（使用Sogni AI生成的图像）
你可能最近经常听到"超级代理"这个词，尤其是在麦肯锡深入研究之后。但说实话，这对于我们这些实际创作的人来说到底意味着什么？
以下是麦肯锡的解释：当人工智能不再仅仅是一个工具，而是开始将一个人可以完成的工作转变为整个团队曾经完成的工作时，就会出现超级代理。我们说的是那种不仅仅自动处理无聊事务的人工智能，而是真正开始理解你的思考方式，记住你想要实现的目标，并开始预测你接下来需要什么。
你知道吗？事情确实在发生变化。我一直在观察这些人工智能工具的发展，它们开始真正理解我们。不再是那种令人沮丧的循环——你得到一些不错的东西，然后为了微小的变化不得不重新开始，现在我们看到的工具能记住你的风格，理解你的工作流程，并且更像一个创意伙伴一样做出响应。
这就是超级代理正在我们眼前发生。而且发展速度比大多数人意识到的要快得多。
当你的工具开始与你一起思考
这一波新的人工智能工具感觉很不一样。有一个时刻，当你遇到它时，你会停止与界面搏斗，开始与软件进行真正的对话。你说："让这个更戏剧化"，它somehow准确地知道你的意思。不仅仅是技术上，还包括创意上。
对于像我们这样的创作者来说，这开辟了新的可能性。不再浪费时间与无效的提示词斗争，而是有更多时间真正探索疯狂的想法。不需要用十五种不同的方式输入相同的指令，你可以像与真正理解你意图的人一起工作那样进行迭代和改进。
3个展示可能性的模型
让我带你了解三个已经重塑我们创作方式的模型。这些代表了同一核心理念的不同方法：理解创意意图的人工智能。
Flux Kontext – 智能视觉编辑
你是否遇到过这种情况：当你试图向某人解释视觉变化时，最后只能在餐巾纸上草图或挥舞手臂？Flux Kontext直接就"明白了"。不需要餐巾纸。
这里有趣的是：Flux Kontext不仅仅使用文本提示。你可以给它任何图像，然后告诉它你想要改变什么。它理解氛围、风格、构图，所有这些。然后在保持其他一切不变的情况下进行更改。
你可以将图像视为草稿，并用文字编辑，而不是深入复杂的软件。一位室内设计师上传客户起居室的照片，说："把沙发替换成中世纪胡桃木日光床，并让灯光更温暖，像早晨的光线。"Kontext立即生成她需要的图像。过去需要多次客户会议和修改轮次的工作，现在只需几秒钟。
Wan 2.2 FLF2V – 通过关键帧的智能动画
任何尝试过动画制作的人都知道其中的挑战。你的第一帧看起来很棒。最后一帧也很棒。但那些中间的帧？那里变得复杂，埋藏在运动曲线和时间调整之下。
Wan 2.2为你处理这种复杂性。
你给它起点和终点，它会计算中间的一切。平滑、自然的动作，真正有意义。这种传统上需要数周手工动画的运动。
这意味着你可以专注于故事节奏和真正重要的时刻，而不是迷失在技术细节中。你勾勒概念，定义开始和结束，然后观看电影般的序列栩栩如生。
我认识一个小型动画工作室，过去由于时间投入巨大而外包所有工作。现在他们全部在内部处理，他们的创意总监甚至再次享受动画过程。这说明了很多问题。
Hunyuan3D-2 – 文本到3D资产生成
3D创作传统上需要相当的技术知识。复杂的软件、陡峭的学习曲线，以及结果常常与你的愿景不符。Hunyuan3D-2采取了不同的方法。
你用普通英语描述你想要的，就能得到一个专业质量的3D资产，带有纹理，可以直接导入Unity或Blender。不需要建模经验。不需要纹理绘制工作流。不需要花费数周学习专业软件。
这为更广泛的受众开放了3D创作。游戏开发者、VR创作者、产品设计师，任何曾被技术复杂性限制的人现在都可以创建专业资产。
我认识的一位独立开发者曾将60%的预算用于3D资产。现在他描述他需要的内容，并得到完全符合要求的资产，通常比他以前能负担的更好。他的游戏看起来有AAA级预算，但实际上只有他和Hunyuan3D-2。
这一切实际上意味着什么
这些工具代表了不同的创作方法。它们理解上下文，记住你的意图，并响应自然语言。它们是由代码构成的创意伙伴。
从有想法到实现的距离正变得越来越小。说实话？这正是时候。
这里发生的是，我们获得了将多年技术学习压缩成自然对话的工具。
换个角度思考：以前，你必须学习工具的语言。现在工具正在学习你的语言。
Sogni AI正在将这些功能整合在一起，但让我兴奋的是其背后的理念。不是建立另一个封闭花园，而是让这些工具对所有创作者都可访问，无论他们有多技术。
这如何改变工作的一切
真正的转变不在于任何单一工具。而是它们正在改变我们的整个工作流程。
以前，你有了一个想法，然后花时间学习如何在技术上执行。现在你可以直接从想法到迭代。过去你用于与软件搏斗的所有时间？现在可以用来完善你的创意愿景。
这就像是每次挂画都必须自己制造锤子，与拥有可以适应你想要构建的任何东西的工具之间的区别。
我们才刚刚开始
最让我兴奋的是，我们仍处于起点。每个月都带来新的功能和缩短从有想法到看到其实现的时间的新方法。
对于拥抱这种转变的创作者来说，未来是关于指导理解创造力的机器。不是自动化，而是放大。
问题不再是"人工智能能为我做这个吗？"而是"人工智能能理解我想要实现什么吗？"越来越多的时候，当你使用这些工具时，答案感觉是一个肯定的是。
我们正处于这样一个时刻：技术终于在适应我们，而不是相反。说实话？这正是时候。
这篇文章最初发表在元宇宙邮报上。
