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2025-02-12 15:52:33
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。
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