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让都市丽人一秒回炉重造,豆包还在搞抽象但美图已经靠AI修图赢麻了?

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AI未必能凭空发明一种“好看”,但当一种审美可以被一键学习、批量复刻,它离流行显然也近了一步。


编辑|卢力麟 作者| 李斯羽

设计|胖兔

美图正在靠AI变美,闷声发财。

在“你永远不知道女生在P什么”的讨论里,一张在水族馆拍摄的照片,不仅要将P图颗粒度对齐到头发丝,连背景也不能拖后腿。误入镜头的行人需要被请走,表情管理不佳的工具鱼要进行事后抢救,“优秀员工”则哪里缺鱼哪里搬。

等到脸、身材和背景里的每条鱼都各司其职,女生的手指和修图软件也差不多一起燃尽了。

而现在只需要把原图丢给AI,告诉它“保留人物不变,在背景增加远近不同的鱼群,注意景深、遮挡和蓝色环境光”,过去可能折腾两小时的抠图、复制、缩放、调色和融合,被压缩成AI的“思考中”。

一张照片,哪怕其他的细节都恰到好处,一旦出现脸糊得看不清五官、被打光成阴阳脸,也只能含泪打入冷宫。硬拉锐化、强行补光只会越修越脏,画质越来越差,现在只需要告诉Al”保持本人五官和表情不变,修复失焦人脸、补亮暗部,但保留背景”,它就可以妙手回春,给照片第二条生命。

AI一边把过去繁琐的手工P图压缩成一句话交差,另一边把以前很难修、甚至修不了的照片重新纳入可修范围。

而当日活已经突破2亿的豆包还在面对“海量用户怎么变成收入”的商业化讨论时,一个做了十几年P图生意的老牌公司,已经率先把AI变成了真金白银。

最新财报显示,2026年上半年,美图收入22.1亿元,同比增长22.1%;经调整净利润6.5亿元,同比增长39.5%。其中,修图、视频和设计所在的影像与设计产品贡献了17.7亿元收入,同比增长30.9%,付费用户也涨到了1844万。

在这一轮增长里,AI不只是美图用来讲故事的新概念,它已经撸起袖子下地干活,开始真正参与用户付费和收入增长。

AI成了美图给用户找的修图助理,但这个乙方真的能准确get用户“五彩斑斓的黑”式的审美需求并完美执行吗?


“拍照一分钟,修图两小时”也要成为历史了。继打工人之后,P图也被AI卷进了“增速提效”的浪潮。

一直以来,美图秀秀之于美图,就相当于《甄嬛传》之于优酷、《花儿与少年2》之于芒果。不同的是,有生之年,我们大概很难等到《甄嬛传》未删减版和《花少2》的母带,但美图秀秀的“进阶版”已经演到熹妃回宫的戏码了。

将“把我生成一张照片,保留脸的样子。背景是云南昆明洱海边上有海鸥,你然后一束光打过来,打在发丝上。加一束光打过来,有光影的效果,发丝要有被光照亮的感觉,比例为4:3。”这段指令喂给AI,原本普通的人像就能被直接生成一张海边氛围感大片,连发丝都能模拟出被夕阳斜照的质感。


美图秀秀的AI闪光灯则能给光线平淡的人像重新“打一盏灯”,提亮脸部、强化五官明暗和发丝光泽,人脸一下成为视觉焦点,连磨皮都省了。AI闪光灯踩中了女生“人要亮、背景不能死白”的出片需求,有人希望“脸上有光但别像开了大灯”,也有人追求“发丝被夕阳照亮”的感觉。


而AI美发则省去了坐进理发店“开盲盒”的痛苦。会员费可能会让钱包受点罪,但比起真剪、真染、真烫的试错成本,已经算得上低成本换头,还能看看发量暴增、头型完美的自己到底长什么样。

美图秀秀目前公开的AI能力已经覆盖AI表情重塑、AI美发、增发高颅顶、AI消除、AI扩图、AI调色、AI闪光灯等多个环节。

这些新能力也实打实地转化成了用户和订阅。2023年,美图在财报中明确表示,AI提升了数字内容制作效率,推动付费订阅渗透率和订阅收入增长;到了2024年,公司再次将付费用户增长归因于生成式AI提升了产品吸引力。

