千人千面的个性化素人内容，从消费者视角出发的真实感、素人感种草内容已经成为兼顾品效、积累人群资产的营销利器。最近刚刚完成数千万融资的AI营销新锐「橙果视界」，就在高质量AI内容赛道玩出了花！

设计上市公司投资，只打AI内容“高端局”

近两年，诸多品牌方开始尝试AI内容的投放，但翻车的案例不在少数，很多内容被网友调侃为“恐怖谷效应营销案例”。这并非个例——“人感缺失” 已成为阻碍品牌大规模采用AI内容的核心痛点。

“市场上90%的AI广告解决方案仍停留在‘能用’阶段，离‘好用’还有巨大差距。”一位4A广告公司创意总监如此评价。

然而，这样的行业困境并没有阻挡资本市场对真正技术突破者的青睐。深扒「橙果视界」的投资方背景，我们发现一家设计领域的上市公司「矩阵纵横」赫然在列。这笔投资格外引人注目之处在于：它不追逐热门的流量投放，而是精准押注AI内容生成这一“高端局”。

OranDiffusion图文种草内容生成效果

技术社区走出的“反共识”团队

橙果视界的选择并非一时兴起。其核心团队源自技术开源社区“AID Lab”，早在2022年当大多数人还在为DALL-E 2和Midjourney的初步效果惊叹时，他们已经意识到：生成质量不是终点，一致性才是商业化的关键。

“当时社区都在讨论如何生成更逼真的单张图片，”橙果视界创始人刘昆回忆道，“但我们发现，品牌营销需要的是高度统一且富有变化的视觉内容，这不是单点技术突破能解决的。”

团队从那时起就开始专注于一致性算法的深度研发，比行业普遍关注这一问题早了近一年半的时间。这种超前意识来自于团队对商业营销本质的深刻理解——品牌建设需要的是可重复、可预期的视觉表达，而不是一张张互不相干的“精美图片”。

图片一致性效果高于gpt-4o

突破“人感缺失”的技术壁垒

2025年第二季度，橙果视界发布了其新一代生成模型OranDiffusion-16B，该模型基于Diffusion架构深度定制，专门针对商业营销场景进行了优化。

与通用模型相比，OranDiffusion-16B在两个方面实现了突破性进展：

真实性表达：通过引入物理准确的渲染机制，解决了AI生成内容中常见的手部异常、材质失真等问题，使生成图像与视频内容达到了商业级质量标准。

一致性控制：独创的A-T（Adaptive-Tuning）系统能够精准捕捉并保持品牌视觉要素，确保不同内容之间的高度一致性，一致性指标达到0.92，远超行业平均水平。

OranDiffusion单图带货视频效果真实、稳定

在过去的一年间，「橙果视界」在全球多个社交媒体平台已投放超过10万条图文、视频广告，合作包括消费电子、家居零售、美妆、快消、奢侈品等多赛道头部客户数十家。这些案例不仅证明了技术的成熟度，更为团队带来了宝贵的行业洞察和数据反馈，进一步加速了技术迭代。

全链路合规，打消品牌方顾虑

“我们可以接受技术不完美，但绝不能接受法律风险。”这是市场上最普遍的声音。

面对合规性这一行业痛点，橙果视界选择了最重但最彻底的技术路径：构建全球首个全链路合规的AIGC模特库。

与传统做法不同，橙果视界没有从公开网络抓取数据或直接调用开源数据集，而是重新投入，与全球数十万真实模特签订独家授权协议，获得了其肖像权、声音权的全场景使用许可。“我们相信，真正的合规不是事后补救，而是从数据源头开始构建。”橙果视界创始人刘昆表示。

基于这些授权内容，团队训练出业界首个专注于商业营销的合规人脸模型OranFace-7B。该模型不仅保证了生成人像的法律安全性，更在视觉质量上达到了商业摄影级别。

从“像真人”到“是真人”

橙果视界的合规解决方案包含三个核心技术层级：

数据合规层：通过区块链技术记录每一张训练图像的授权链条，确保从数据源头上杜绝版权风险。品牌方可随时查验生成内容的授权证明。

生成合规层：采用差分隐私技术和版权过滤机制，确保生成内容不会无意中复制受版权保护的特定元素。

输出合规层：内置内容审核系统，自动识别并过滤可能引发争议的生成结果，确保输出内容符合各平台政策与地域法律法规。

「橙果视界」全链路合规AIGC模特库

全场景应用：一人千面，千面一人

基于合规模特库，橙果视界实现了“一人千面，千面一人”的生成能力——同一个授权模特可以生成不同表情、姿态、场景的内容，同时保持高度一致的身份特征。

这种能力在营销实践中展现出巨大价值：

社媒种草场景：品牌可以使用同一组“虚拟代言人”在不同平台保持统一的形象输出，强化用户认知。

电商展示场景：同一款服装可以在同一个模特身上生成数百张不同角度、场景的展示图，大幅降低实拍成本。

数字人口播场景：结合多模态技术，授权模特的形象可以用于产品讲解视频，实现真正的“品效合一”。

某合作品牌营销总监评价道：“现在我们能够用原来1/10的成本，获得80%实拍质量的内容，而且完全不用担心版权问题。”

从内容流水线到内容工厂，

从内容资产到人群资产

生成“高质量内容”只是起点。橙果视界认为，商业的本质是“看见-理解-交易”。基于此，团队构建了从Oran-VL 7B视觉语言模型到Oran-XVL 72B全模态理解大模型的感知矩阵，让AI不仅能“看”，更能“理解”复杂的商业场景与用户需求。

「橙果视界」海外产品photog.art

“数据层和模型层都以高质量为核心。”刘昆进一步表示，当前模型层的竞争已难以形成壁垒。真正的优势在于数据层，包括数据质量、数据的即时性，尤其是内容趋势洞察和内容转化数据。此外，用户交互数据，特别是与B端客户业务协作中回流数据，也极为重要。

展望未来，橙果视界瞄准的是万亿规模的AI广告市场，致力于通过生成式AI技术从根本上重构广告业的逻辑链条——重新回答“广告为谁而做、做什么内容、以何种形式呈现、如何精准投放”等核心命题，最终实现真正意义上的品牌建设与效果转化合一。在这一过程中，橙果视界将以智能生成为引擎、以数据洞察为驱动，推动营销从“人力密集型”走向“智能自动化”，持续拓展AI在创意、策略与投放环节的边界，为品牌带来更高效、更灵动、也更懂用户的下一代“端对端商业智能体”。