核心观点

AI图像由原型生成转向辅助设计，要素变革重塑竞争格局

创意图像生产力场景是指通过创意内容的生产、传播获取收益并带来消费转化的场景。生成式AI技术的广泛应用，通过自然语言交互与AI生成创意的方式，创意设计行业正引来深刻变革，也在重塑竞争格局。随着AI图像生成经历了以Midjourney等初创公司为首的原型生成能力，正在向辅助设计演变，更加关注可控性、精确性等设计工作流环节，本文聚焦全球创意龙头Adobe，我们认为其作为传统龙头的专业创意工具在深度和广度上建立了足够深刻的美学理解，叠加工作流模块化能力，Adobe利用AIGC技术在原工具生态做延展，希望从其出发深入理解未来AI图像市场的发展趋势。

Adobe历史复盘：工具+生态塑造创意软件龙头

Adobe自1982年成立以来专注创意内容和营销软件的开发销售，借助工具端精研、生态端协同打败竞争对手，成为全球创意软件龙头。一方面，其在专业设计领域的工具端具有领先性，Photoshop、Premiere Pro和 Illustrator等三大核心软件凭借专业领域的强大的编辑能力和持续的创新功能确立行业标准；另一方面，更直观的用户界面和与软件之间的高度协同，其建立了完善的创意设计生态，增强用户粘性，主导专业设计领域。

创意软件“广度+深度”构建Adobe核心竞争力

Adobe的工具端和生态端的竞争力来自于其在创意视觉研究领域的深耕和多年的应用实践积累。从表层来看，Adobe的成功来自于制定了专业设计的行业标准，通过完善的工作流生态和丰富的产品矩阵提升专业B端用户粘性，并叠加战略收购实现快速增长和市场覆盖。从底层来看，我们认为Adobe穿越周期的致胜核心在于通过多年美学领域深耕和技术实践积累，其在Photoshop等专业创意软件的“广度”和“深度”上：①全面打造工具箱，覆盖设计全流程、多场景，实现创意工具广度；②持续修复工具库、引入第三方增效工具、融合前沿学术发现，以此增加创意工具深度。这也将是其未来长远的核心护城河。

AI时代下原型生成能力渐趋同，辅助设计享宽护城河

AIGC应用对创意设计的影响主要落脚原型生成和辅助设计。原型生成方面：我们认为，图像生成赛道中，各玩家的生成质量将日益趋同，未来竞争要素将逐渐转移到精准可控和交互协作上，Adobe在前者具备显著优势；辅助设计方面：Adobe过去的美学积累和工作流模块化能力可以使AI辅助设计在像素级别的图像修改下无缝延伸，利用平台集成化构筑护城河；随着修改可控性和精确性的要求提高，Adobe更能满足创作者美学理解，竞争力有望不断增强。

市场展望：AIGC市场前景广阔，传统龙头有望强者恒强

我们认为Adobe作为创意图像龙头在市场中的发展前景有三大看点。①同步巩固专业级市场+吸引非专业化用户：凭借精细工具与良好生态，用户精修需求下Adobe在专业B端市场的头部份额依然稳定，并借助Firefly与原有工作流的结合降维吸引传播者参与；②借AI扩产品，进入非专业领域竞争：Adobe扩展新产品Express抢占Canva的市场份额，强大的AI算力赋能Express快速实现功能完备度；③市场玩家或在工作流角度迎来分化：Midjourney等原型生成能力优秀的公司可能远期定位于优质的原始视觉素材和创意构想提供，而Adobe仍将在高质量后期制作领域占据核心地位。

风险提示：图像大模型进展不如预期；政策监管风险；数据版权相关风险。

正文

AI创意图像行业由原型生成转向辅助设计

我们于2023年12月1日发布的《图像AIGC：重塑生产力格局》报告中讨论了AIGC发展对于创意图像行业带来的变革，我们认为AIGC（生成式AI）改变了创意图像生成力场景的设计生态，通过自然语言交互与AI生成创意的方式，实现了高自由度和低使用门槛的统一，推进设计软件从“工具类”应用向“生产力”的角色转变，对传统图像生产力场景带来了商业模式的根本变革。我们认为从传统平台向AIGC生产力平台演变的核心在于具体场景工作流的适用边界，因此构成工作流的产品效果、精确性、可控性、交互协作等要素也成为未来AIGC应用的竞争核心。

随着图像AIGC应用经历了以Midjouney等为首的原型生成能力为主的第一阶段，我们认为其正在向着以AI辅助设计为主的第二阶段演变，如同前篇报告中所提到的更加专注在设计工作流中的融合。因此本文聚焦全球创意软件龙头Adobe，从其多年在创意设计领域的积累和工作流理解出发，探讨在新的阶段下创意图像行业的演变。根据Adobe2022年的测算，2022年全球专业设计师约6800万人，影像传播者约9亿人，大众用户约40亿人；2022年生产力场景全球市场合计约3998亿元，生活场景全球市场合计约500亿元。随着辅助设计应用的推广，AIGC有望为创意图像领域带来更为广阔的市场空间。

从历史复盘看Adobe如何成为创意软件龙头

历史复盘：业务扩展+战略并购巩固市场地位

Adobe是全球创意软件龙头，自1982年成立以来，专注于创意内容和营销软件的开发和销售。Adobe的旗舰产品包括Adobe Photoshop图像编辑软件和Adobe Illustrator矢量插画软件，以及Adobe Acrobat Reader和PDF格式，经过多年发展为创意设计软件领域制定了一套完善的行业标准，奠定了龙头地位。Adobe也在视频编辑、多媒体、动画、电影制作等多个领域有所涉足，致力于提供一整套的创意内容制作、编辑和发布工具。复盘Adobe的历史，我们主要从三个方向概括公司的发展：