部分AI玩法甚至重新把这个用了十几年的老App推到了新用户面前,2025年,“AI合照”曾为欧洲市场带来超过300万新增活跃用户,“AI雪景”也推动美图秀秀首次登上美国App Store分类榜首。

AI显然已经不满足于在App里当一个安静的功能键,开始主动竞聘“修图乙方”。

打开美图秀秀,除了AI消除、扩图、写真、合照等一个个单独的功能,用户还可以直接和AI智能体对话,告诉它想怎么修。


但氢商业实测发现,这个甲方并没有那么好做,从五官分析的功能进入聊天框,AI会告诉你需要先发送一张自己的照片,按要求发送后,氢商业以为会收到一段专业的分析,没想到它反将一军,“我看到你上传了一张照片,不过我还不太确定你想怎么处理这张图呢~”

事实证明,高冷霸总是做不了好甲方的,言简意赅地追加一句“五官分析”,AI前脚还在说“好的,我来帮你分析五官特点,并给出美化建议”,后脚就一步到位甩过来一张修好的照片。


遇到偶尔听不懂人话,还喜欢越俎代庖替人做决定的乙方,甲方得常备速效救心丸。毕竟少交代一句,结果就可能南辕北辙,想让它稳定交稿,甲方最好先交一份3000字详细brief。

人像修图Agent Picchi被推出后,美图开始把AI从“工具人”往“长期乙方”培养。

除了直接分析照片并给出修图方案,Picchi还提供“学TA修图”和“学我修图”,前者可以将别人的修图思路“一键抄作业”,学习对方怎么处理脸型、妆容、光影和整体风格;后者需要先喂给AI自己修图前后的照片,让AI学习模仿用户自己的修图习惯,再应用到其他照片上。


只是想把这个长期乙方教会,用户还得先把自己过去那些“原图vs精修图”成对翻出来,给AI补一门《如何正确P我》的入职培训。

社交媒体上,Picchi已经成了不少Coser的“赛博后期”,甚至有人开始拿它接修图商单。小红书上也出现了出租会员、代修照片等服务,AI修图不再只是帮自己省时间,也开始被塞进一条可以直接换钱的生产链里。


美图在2026年中报中披露,Picchi上线两个多月后ARR已经超过50万美元,用户主要包括创作者和KOL;公司管理层进一步提到,当主播、达人、模特的“个人形象本身成为生产资料”,好看的照片就不只是消费品,而直接关系到内容生产和商业变现,付费意愿也会随之提高。

当主播、达人、模特开始把AI当作高频生产工具,固定会员费的收费上限也开始显现。AI也由此给美图打开了订阅之外的第二个收费口——算力。

美图CFO颜劲良曾用18元月费会员举例,过去无论一个用户多高频使用,当月ARPPU基本都被会员价格封住;但AI生成需要持续消耗算力,用户修得越多、调用得越频繁,美图就可以按照实际使用量继续收费。

2026年第一、第二季度,美图AI算力点消费总额环比增幅都超过46%。颜劲良还特意解释,这部分统计的不是平台赠送的点数,而是用户真金白银购买并已经消耗掉的算力。

换句话说,以前美图卖的是一张“修图月卡”,现在美图将AI的加班费账单也一并递给了用户。但普通用户更在意多花的钱,能不能换来一张真正符合自己审美的照片?


现在女生对一张照片的要求,很难用“磨皮、美白、瘦脸”几个词简单概括。

“自然一点”,可能是嫌脸推得太狠,也可能是皮肤磨得太干净;“再高级一点”,背后可能涉及光从哪里打进来、阴影留多少、肤色偏冷还是偏暖,甚至细致到人物和镜头究竟应该保持什么距离。

很多时候连用户自己都说不清楚自己想要哪种感觉。

博主“垫底辣孩”堪称美图秀秀使用时长最长之人,同样是修脸,他更偏爱调整轮廓、光影、肤质和构图;今年出圈的女性向摄影里,甚至会刻意让半张脸落进阴影,用明暗关系放大人物的骨相和情绪。


通用AI确实越来越会听人话,但“好看”是一道没有有标准答案的题。

2023年生成式AI爆发后,美图推出了自研视觉大模型MiracleVision,希望把模型训练成更懂视觉和美学的“大脑”。2024年研发投入达到9.11亿元,其中大视觉模型训练成本约1.4亿元。

