妙鸭相机的爆火带给想做产品的技术人员的一些启示

写在前面

大家好，我是刘聪NLP。

今天给大家带来黄文灏大佬（知乎@黄文灏）的一篇文章，《妙鸭相机的爆火带给想做产品的技术人员的一些启示》。

几周前有人给我看妙鸭相机，说这个产品会火的时候，我很不以为然的回了一句，这个东西我半年前就做过了。但后来妙鸭越来越火，和周边的人关于妙鸭的讨论也逐渐变多，虽然嘴上还是说这个东西没啥技术门槛，但是对于产品还是有了更多的思考。作为一个对产品很感兴趣的研究员，发现技术同学做产品还是有很大短板的。

同类型产品最先出道的是国外一个叫做Lensa的产品，在去年11月底推出了一个Magic Avatar的功能，用户上传8—10张只有自己的脸的自拍照，然后选择性别和主题（包括“宇宙”、“仙女公主”、“动漫”），Lensa就会根据你的脸生成不同艺术风格的图像。Lensa在12月的前5天，达到了400万次的安装量，登上了苹果和谷歌应用商店的排行榜第一。而这五天期间，消费者在Lensa上共花费了820万美元。后来高峰期甚至可以做到300-400万美元的日营收。

大概在今年1月份的时候，在大部分精力投入在Large Language Model的时候，我们团队的一个员工和两个实习生（研究院的研究员都是全栈工程师，能写后端也有做前端）花了不到一周的时间就做了一个和Lensa类似的小程序，我自己还客串了一下产品经理画了一些原型图。当时还没有Lora，大家用的都是Dreambooth的技术，之前也用Dreambooth做过孩子照片生成，广告生成等基本功能。小程序其实就是把之前折腾过的技术做了一下封装，更像一个产品。

大家很快完成开发以后发现这个东西想作为一个产品有一些无法解决的问题，简单讨论一下就放弃了。就留下了上面这一段产品流程的视频。当然，代码都还在，有人需要可以share出来给大家图一乐。当时我们认为的大问题主要有：

• 要求用户上传10-20张照片，对用户要求太高，用户不愿意
• 用户照片有很强的隐私性，政策可能不允许
• 上传照片后，训练模型需要10分钟以上，中间没有用户交互，用户很难回来
• 训练模型的成本不低（大几块钱），要求用户付费难度大
• 大多数用户是图新鲜，用户黏性差

回过头看，当时我们觉得这个产品没法做的问题妙鸭其实一个都没有解决，但是妙鸭还是火了。可见技术人员和产品的思维在两个世界，不禁感叹当时如果我们有一个不错的产品经理，可能做出妙鸭的就是我们了。

技术人员经常陷入的问题

相信当时做过类似工作的团队有很多，但都没有做出爆款。联想到这个情况不只这一次，去年意间AI人物图片动漫化的功能爆火的时候，就吐槽说一点技术门槛都没有，我们一个月前就做了类似的功能（可以看http://flagstudio.baai.ac.cn)。这两天仔细复盘了一下发现技术人员做产品还是有很多天生的缺陷的，写一些比较明显的问题，想到更多之后再补充。

一、太重视技术门槛，想做别人没法复制的东西

当时团队讨论做什么应用的时候放在第一位的总是技术门槛在哪儿。像Stable Diffusion动漫模型，DreamBooth这种技术总觉得谁都能做，没有壁垒，就算做出来别人也能轻易模仿。当时我们想做个算法只需要上传一张图片，就可以出高质量的写真，这个才有技术门槛，结果捣鼓半天也没个头绪。当然，做技术门槛的想法没有错，过分强调技术的重要性就容易在死胡同里越走越深。很多短期内技术达不到的问题可以用巧妙的产品设计来解决（不过在我看来妙鸭并没有解决）。我相信现在随便找个学生，给两天时间都能把妙鸭背后的那个技术复现出来，真正形成壁垒的恰恰是产品本身。

二、想要的太多太全，不懂less is more

从上面的demo可以看到，我们做了人物、宠物、物品三个大的类别。觉得单一做人物太简单了，没啥难度。而且我们的技术是通用的，做宠物很有意思，做物品可以吸引广告主。技术人员想要强调的是技术的通用性。但产品往往就是需要一个点做透，打穿。功能越多，越说明没有想清楚目标用户是谁（拍写真的人、养宠物的人、广告主可能三者的overlap很小），相反，单一功能的爆火才是对用户需求的真正洞察。而且很多产品经理对细节的把控是技术人员完全不会去想的问题。

三、不会产品运营和流量增长

我相信不管是妙鸭相机还是意间AI，他们爆火的背后都缺不了产品运营和增长。如果说产品经理的工作某些技术人员还能兼职做一下，碰到产品运营和流量增长就真的两眼一摸黑了。所以，组建团队的时候一定要配备齐全。特别是当下，因为ChatGPT的强大功能给产品研发带了很大的不同。产品经理可以很简单地1. 基于ChatGPT，定制prompt来完成某些想到的功能点或是直接做个产品；2. 通过ChatGPT的帮助开发简易地程序。可以一两天就做成一个像模像样的小产品，如果有产品运营和流量增长的同学的加持，很快可以达到客观的用户规模。然后通过用户数据反馈可以不断迭代优化产品，慢慢形成技术壁垒。这波AI浪潮的前期，可能会有大量很轻的小应用出来，每个团队都可能只有几个人，但必须要有一个会产品运营的流量增长的。

最后

到现在，我还是觉得妙鸭相机可能就是火一阵，和当时的意间AI一样，DAU瞬间缩水2-3个数量级。但还是希望通过仔细学习它爆火的原因和方法，给想做产品的技术人员一些启示。虽然，看到了技术人员做产品的很多问题，但我始终认为AI时代特别是LLM时代，最好的产品经理一定是技术人员。

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