1）Adobe业务扩展

Adobe的早期成功建立在PostScript打印语言的基础上，该语言为桌面出版提供了重要支持。随后，Adobe发布了一系列创新产品，如Photoshop、Illustrator、Premiere Pro和Acrobat，以及Creative Cloud服务。这些产品改变了图形设计、文档共享、视频编辑和数字艺术的标准，并且Adobe通过不断更新和完善这些产品，保持其在行业中的领导地位。

2）Adobe战略并购

Adobe通过多项重要并购，扩大了其产品线和市场覆盖。这些并购包括收购Aldus、Macromedia、Frame Technology Corporation、Ceneca Communications、Ares Software等，增强了Adobe在桌面出版、多媒体制作、Web页面制作等领域的能力。其中最具影响力的并购之一是2005年收购Macromedia，从而获得了Flash和Dreamweaver等关键产品。

3）Adobe公司里程碑

Adobe的发展历程中有许多值得注意的里程碑。例如，Adobe在1990年获得了首个字体程序的版权注册，推出了PostScript Level 2，提升了PostScript语言的能力。1994年，Adobe通过收购Aldus巩固了其在桌面出版市场的地位，并推出了After Effects，进军多媒体和电影制作领域。Adobe的收入和市场影响力随着时间的推移不断增长，1990年财年公司收入达到1.687亿美元，净利润为4000万美元，1994年收入增至6.76亿美元。

Adobe产品组合扩展

Adobe公司作为数字创意技术的先驱，其产品组合和战略性并购展现了其发展历程。公司推出了具有里程碑意义的软件，如Photoshop、Illustrator和Premiere Pro，这些软件塑造了现代数字设计和编辑的面貌。Adobe不断推动创新，通过Acrobat和PDF、After Effects和InDesign等产品引领行业进步。2003年，Creative Cloud的推出标志着Adobe服务的云化，而Experience Platform和Adobe Firefly的推出则拓展了Adobe在人工智能和企业客户管理领域的业务。此外，Adobe通过并购如Macromedia、Magento和Frame等公司，进一步巩固了其在创意和技术领域的领导地位。

Adobe战略并购实现增长

Adobe公司通过十余次战略性收购，持续扩展其产品组合和市场领域，展示了其在数字创意领域的全面实力和远见。2005年收购Macromedia是Adobe历史上的一个重要转折点，这一举动大大增强了Adobe在网页设计和动画制作领域的能力。后续收购，如对Figma的收购，进一步提升了Adobe在在线协作UI/UX设计工具方面的实力。

这些战略性收购不仅增强了Adobe在图像和视频编辑这一传统强项领域的地位，还使公司在网页分析、电子商务、社交媒体内容管理、文档签署和协作平台等多个新兴领域拥有了更强的竞争力。Adobe的这些举措确立了其作为全球数字媒体解决方案领导者的地位，展现了公司对市场趋势的敏锐洞察和对未来技术发展方向的准确把握。

制胜关键：借“工具+生态”组合击败竞争对手

从Adobe过去的竞争历史，我们认为其能够穿越周期的制胜关键在于专业的“工具”和协同的“生态”。一方面，其在专业设计领域的工具端具有领先性，使其得以制定整个创意设计行业的标准；另一方面，其建立了完善的创意设计生态，增强用户粘性，在专业设计领域建立了深厚的护城河。

Adobe工具端的精研

三大核心软件凭借专业领域的强大的编辑能力和持续的创新功能确立行业标准。创立初期Adobe公司的三款核心软件Photoshop、Premiere Pro和 Illustrator在专业设计行业中确立了标准，展现了公司在持续创新和产品矩阵整合方面的领导地位：

1、 Adobe Photoshop:由Thomas和John Knoll兄弟于1987年开发的革命性的栅格图形编辑器。Photoshop通过其多层次编辑、颜色调整和图形处理功能，迅速成为数字色彩编辑的行业标准。随后凭借易用性和对初学者的友好性，被广泛赞誉。随着用户技能的提升，Photoshop提供的工具和功能也能满足更复杂的需求。此外，Photoshop的多样性和快速的处理能力，使其成为图像编辑领域的佼佼者。

2、 Adobe Premiere Pro: Premiere Pro自1991年推出以来，成为专业视频编辑的核心选择。它以其高级的编辑能力、与Adobe产品的整合，以及强大的硬件兼容性，在电影和电视制作中保持领先地位，超越了其他竞争对手如Final Cut Pro和Avid Media Composer。Premiere Pro的成功部分归功于其对专业用户的吸引力和对不断变化的市场需求的快速响应。它提供的高级工具和功能，以及对最新技术的支持，使其在专业视频制作领域保持领先。

3、 Adobe Illustrator: 自1987年首次发布以来，Illustrator确立了向量图形设计的行业标准。它以精确的绘图工具和高度的灵活性超越了其他竞争者，如CorelDRAW。Illustrator的成功源于其对设计师需求的深刻理解和不断创新的能力。无论是标志设计、插图还是排版，Illustrator都提供了强大而灵活的工具，使其成为这些领域的首选工具。

Adobe生态端的协同

更直观的用户界面和与软件之间的高度协同。20世纪后期，Adobe的After Effects在动画和特效制作领域与Apple Motion和Nuke等软件展开激烈竞争，并因其高级的特效能力和与Adobe产品线的紧密整合而成为专业人士的首选工具。InDesign在取代了早期的排版软件领导者QuarkXPress后，因其更直观的用户界面和与其他Adobe软件的无缝集成，成为了出版和排版设计的标准。Adobe Acrobat通过推广PDF格式，在文档管理和分享领域成功超越了诸如Foxit PhantomPDF和Nitro Pro的竞争对手，成为行业标准：

1、 Adobe Acrobat:自1993年推出以来，Adobe Acrobat以PDF格式为核心，快速成为电子文档管理的标准。Acrobat在文档安全性、互动性和兼容性方面处于领先地位，超越了竞争对手如Foxit PhantomPDF和Nitro Pro。Adobe Acrobat之所以成功，部分归功于其在文件共享和合作方面提供的无与伦比的便利性。它的普遍应用于多个行业和领域，显示了其在文档管理和处理方面的全面性和强大功能。