但很快,美图发现搞AI也要懂得田忌赛马的智慧。

2024年,吴欣鸿就公开承认,如果正面竞争视频大模型,无论资金、算力还是算法都有差距。既然拼大模型拼不过巨头,美图转身回到自己最熟的“变美”生意里。

从做商业设计的美图设计室、做视觉创作的WHEE到服务口播视频的开拍,美图开始把大模型塞进不同的具体影像场景里。

到了Agent阶段,这种思路更进一步。2025年,美图推出了原生AI Agent“RoboNeo”,同时接入美图自研和第三方模型,可以根据用户的具体任务自动挑选更合适的能力。

修图爱好者迎来了自己的“苏培盛”,针对用户极其复杂的非标准需求,哪个最适合完成任务,成功率最高,效果最好,哪个才有机会被翻牌子。

但现在豆包都能稳稳地接住你的修图指令,为什么还要花钱找美图呢?

颜劲良在接受财联社采访时提到,“对于缺乏专业影像训练的用户而言,通用模型往往难以精准满足其审美诉求。当他们体验到我们深耕垂直领域的产品,发现无需复杂的提示词就能达到理想效果时,自然会完成向专业工具的转化。”

模型变得越来越容易获得,但“怎么修出一张神图”仍然没有标准答案。

“氛围感”“自然”“高级”这些连人都很难说清楚的东西,美图到底是怎样让AI学会的?Picchi或许是一个很好的教案。

Picchi产品负责人Jill告诉氢商业,其实在更早之前,美图就逐渐意识到,用户的审美正在变得越来越具体、个性化,甚至出现了高要求、大批量、接近“生产任务”的修图需求。传统模板、参数和手动操作已经越来越难满足这类需求,所以当感觉技术已经成熟,就立刻启动了Picchi。

Picchi的功能也对应着不同用户的问题。“指令修图”和“学我修图”最初服务的是那些自己知道什么好看、但不想反复找工具调参数的用户;产品推出后,团队又发现另一批用户连“自己该怎么修比较好看”都不知道,“学TA修图”也由此出现。

至少在Picchi目前的产品流程里,发现下一种“好看”的工作,主要还是由人来完成。美图内部有一部分产品和运营人员,日常会关注社交平台、用户反馈和用户观察,负责和大众审美保持同频;另一部分设计人员则更关注小众、前沿的视觉趋势,其中不少人本身就是KOC。AI已经能替人P图了,但「闻风向、瞄潜力」这件事,还是要靠人。

Picchi给自己的定位是「你的氛围感修图师」,Jill说产品想解决的是,把那些不可言说的氛围感融入到Agent的审美知识库中。“把模糊的‘感觉’落地成恰到好处的美,这个应该算是我们团队最擅长且我最自豪的部分”。


氢商业采访了在社交平台分享修图skill的博主“白浪”,他详细拆解了如何将模糊的“氛围感”拆成AI能听懂的语言。


在白浪看来,想让AI听懂“氛围感”,人需要先搞懂什么构成了氛围感。“很多时候,我们以为自己喜欢的是滤镜,仔细看才会发现,关键可能是镜头和主体的距离、光线落下来的位置,或者一种没有刻意摆拍的状态。”

把考点弄清楚了,下一步才是准备好教案和教具。白浪通常会把文字、参考图和结果对照一起交给AI:参考图负责告诉它大方向,文字负责说明具体要学什么,成功图和失败图则用来划清边界。

注意,AI也需要划重点。最重要的不是形容词多不多,而是优先级是否清楚。首先要说明哪些信息绝对不能变,其次说这次主要修改什么,最后才是辅助性的风格描述。

“与其只说高级、自然、有氛围,不如明确光从哪个方向来,阴影偏什么颜色,应该保留多少纹理,哪些过度处理的效果必须避免。越接近画面中的实际关系,AI 越容易理解。”

和人一样,AI听懂了也不见得会做题。Jill告诉氢商业,在Picchi的自定义修图里,Agent会先结合已有的审美知识库和对原图的分析,判断用户的要求能不能直接执行。如果可以,再决定调用哪个工具效果最好、效率最高;如果一句话还不能直接落地,就继续把需求往下拆,直到变成一组可以执行的任务。

