AI文生视频：行业引领者的赛道

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2023-12-07 06:04:19

AI文生视频：行业引领者的赛道

在当下的AI赛道上，AI生文、生图的应用，早已层出不穷，相关的技术，也在不断日新月异。而与之相比，AI文生视频，却是一个迟迟未被“攻下”的阵地。抖动、闪现、时长太短，这一系列缺陷，让AI生成的视频只能停留在“图一乐”的层面，很难拿来使用，更不要说提供商业上的赋能。直到最近，某个爆火的应用，再次燃起了人们对这一赛道的关注。关于这个叫做Pika的文生视频AI，这些天想必大家已经了解了很多。因此，这里不再赘述Pika的各种功能、特点，而是单刀直入地探讨一个问题，那就是：Pika的出现，是否意味着AI文生视频距离人们期望中的理想效果，还有多远？

难题与瓶颈

实事求是地说，目前的AI文生视频赛道，难度和价值都很大。而其中最大的难点，莫过于让画面变得“抽风”的抖动问题。关于这一点，任何使用过Gen-2Runway等文生视频AI的人，都会深有体会。抖动、闪现，以及不时出现的画面突变，让人们很难获得一个稳定的生成效果。而这种“鬼畜”现象的背后，其实是帧与帧之间联系不紧密导致的。具体来说，目前AI生成视频技术，与早期的手绘动画很相似，都是先绘制很多帧静止的图像，之后将这些图像连接起来，并通过一帧帧图像的渐变，实现画面的运动。但无论是手绘动画还是AI生成的视频，首先都需要确定关键帧。因为关键帧定义了角色或物体在特定时刻的位置和状态。之后，为了让画面看起来更流畅，人们需要在这些关键帧之间添加一些过渡画面（也称为“过渡帧”或“内插帧”）。可问题就在于，在生成这些“过渡帧”时，AI生成的几十帧图像，看起来虽然风格差不多，但连起来细节差异却非常大，视频也就容易出现闪烁现象。这样的缺陷，也成了AI生成视频最大的瓶颈之一。而背后的根本原因，仍旧是所谓的“泛化”问题导致的。用大白话说，AI的对视频的学习，依赖于大量的训练数据。如果训练数据中没有涵盖某种特定的过渡效果或动作，AI就很难学会如何在生成视频时应用这些效果。这种情况，在处理某些复杂场景和动作时，就显得尤为突出。

行业引领者的赛道

AI文生视频赛道的难度和价值都很大，但要想持续保持领先，需要具备强大的算力、跨领域合作能力和技术自主性。行业正在向AI视频倾斜，AI文生视频的爆发期或许即将到来。

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