2、 Adobe InDesign: 自1999年推出，Adobe InDesign迅速成为排版和页面设计的行业标准。其直观的界面和与其他Adobe软件的集成优势，使其超越了QuarkXPress和Microsoft Publisher，成为出版和图形设计领域的首选工具。InDesign的成功源于其对用户界面的优化和对设计工作流程的深度理解。它提供了一个高效、灵活的设计环境，使设计师能够更容易地创建复杂的布局和排版作品。

3、 Adobe After Effects: 自1993年推出，Adobe After Effects已成为视频后期制作和动画的核心工具。它以强大的视觉效果和动画功能在电影、电视和广告行业中占据重要地位，超越了Apple Motion和Nuke等竞争者。After Effects之所以在动画和特效制作领域取得成功，是因为其高级的特效能力和与Adobe产品线的紧密整合。这使得专业人士能够在一个统一的工作环境中，实现复杂的视觉效果和动画创作。

从创意工具本质出发探讨Adobe的核心护城河

Adobe的工具端和生态端的竞争力来自于其在创意视觉研究领域的深耕和多年的应用实践积累。公司的产品矩阵跨越了图像编辑、视频制作、矢量图形设计，直至网页设计和数字营销等广泛领域，形成了Adobe全面的数字创意解决方案。Adobe Stock和Creative Cloud提供丰富的图片库和素材，为用户创作提供了广泛的资源；公司通过其论坛、Adobe Live的直播教程以及Behance平台，建立了强大的创意社区，促进了用户之间的交流和学习。整体而言，Adobe的护城河在于其产品的全面性、社区和教育资源的丰富性、不断的技术创新以及对用户体验的持续优化，这些元素共同加固了其在全球数字创意解决方案领域的领导地位。

Adobe作为创意工具的“广度”和“深度”

产品广度——以Photoshop为例

Adobe应用链长凸显价值量，子产品Photoshop工具箱全覆盖。Adobe产品线覆盖创意设计应用至营销设计应用，其中以创意设计为主流需求的代表应用涵盖图像处理软件Photoshop、视频编辑软件Premiere、音频编辑软件Audition、专业排版软件InDesign等，价值链较为完整，因而为用户不同的场景应用赋能。以其核心板块Photoshop为例，其强大的工具箱协助用户实现数字图像编辑等任务，Adobe Firefly生成式填充功能内置Photoshop后更是贯穿了由图像生成至图像编辑的整个工作流，生成式填充会根据图像中已有的特征来调整生成内容的样式和质量，比如光源、颜色、纹理等，降低用户使用难度，简化工作流程。

Adobe Photoshop功能全能性助力其深度渗透设计流程。以网络游戏《完美世界》为案例，Photoshop在游戏研发的各个美术设计环节都有所使用，从制作游戏模型贴图，到制作原画，再到制作UI图标，每个环节都受益于Photoshop专业的图像处理功能以及方便快捷的操控性。此外，在完美世界进行游戏的市场推广与营销活动中，包括宣传插画、海报在内的多数资料的制作都是通过 Photoshop 等软件完成。具体到不断加成的新功能中，“智能对象”以及“自动恢复”是受到好评最多的两个功能。Photoshop 中的普通图层可以直接被转换为“智能对象”，并置入图像。这既节省了图层数，又能随时调整，即改即用；而新增的“自动恢复”选项可以避免由于出现意外情况而丢失文件。

Adobe Photoshop的工具版图出于其类。市场上有多款与Photoshop功能类似的设计软件，如专注照片编辑的Affinity Photo、矢量图形设计软件Inkscape、绘画软件Krita、协同设计工具Pixso。尽管每款应用对用户定位、垂直场景以及工具数量种类有所区别，难以进行全维度的对比。但是仅从工具版图来看，目前Photoshop在绘图工具的使用上具有先发优势，其工具栏功能较为丰富，对基础工具的分支化分类也更加细致，能够迎合设计师对手动操控性编辑项目的需求。从同类应用的工具栏对比可观察，目前Affinity Photo的工具丰富度一定程度上能够与之抗衡，其余绘图软件在工具品类上则有一定差距。

Photoshop与竞品Affinity Photo对比：1）从画笔工具对比，Photoshop笔刷较Affinity Photo更丰富。Affinity Photo目前已从工具广度上较为接近Photoshop，但工具对细节的覆盖度仍有分层。但仅从画笔工具出发， Photoshop可从常规画笔、干介质画笔、湿介质画笔、特殊效果四种画笔中选择画笔种类，再根据需求调节笔尖形状、散布、硬度等参数，而Affinity Photo只有若干种画笔种类可选择，无法对画笔做更精细化控制，生成效果稍逊色。Affinity Photo获取Photoshop笔刷样式的学习曲线较陡峭。Affinity Photo并非无法获取和Photoshop相同的画笔工具样式，但导入样式的步骤较为繁琐，给用户带来学习成本，因此Photoshop中的画笔工具覆盖度为其增强用户粘性。2）从液化功能对比，Photoshop在智能化上表现更突出。Photoshop的液化滤镜除基础扭曲功能外，还具备高级人脸识别功能，可直接使用屏幕手柄调整面部特征，Affinity Photo只能完成基础扭曲等操作，功能丰富度较为逊色。

产品深度——以Photoshop为例

Adobe Photoshop从三个路径增强产品工具深度的延展性。1）路径一：持续修复产品工具库问题；2）路径二：将产品与第三方增效工具结合；3）路径三：将Adobe Research前沿学术发现产业化落地。

路径一：Adobe Photoshop持续修复工具库问题延伸工具深度。Photoshop长期以工具库功能全面著称，工具库的全面也提升各种工具出现待修复的概率，Photoshop的优势也体现在对待修复问题的响应速度。从公司官网可观察，Photoshop在2023年更新修复问题的频次达到一个月一次，与同类软件相比，其近一年更新版本频次最高，并且从画笔、图层、滤镜等各方面完善工具库的功能完整度以及覆盖面。

