AI视频爆发年：未解难题与国产AI工具的全链路破局之道

2024年堪称AI领域大爆发的一年，但仍然还有很多尚未解决的问题，比如视频的ChatGPT时刻什么时候到来？

其实，我们还有很长的路要走，首先需要回答以下几个问题：

第一，控制性：你能否同时控制场景中发生的事情，比如，提示「有人向前走」，动作是否如描述的那样？关于后一点，许多产品都增加了一些功能，允许你对镜头zoom或pan，甚至添加特效。

第二，动作是否如描述的那样，这涉及到底层模型的质量问题（模型是否理解提示的含义并能按要求生成），尽管一些公司正在努力在生成前提供更多的用户控制。

第三，优质训练数据从何而来？ 与其他模态模型相比，训练视频模型更难，这主要是因为视频模型没有那么多高质量的训练数据可供学习。语言模型通常在公共数据集（如Common Crawl）上进行训练，而图像模型则在LAION和ImageNet等标记数据集（文本-图像对）上进行训练。视频数据更难获得。虽然在YouTube和TikTok等平台上不乏公开可访问的视频，但这些视频没有标签，也不够多样化。

这些用例将如何在平台/模型之间进行细分？ 我们在几乎每一种内容模态中看到的是，一种模型并不是对所有用例都「取胜」的。例如，MidTrik、Idegraph和Dall-E都有不同的风格，并擅长生成不同类型的图像。如果你测试一下今天的文本到视频和图像到视频模式，就会发现它们擅长不同的风格、运动类型和场景构成。

当然，以上问题并非短时间就能得以解决，需要投入大量的人力、物力以及财力。近几年来，也涌现出了诸多做出可喜成绩的玩家，国产工具"幻舟AI"以独特的全链路解决方案脱颖而出。它不仅支持文生视频、图生视频、视频风格迁移等核心功能，更创新性地将AI绘画与视频生成深度整合——用户可直接在平台内完成从概念设计、分镜绘制到动画生成的全流程。

幻舟AI省去了科学上网的工作，全球领先的AI图片，音乐和视频生成模型一站式访问生成。对于内容创作者而言，这意味着无需在多平台间反复切换，即可实现从静态画面到动态叙事的一站式创作。目前该工具已向设计师、影视工作室及个人用户开放，或将重新定义未来视频生产的效率标准。