白浪认为,即使AI已经掌握了一种风格,面对新照片也得重新“看图下菜碟”。白浪会判断原图的问题、离目标还有多远、能承受多大的改动,以及照片最终用在哪里。“原图已经有合适的光线,就没必要重新造光;主体状态本来很好,也没有必要大幅改变。修图不是改得越多越好,难点往往是判断哪里应该停手。”

所以,AI所谓的“懂审美”,并不是背会几个“高级感”的关键词,而是把一句模糊的“好看”,继续拆成修改对象、方向、程度和边界,再根据每张照片重新作答。

而一旦一种风格火起来,最怕的就是“氛围感”还没弄明白,先学会了流水线生产。

Jill说,“学TA修图”学习的是一个人的修图习惯和审美,“ta的操作过程会更类似把这位博主请来为你修图”,而不是把某组磨皮、美白、瘦脸参数原封不动套给下一个人。

对于白浪而言,一旦发现辨识度下降、结构发生明显变化,或者画面虽然更漂亮却不像原图,就说明修改已经越过边界,需要退回来。

“模型有时会把风格误解成固定的脸型、妆容、构图甚至固定的颜色。真正适合复用的,是风格背后的处理关系。”

偶尔P出一张神图,显然还不能证明AI真的学会了。

一种效果上线前,AI还得先过一轮“模拟考”。Picchi团队第一款Coser厚涂风很难满足“成男”(成熟男性)角色的需求,相比少年角色,这类“成男”通常需要更明显的男性骨相、轮廓和成熟感。研发期间就不断收到用户要求增加成男类型的反馈。对团队来说,这些反馈不是简单的“许愿池”,而是在帮他们检查这套审美是否有尚未覆盖到的边界。


白浪也不会拿一次成功案例“交卷”,而是会找来不同主体、光线、拍摄距离和背景的照片反复测试。单张照片可能两到四轮就能找到方向,但要让一套Skill稳定下来,经常需要十几甚至几十张图片。真正费时间的不是把第一张修漂亮,而是找到它在哪里会翻车。

一张脸尚且要“看人下菜碟”,放大到全球市场,“好看”这件事更不可能一本教材走天下。

欧美用户更偏好保留肤质的自然修颜,东南亚和欧洲部分地区对能重新给逆光人像“打一盏灯”的AI闪光灯反响很好;到了印尼,AI发型甚至一度把美图海外版送上App Store总榜第一;日韩和泰国用户,则对妆容和风格化人像表现出更高兴趣。2026年中报里,美图甚至开始按照不同市场的审美和需求重新研究海外业务。

美图要捕捉的,并不只是一种全球通用的“好看”,而是不同人、不同地区各自认定的“好看”。

过去,美图做流行效果的方式更接近“追热点”,去Ins看明星在流行什么妆容、什么修图风格,再把它做成模板交给更多用户。Jill说,现在团队已经不太想继续生产这种“千人一面”的模板,而是希望搭一套机制,让达人、化妆师甚至普通用户,都能把自己的风格变成可以被别人使用的AI能力。

从Picchi的设想来看,美图想做的已经不只是追着流行做效果。Jill把它定义成一个“审美Agent”,既让用户展示自己的审美,也让别人学习这种审美,未来甚至还想把这种能力延伸到化妆、穿搭和造型。

当美图不再只是把流行做成模板,而是让达人和用户把自己的审美变成可复制、可分发的AI能力,它还只是在追赶流行吗?

AI未必能凭空发明一种“好看”,但当一种审美可以被一键学习、批量复刻,它离流行显然也近了一步。

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参考资料:

1、经济观察报,《美图焕新:一家“上个时代的公司”在AI中复苏》,2024.06

2、IC实验室,《美图历险记:靠AI重生,又遇模型吞噬,还有反转吗?》,2026.03

3、略大参考,《美图,一个AI版的化妆品公司?》2025.08

4、华尔街见闻,《对话美图CFO颜劲良:如果吞噬论成立,AI应用该消失一批了,但事实没有》2026.08

5、36氪,《专访美图 CEO 吴欣鸿:做 AI 产品,是一场难以提前策划的游戏》,2026.07

6、南风窗,《净赚3亿,他们靠AI美女翻身》,2024.04

7、每日经济新闻,《美图的AI应用生意,藏在一群愿意持续付费的人里》,2026.08

8、财联社,《美图CFO颜劲良:生产力应用收入未来有望超过生活场景 审美能力是AI时代护城河|财专访》,2026.9


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