路径二：Photoshop与第三方增效工具结合延伸工具深度。据Photoshop官网披露，该软件可与91种第三方插件结合，增强图片编辑效用，可以扩展包括但不限于滤镜、人像、清晰度等各方面的的功效。举例来说，Turbulence Distortion作为一款简单实用的增效工具，可快速、轻松地增强具有不同类型湍流扭曲的Photoshop合成图像，从而产生绝对独特的效果；Power Matte是一个简单易用的交互式图像修边工具，几乎能够提取图像中的任何对象，甚至在处理汗毛细节、烟或反射时也是如此；Particle Shop是一个强大的新型Photoshop 画笔增效工具，由 Painter 提供支持，可用于实现图像的艺术增强和笔画的特殊效果。

路径三：Adobe Research将前沿的学术发现与行业影响力相结合，将突破性成果融入到Adobe的产品中。Adobe Research 是一支由世界一流的研究科学家、工程师、艺术家和设计师组成的团队，其通常与产品团队合作，将实验性想法转化为创新技术，寻求通过数字工具改善世界的新方法，为 Adobe 产品创建底层技术。深度理解用户需求，创造性的扩展产品功能，扩充Adobe产品深度。

研究成果落地范例之一：Adobe Substance 3D Sampler。Adobe Research的高级研究工程师 Rosalie Martin 和研究工程师 Adrien Kaiser与产品团队合作，将他们的实验研究转化为多个 Adobe 产品中的图像到材质功能。Adobe Substance 3D Sampler 是一款功能强大的材质创建工具，它可以帮助数字艺术家快速创建出逼真、精细的高质量材质。其中的“图像到材质”功能使用 AI 驱动的算法将照片或真实材质的单次扫描转换为数字 3D 材质。然后，采样器用户可以将这种独特的新材料应用到他们自己的 3D 内容中。此工具也可在 Adobe Capture 移动应用程序上使用。Adobe Substance 3D Sampler 已申请和授予相关技术专利，并在中国获得相应专利保护，这也表明Adobe在技术和创新上领先一步。

Adobe全面的生态搭建

Adobe的产品矩阵因其全面性而著称，它成功地跨越了从图像编辑和视频制作到矢量图形设计、网页设计以及数字营销的广泛领域。Adobe的旗舰产品如Photoshop、Premiere Pro和Illustrator，不仅在其相应的领域中建立了行业标准，而且通过其他如After Effects、InDesign、Acrobat和Lightroom等补充产品，进一步拓展了这些工具的功能性。Creative Cloud作为一个服务平台，集成了多样的软件产品，提供了从创意到生产的无缝集成和协作能力，满足了从个人创作者到大型企业用户的广泛需求。而Experience Cloud和Document Cloud等服务则表明了Adobe在数字体验管理和文档服务领域的拓展和影响力。丰富的产品矩阵证明了Adobe在为用户提供综合性数字创意解决方案方面的行业领导地位。

Adobe良好社区氛围+正版丰富图库增强用户粘性

Adobe具有良好的创作者社区氛围，扩充正版图片授权库增加创作者粘性。Adobe因为其强调版权保护的特点受到了诸多创作者的青睐，构建了稳定且良好的创作社区氛围。同时因为Adobe具有制定行业规则的龙头地位，它旗下所拥有的软件包含了各个领域和方面的创作内容，包括平面设计、3D效果渲染等，因此不同类型的创作者都可以在Adobe社区平台上得到能力的展现。此外，在AI时代，Adobe还通过旗下平台Adobe Stock购买创作者的图片，扩充其正版图片版权库，构建起以创作者为核心的平台竞争力。2022年11月左右，Adobe Stock开始购买AI生成的图片，为“AIGC+图像”时代奠定了新的发展方向和基础。

Adobe在AI时代下的发展前景

两个维度理解AI对于创意设计的影响

AIGC图像应用可以分为原型生成和辅助设计两个维度。1）AI原型生成：核心是训练模型更好地输出高质量内容，决定因素是数据质量和工程能力。目前海内外参与者众多，包括传统图像类软件和海外互联网大厂；2）AI辅助设计：核心是增强生成的可控性、精确性等等，决定因素是RLHF训练、模型语言理解能力、设计需求理解、用户体验。参与者相对较少，需要对于设计和工作流有足够深度的理解。

AI原型生成环节各玩家具有差异化竞争优势

AI原型生成能力的竞争尚处于第一维度，集中在图像生成质量的比拼。目前，Midjourney、DALL-E、Adobe Firefly等AI原型生成工具的核心竞争力集中在生成图像质量和效果上。以最早布局图像生成并开始商业化的Midjourney为例，两年内模型从v1迭代到v6，更新的重点在于不断强化图像生成的质量，如清晰度、逼真度、光影效果等；其在2023年12月发布的v6版本采用了与前代模型不同的数据集和模型训练方式，重新构建了模型，进一步解决了手指生成不准确、文字内容无法精确控制和生成过程中面临的各类问题。而其他竞争对手，如Stable Diffusion和DALL-E 3等的迭代逻辑也与其有相似之处，均以生成质量为迭代核心。由此可见，在目前的图像生成赛道上，图片生成质量依然是最重要的竞争因素。

主流玩家AIGC原型生成能力各有不同

1）就图像生成效果而言，Midjourney艺术感、Adobe真实感、Dall-e3语义理解能力强。Midjourney生成的图像内容注重打破想象力边界，图片精美、具有科幻色彩，其打造的美学理解和艺术品质在AI生图市场上具有差异化的优势。Adobe Firefly对产品定位清晰，本质上为垂类SaaS 产品，其生成的图片基本可以满足入门用户的需求，商业化用途的属性较强，可大大增加对创意设计要求较低的用户粘性。与之对比，DALL-E3 具有良好的语言理解能力，对prompt的敏感度较强，多模态协同能力有优势；Stable Diffusion 无风格偏向，但需要更长的 prompt 和更多的尝试来获得好的图片效果，对设备硬件和用户的专业度要求较高；Adobe Firefly 2在全场景生成能力上与竞品基本持平，优势在于可控性和prompt的AI提示等功能。

