TianBao：早期，百度也进行了一些AIGC图像生成的尝试。正如刚才和大家讨论的，文生图技术从最初的结果不够可用，逐渐变得可用，并能够释放想象力，带来了引人注目的视觉冲击。
对于搜索，用户以前要找一张图片，通常会进行文本搜索。例如，一个戴着太阳镜和帽子的猫，做着愤怒的手势，用户在脑海中构想的画面，他们通常只能在全网中搜索到已经被创作好的、可感知的内容。但对于一些更具体的场景，比如猫要做着愤怒的手势，穿着特殊服饰，如果全网没有人创作这种图片，用户需求的满足就会受到限制，导致需求退化成寻找一个愤怒的猫，之后，他们将变成浏览型需求，查看全网上是否有类似的愤怒的猫来满足他们的需求。
然而，随着生成式技术的迅速发展，我们现在有能力将用户脑海中的图像具体呈现出来，以满足他们的需求。我们将用户的查找需求，转变为结合了查找图像和生成图像两种方式，以满足用户更具体的需求，这也在一定程度上鼓励用户更主动地表达他们真正的需求。在产品方面，用户可以通过百度的App，搜索"画一个愤怒的猫"或者"画一画"，然后进入文生图的相关功能页面，大家可以亲自体验一下。
寻找一张图片是搜索的第一步。在图像领域，许多创作者首先需要找到适合他们需求的图像，然后他们可能需要用这张图像作为头像，或者用它作为创作素材，或者在工作中使用它。因此，在生成的过程中，我们正在加入编辑工作，例如修复（inpainting）、扩展（outpainting）。举个例子，如果画面中有一只戴着帽子的猫，通过自然语言交互，我们可以将猫替换为一只狗，从而增加了图像的再利用能力。这背后通常会涉及一个基于文生图的预训练大模型，用于图像编辑。
整体而言，从最初的寻找图像，变成了“找图”加“生图”的过程，然后进入到第二个阶段，即图像的用途，以满足用户在图像领域的需求。