2）就图像的应用场景而言，Midjourney风格化场景质感更好，Adobe侧重真实照片和平面设计质感，DALL-E则没有显著的特点。总体而言，在全场景中，Midjourney的生成都偏向风格化，无论是人像、建筑设计、风景景观等现实题材，还是抽象概念、艺术创作等风格化创作。相比之下，Adobe在创意设计领域的几个常规题材中表现更为突出：平面设计、建筑设计、人像生成等。而DALL-E则得益于底层的文字大模型ChatGPT，可以对文字设计进行精准的操控。

原型生成效果的区别在于数据质量和工程能力

AI原型生成能力的核心架构为模型层+数据层+应用层。AI生成图像浪潮带动新兴创意工具的不断迭代更新，交互式原型设计工具诸如Midjourney、Dall-E 3、Stable Diffusion以及Adobe Firefly旨在简化设计过程增强协作。其原型生成能力的逻辑在于以AI的基础设施、工具以及训练数据为基础，通过模型迭代不断训练、再训练数据，将AI模型生成的功能赋值至原有功能之上，反馈给最终用户。目前市面上的几款应用在原型生成能力上有分层现象，Midjourney作为新型创意设计应用在AI价值链上占据的优先位置使其原型生成能力稍领先Adobe。

Midjourney在模型层+数据层+应用层上形成完美闭环。具体来看，Midjourney参考CLIP及Diffusion构建了自己的闭源模型，抓取公开数据进行训练，并构建了Discord中的Midjourney bot应用，收集用户反馈数据不断训练模型迭代产品。

1）模型层：Midjourney团队专注闭源模型优化。算法、算力、数据是AIGC的三驾马车，算法模型研究是App+AI的坚固地基，对于创始团队成员及顾问拥有AI技术及产品创业的复合背景，对模型的专注能够帮助底层技术快速稳定落地以及紧跟市场需求提升迭代速度，这使得目前Midjourney更加擅长模型优势。

2）数据层：Midjourney强大功能的核心在于其广泛的训练数据。数据质量及数据标注质量的重要性远远超过模型本身，Midjourney以自身搭建的Discord社区为载体，以PLG（即以产品为主导的增长，意味着产品本身推动了公司业务的获客、留存和推荐等所有业务）的模式获得庞大用户量，形成数据飞轮。对比Adobe Firefly模型的训练数据库是Adobe的图库Adobe Stock，其内容为公开授权图片或版权过期的公共领域图片，可用于训练的数据样本有限。

3）应用层：Midjourney更早进行应用场景积累。有别于谷歌的Imagen和OpenAI的DALL-E，Midjourney是第一个快速生成AI制图并开放予大众申请使用的平台，最早开放Openbeta版本，一方面在短时间获得大量用户后，养成了用户使用习惯，在开启付费订阅后就进一步加强了用户粘性；另一方面较其他平台更早进行场景积累，根据用户需求训练模型。

Midjourney在模型层+数据层+应用层价值链上的优势使其迭代速度极快。2022年3月V1发布时仍参考了较多的开源模型，而在4月、7月和11月分别发布了V2、V3和V4，迭代出了自己的模型优势。在V4补充了生物、地点等信息，增强了对细节的识别能力及多物体/多人物的场景塑造能力。总之，每次迭代都是产品功能的飞跃。根据MJ生成的图片流量计算，该社区300天即可获得超2000万张高质量打标图片（作为对比Adobe用来训练的stock数据库有约2.48亿张图像（照片、插图和矢量图）。

AI原型生成能力的无法区分只是时间问题，差异化因素就变成了在设计流程中的可用性，也就是聚焦在AI辅助设计和进一步的精准编辑。目前主流的Gen Image模型（MidjourneyV6、Stable DiffusionXL1.0、Firefly2和DALL-E3）的AI原型生成能力质量均较高，可以满足大部分高质量摄影和插图需求，随着模型训练的不断发展，我们认为模型彼此之间无法区分只是时间问题，人们可能根据个人的偏好使用但是并不会带来显著影响也不构成核心竞争力。

AI原型生成竞争要素逐渐转移到精准可控和交互协作

未来各类AI原型生成模型的迭代重点将逐步转移到精确可控和交互协作两个领域。目前，在生成效果这一维度，不同模型的差距已经逐渐缩小，且经过时间迭代之后生成能力将基本保持一致。然而，在精准可控、交互协作两个维度，不同模型之间的能力差距依然显著，前者以Adobe的模块化开发为最优，后者DALL-E天然占据ChatGPT的底层优势，具备先发优势。

AI辅助设计环节Adobe享精修+可控需求利好

AI辅助设计为专业设计师提供更多创意空间。目前来看，Midjourney、Dall-E3等软件仅在图像生成功能上有较强竞争优势，但是几乎没有编辑功能，限制了设计师对图片自定义自由度的发挥，经过已有数据训练的模型难以突破人类对创意设计的想象空间以及美学理解的边界。一方面，Photoshop等产品定位在“专业级图像处理”方面，其付费用户很多都是文化创意产业内的公司级客户，对图片创意、细节以及商业价值具有远高出AI生图的要求，因此AI生图一定程度上难以挤出图像处理软件；另一方面，AI生图侧重于生成图片，而不在于编辑修改图片，因此大量的生成图片或为图像处理软件带来利好。

以2023年12月更新的Midjourney v6版本为例，除了图像生成能力的进一步提升外，v6还着重提升了细节精确度、局部控制和文字解读等能力，核心目的都是为了进一步提升生成对生成图像内容的精准控制。从下图v5.2与v6的对比可知，prompt中共包含7个核心细节，v5.2仅能捕捉到其中2个，而v6则可以在画面中将细节全部展现出来，展现了精准控制文字-图像对应关系的能力，多模块协同能力进一步提升。由此可见，在各个模型基础的生成能力逐步趋同之后，如何精准控制并局部修改生成的图像内容将成为各个AI原型生成模型的主战场，也是未来模型走向大规模商业化的必经之路。

Adobe对AI工具的布局深度、广度均远超竞品。图像创意设计领域，除了最基本的文生图、AI原型生成模型等，还布局了矢量图模型、文生矢量图、生成式填充、生成式配对、文字效果处理和生成式色彩改变等。另外，根据Adobe Firefly宣传视频所披露的信息来看，未来Firefly将集成视频和音频的生成，可以做到“文字-图片-视频-音频”的全流程转换，大大提升创意领域的工作效率。

对图像生成精确度要求更高，Firefly优势更为明显，Adobe未来的发展前景更可观。Adobe Firefly未来的竞争优势来源于集成度高的应用和图像可控性领域的长久积累。未来的AIGC图像生成赛道中，除了直接生成图像的精确度外，核心竞争要素还包括如何将精准图像生成及细节修改引入现有平台工作流之中，生成符合商用要求的图像。依托目前的平台护城河，Adobe未来的发展前景最为可观。

模块化是实现精准控制的核心，AI原型生成提高创作自由度

精准控制的前提是界定图像修改的具体需求，并对此进行模块化集成，提高模型可用性，降低学习成本。如前文分析，Adobe的工具深度和工具广度在创意设计领域都处在领先地位，Adobe能够迅速洞察创意工作者的新需求并及时针对其进行模块化集成开发。Adobe Firefly也延续了Adobe软件开发的一贯风格，对生成图片后的图像精准控制和修改需求均进行了模块化集成，细分功能覆盖全面，操作简便。此外，生成式AI也为生成图像之后的局部修改提供了更多可能性。例如，创作者如果需要去掉原有图像上的内容，使用Photoshop只能实现一种修改方案，但是生成式AI可以提供三种不同效果的方案供创作者选择，实现了更高的创作自由度，达成了创意工具低门槛、高自由度的统一。

Midjourney、DALL-E等其他AI原型生成模型模块集成能力较弱，目前仅能覆盖工作流的图像生成部分，无法做到像素级别的图像修改。Midjourney的特点在于风格化图片的生成能力，并未将图像生成中的流程和图像生成的具体需求进行模块化更新和迭代，主要依赖创作者提供符合预期结构的prompt来保证生成的图像符合预期，这抬高了模型的学习成本，但保证了生成图像的自由度。Dall·E的特点在于集成了ChatGPT的原生模型，对话交互能力强，可以直接输入自然语言生成图片，且可以通过对话的方式对图片整体和局部进行针对性修改，因此Dall·E的学习成本低，交互体验好，但是生成图像可控性依然有限。

Adobe融入美学理解提高可控性

Adobe通过理解满足用户需求提升工具深度进一步提高可控性。基础的通过文本提示符模板化的进行AI图像生成以及传统图像编辑已经难以满足创造者的需求，根据Adobe Max 2023，Adobe工具不断通过技术创新更迭提升达到质量效果齐增。例如，ProjectFastFill通过AI改变视频其中一帧则可以被应用到整个序列当中，对修改部位不仅是运动追踪，并且做到随着原场景的光线变化、运动幅度等融入变化；ProjectSceneChange升级视频合成技术，通过导入提取的场景点云将原来的摄像机运动被保留下来，更新背景并且遵循相同的相机运动，使构图无缝干净；ProjectResup通过预测视频、图片丢失的高保真细节，增强视频纹理和细节，可以应用于超小分辨率和旧视频以及图片还原；ProjectdSeeThrough能够去除反射，清理倒影，还原照片中被隐藏的信息，利用AI自动恢复照片中由于反射而隐藏的细节。

Adobe通过融入美学理解降维打击传统机器学习的排列组合效果。AI辅助设计通常通过输入描述性提示词来生成图像，生成效果主要依靠训练数据库的容量以及对prompt识别的敏感度，这种方式生成的图像有限并且难以满足创作者自身对美的理解。而Adobe进一步升级机器学习效果，通过视觉提示扩充文本，将创作者自身的美学理解融合到生产过程中，加强模型对美学的理解，完成模型+数据+美学理解的完整辅助设计环节。

Adobe“美学积累”将开启可控性下一阶段——定制化。Adobe凭借其长期以来的庞大市场用户能较快抓取更多不同类型及专业水平的用户对美学的理解数据，并且将Adobe Research和产品团队结合促使更多技术落地构筑更强大的创意设计软件版图。Adobe Research 正在研究生成式 AI 的下一阶段，例如如何让所有技能水平的人都更容易使用 Firefly并且更易于根据每个艺术家的美学意识进行定制，以及增加图像编辑的可控性和精准性。例如，Adobe正在试验通过渐进式可控图像合成，用户可以使用简单的标记（例如用手写笔绘制的线条）编辑图像，只需几笔即可实现更改；通过可定制的扩散可以让创作者通过选择哪些图像为生成式人工智能提供信息，将自己独特的风格应用到他们的作品中。这可以为用户提供更多的控制权，并使其更容易在工作主体中创建统一的风格。

Prompt输入和反馈是模型交互能力的重要体现

Prompt输入及生成是目前模型交互能力的具象化体现，也是目前T2I生成的第一步。目前主流的三个AI原型生成模型对prompt的生成和理解流程各有不同。Adobe Firefly Image 2.0 在输入开头之后可以根据关键词生成后续文字内容的提示，帮助创作者拓宽思维，激发创作者灵感。Midjourney精准控制图像需要严格遵守官方推荐的prompt结构，v6共包含6个部分，分别是风格、生成主体、图像内容描述、图像结构、光影和其他信息，这提高了创作者直接使用Midjourney的门槛。因此，Midjourney v6也重点更新了自然语言输入的图像生成能力，提升模型的交互性。而DALL·E 3对输入的prompt内容没有严格的限制，且因为集成ChatGPT的底层模型，对prompt解读能力强于其他AI原型生成模型。DALL·E 3可以直接以“讲故事”的方式输入prompt，实现高质量的协同交互。

可控性要求越高，Adobe未来发展前景越好。与其他AI图像大模型相比，Adobe Firefly优势在于依托Adobe体系，护城河更深，创作者具有使用惯性，对图像生成精确度要求更高，Firefly优势更为明显，Adobe未来的发展前景更可观。Adobe Firefly未来的竞争优势来源于集成度高的应用和图像可控性领域的长久积累。随着AIGC图像生成领域的技术能力逐渐面临瓶颈，prompt扩充和利用自然语言prompt进行局部细节精准控制的发展将迎来挑战。未来的AIGC图像生成赛道中，除了直接生成图像的精确度外，核心竞争要素还包括如何将精准图像生成及细节修改引入现有平台工作流之中，生成符合商用要求的图像。随着AIGC图像模型的逐步完善，未来创作者对于可控性的要求将进一步升级，在这一赛道之中，依托目前的平台护城河，Adobe未来的发展前景非常可观。

Adobe有更完善的商用版权体系

Adobe商业化变现潜力更高，主要体现在版权积累方面。Adobe Firefly模型训练数据集内容完全来自有版权保护的图片，比如Adobe Stock和公共图库中没有版权保护的图片。与此相比，Midjourney因为训练集引发的版权争议，已经面临了超过2000位艺术家的集体诉讼，为to B商业化变现蒙上了一层阴影。在模型后续大规模商业化变现的过程中，Adobe Firefly的版权优势免去了后顾之忧，能够和更多的PGC、PUGC内容创作者达成合作，商业化变现潜力更高。

未来创意设计领域市场规模发展及格局

媒体、娱乐等领域驱动下AIGC图像市场迅速增长

五大创意领域提供增长驱动力，未来5~10年内AIGC图像生成市场将快速增长。根据Grand View Research的统计和预测，2023年全球市场规模约3.496亿美元，2030年约10.812亿美元，期间的预计年复合增长率高达17.5%。

1）从全球区域划分来看，目前北美市场占比最大，未来亚太市场增长潜力最大。就目前AI生图原型的发展现状而言，2022年北美地区AI生图应用的市场规模占比达到了全球市场规模的36%，是全球最大的AI生图市场。这主要是因为主流AI生图应用工具输入prompt的原生语言为英语，其他语言的多模态模型仍在开发之中。

2）就未来市场的增长潜力而言，亚太地区最为突出，2023年~2030年的预计年复合增长率高达18.7%，超过全球水平。

3）从模型应用场景来看，全球范围内，媒体和娱乐领域市场占比最高。2022年，全球AIGC+图像应用市场规模约3.017亿美元，有5个主要的应用场景，其中媒体和娱乐领域占比最高，其次为社交媒体、电商、时尚和大健康等多个领域。

AIGC发展为Adobe的未来带来更多可能

Adobe在专业创作市场中的头部地位依然稳定。Adobe Firefly能够较好地嵌入原生的Adobe软件体系之中，优化原有的图像创意领域工作流。不仅如此，其他AI原型生成的图片由于受困于生成精细度的不足，创作者依然需要重新回到Adobe Photoshop、Adobe Express、Adobe Illustrator等软件中进行图像的精细化修改并完成最终交付环节。虽然Midjourney等其他竞品同样可以勾选局部并通过prompt进行内容调节来完成图像修改，但是一旦涉及到如“不同图层”的专业化设计流程，集成Firefly的Adobe Photoshop优势就立竿见影。因为这样的修改方式不仅能够保证专业化，同时也继承了直接输入prompt修改的低门槛交互方式，优化了创意设计领域的工作流程。因此，只要Adobe Firefly保证其基本的生成能力不与竞争对手拉开太大差距，在专业化程度较高的创意设计领域，其头部地位依然能够保持稳定。

Adobe或将会以降维打击的方式进入新的图像生成赛道、吸引非专业用户。未来，AIGC图像赛道将向下兼容，会有更多非专业的创作者进入这一领域，而Adobe Firefly将以降维打击的方式吸引这些创作者。根据Adobe在2023年投资者大会上发布的数据来看，向下兼容打开市场已经初见成效，约有90%的Adobe Firefly使用者之前都不是Adobe的订阅用户，以AI为突破点的软件Firefly、Express等增长都超过了20%。

1）首先，Adobe具有完整的图像创作生态，且具有“创作者友好”的社区氛围。Adobe官方已经承诺不会将创作者上传社区（creative cloud）的图片用作训练AI大模型的数据集，保障了创作者的创作版权。这一点超越了其他AIGC工具，如Midjourney、Stable Diffusion等，他们曾多次与原创作者之间发生版权纠纷，还有相关的法律诉讼。

2）其次，Adobe Firefly+PS的组合可以为创作者提供更大的自由。当Adobe Firefly完全融入Adobe全家桶之后，工作流会得到进一步优化，降低PS原本的使用门槛，减少学习成本。Adobe Firefly支持通过上传图片直接Copy风格，也可以直接套用案例库的配置，可以想见，这些帮助会吸引更多非专业的用户加入Adobe这一社群。

竞争格局预判：非专业领域的竞争与工作流角度的分化

Adobe Express借AI契机抢占非专业领域市场空间

面临非专业领域强劲对手Canva，Adobe积极应对拓展新产品Express抢占市场空间。Adobe系列产品长期鹤立于属于专业创意人士的设计和创意应用程序领域，但是随着定位为非专业创意人士使用的产品Canva给Adobe带来的竞争威胁，Adobe也面临拓展非专业领域的挑战。Adobe Express类似于Canva，可以说，这个平台是为了与Canva竞争而创建的，是Adobe战略涉足非专业领域的一个重点投入的高优先级产品。自Canva在2021年开始进军Mid-Market，抢走部分传统上属于Adobe占据的创意专业人士，Adobe在过去两年将更多的资源倾注给Express。因此，判断未来Adobe和Canva的竞争格局对Adobe的未来市场空间预判有一定参考价值。

Adobe Express和Canva的竞争优劣势显著。Adobe Express和Canva 都是用户友好的基于Web 的图形设计工具，旨在让具备不同图形设计经验的用户创建效果极佳的视觉设计。这两个平台都可用于创建广泛的资产，包括徽标、横幅、社交媒体图形、简单视频、电子邮件签名、YouTube 缩略图、数字艺术等，并且提供了大量可定制的模板和库存图片，增加设计的流行性。但二者在其他诸多方面存在竞争优劣势对比。

（1）用户规模：Canva自2013年成立起至今以积累1.7亿的用户群，与之对比，有超过 2600 万人使用 Adobe 的“Creative Cloud”产品套件的许多应用程序，但 Adobe 尚未发布任何有关 Adobe Express 用户群规模的官方数据。另外，在2023年12月初Canva 官方发布的年度回顾中，其MAU已经突破1.7亿，在过去一年实现了6000万的MAU增长。

（2）定价：Canva主要有三种付费方式，Adobe Express主要有两种。

从两款应用程序的定价对比可以看出，Adobe Express的“高级”计划每月比“Canva Pro”便宜 5 美元，如果用户预付一年，则便宜约 20 美元。但是，如果经营的小型企业需要多名员工才能访问用户友好的设计工具，那么“Canva for Teams”计划将是一个比购买多个Adobe Express许可证更具成本效益的解决方案。

（3）模板：Express跟Canva的最大差距在于模版生态。由于 Canva 和 Adobe Express 在很大程度上是针对非专业设计师的工具，因此这两个程序都提供了广泛的模板来帮助用户设计。Express拥有的设计模版数量仅为 Canva的1/10，根据目前二者官网的信息，Express付费版有100万+ 模版，而Canva仅免费版就有250 万+目标，两个付费计划为610万+目标。

（4）图库：Adobe Express在其免费计划中访问 80万张图像，在付费计划中访问 195+ 百万张图像。Canva Free上有 100 万+ “库存照片、图形、视频和音频”，然而，其付费计划中可用的资产数量仅为400万+，少于Adobe Express的产品。

（5）工作流：Adobe工具的专业性要求使用者需要接受一定的培训才能深度参与工作流，而Canva可以让没有接受过正式培训的人参与进来，实现工作团队成员的弹性变化，即团队成员并非是专业设计师也可以快速使用Canva参与工作流。并且在具体的工作流层面，Canva实现了“自助式设计”，能提升整体工作效率。

Canva问世已超10年功能较完备，AdobeExpress起步晚正奋力追赶。Canva自2013年发布以来，就定位为操作性强的在线设计工具，目前已经突破Consumer用例，进入企业端，威胁Adobe的增量空间。而Adobe Express于2021年才问世，因此Canva功能的完备度较优越，包括无限白板、创建打印项目的选项、智能模型、图表、Magic Write工具等在内的Adobe Express 中没有等效功能。我们认为Adobe或通过AI的加持实现追赶。

AI浪潮助推Adobe复制Canva成功，进军非专业用户市场。目前对两者的竞争格局的看法两极化。（1）Canva 以其简单易用的设计方式、大量模板和素材而闻名，崛起速度之快令人瞩目。Canva 于2019年就首次推出了结合AI 的一键去除背景功能；2023年 3 月底，他们更是发布了10 项基于AI 技术的全新产品功能，Canva目前拥有的最大数量的分图层数据、模板生态加强其在大模型时代训练一个好的模板生成模型和产品的潜力。（2）Adobe Express在当前AIGC爆发元年，其强大的AI算力超过Canva，并且在吸引企业用户方面，adobe拥有“连环船”产品策略，因员工对不同软件的需求而使团队有动机采用adobe捆绑式的一整套解决方案；随着Firefly最终整合到拥有3000万用户的Creative Cloud企业版本中，企业会有更高的诱因放弃Canva。因此Adobe Express和Canva未来对市场空间的抢占还有待验证。

工作流角度上各软件定位或迎来分化

Adobe和Midjourney等软件定位或迎来分化。Midjourney在艺术感和美学上领先，但是Adobe在设计功能上几乎无法替代，远期展望上看，Midjourney等公司可能远期定位更在于优质的摄影和插图库，将与Adobe走向不同的定位。

预计Adobe在工作流中的后期制作环节继续占据不可替代的地位。在AI图像生成和辅助设计的竞争趋势分析中，预见到像Midjourney等AI工具将在内容创作的初期阶段提供重要支持，为用户生成原始视觉素材和创意构想。这些工具通过AI技术的应用，能够极大地提高内容创造的效率和创新性。然而，在内容创作的后期编辑和细化处理上，需要精确和复杂的操作，这时Adobe的专业软件套件，特别是Premiere Pro、After Effects和Audition，因其强大的功能和成熟的用户界面，预计将继续在后期制作环节中占据不可替代的地位。基于当前的市场趋势、Adobe在专业创意软件领域的影响力以及对AI技术在创意产业中应用的分析，Adobe软件的行业标准地位、对细节处理的精确控制、平台的集成化有望确保其在视频生产工作流中，特别是在高质量、技术要求高的后期制作方面，继续保持市场领导者的地位。

风险提示

图像大模型进展不如预期：图像大模型训练进展不及预期。

政策监管风险：政策端对于大模型应用的不确定性。

数据版权相关风险：生产内容数据版权问题。

本文源自券商研报精选