AI视频工具技术路径清晰、目前面临模型、数据集、算力成本三方面掣肘。AI视频工具已从GAN演进至Diffusion框架，当前理论和未来技术路径较为清晰。目前AI视频工具仍面临模型、数据集、算力成本三方面的掣肘，随着产业发展和技术进步，AI视频厂商有望陆续填补相应短板。Pika热度出圈、百花齐放下AI视频工具加速成熟。Pika发布正式产品Pika1.0，具备文生视频、图生视频等五大能力，目前生成视频的时长约为3s，在语意理解、生成视频的连贯性和清晰度方面有着较好表现。23年8月Runway的更新将生成视频的时长从4s延长至18s，取得较大突破。视频AI口型匹配和翻译工具Heygen商业化进展顺利，23年11月ARR已达到1800万美元。此外，Meta、字节跳动、Stability ai的AI视频工具均在11月取得进展，百花齐放下AI视频工具有望加速成熟，爆款应用值得期待。互联网时代已经降低了内容分发门槛和图文视频创作门槛，推动了图文、短视频UGC平台的建立。AIGC未来将提升图文、短视频UGC质量，并进一步降低更高维的长视频、游戏、3D创作门槛，全民创作时代可期。 AI视频工具在C端短视频社交、B端营销创意等领域落地较快，未来随着技术成熟，还可在动画影视制作等领域应用，商业化前景广阔。主要经历了生成器技术和基于transformer模型的优化，技术体系主要是神经网络生成细节，以及基于transformer模型的模型在图形中的应用，目前主流的技术是transformer模型和扩散模型，它们主要应用于短视频内容输出，优势是transformer模型可以生成比较长的时间，扩散模型耗时比较长。第二个问题的补充内容是什么？多模态模型的演进方向是什么？多模态模型的迭代主要基于算法上多模态模型的更新，这个迭代能够让模型能够第一时间拉长，又让这个模型能够在动态连贯性更好，而不是仅仅是简单的模型应用。两个方向，一个是直接视频融合，一个是直接生成图片，另一个方向是视频平台融合度高，可以更容易生成更长时间的视频，在同样计算成本上优势相对较大。整体来讲，文生视频领域处于极早期的状态，很难实现精准超长时间和视频质量的满足条件下完成对行业效率的提升。目前，pika等文生视频工具都处于01.0之下的版本，相对于竞争对手如runway n two等有优势。差异，精准级的描述可能会省略掉一些重要信息，但能够准确地描述事物。很大，主要是由于模型处于早期状态，所以现在水平差不太多，但未来随着数据集的扩大，优化程度也会提高。文生视频的发展前景如何？专业级的视频内容生产面临哪些问题？文生视频目前还处于早期产业化阶段，适合快速变现的互联网应用。但它在专业化的视频内容生产上还有很大的距离，需要大量的数据和模态以及专业能力的结构来完成。需要镜头的全面可控，包括镜头调度、人物背景效果层次感、景别的延展和视频长度等，每个环节都需要AI化。挑战主要在于提升流程效率，每个环节都需要达到人工智能。与长视频的区别在于调度手段和拍摄模式不同，但在互联网传播领域的应用水平更高，具有导向性作用。基于画面，可以实现动态融合，但完成对场景的动态融合时匹配度很差，视频高清程度和完整程度也很差。文生视频工具能参与哪些电影制作流程？文生视频工具的应用范围是什么？文生视频工具能在哪些场景流程中参与制作？文生视频工具能参与一些短的视频制作，但需要更长时间的发展。现在这些工具部分参与到电影制作流程当中。可以用来完成一个静态图的生产，也可以用来进行创意设计流程的整理，增加效率或给意向性概念性定标准。文生视频工具能参与一些概念图、设计图的制作，在创意那个流程里完成一些概念图、设计图的应用。3D建模和快速场景建设提供帮助，能加强文3D文生视频的内容生产。还能帮助完成立体模型和场景建设，提高场景建立速度。文生视频工具的应用能对电影特效和电影制作提升哪些要素？未来的全息和3D处理提升效率，同时能完成镜像文生视频的应用，提高对静态图的高精度处理能力，还能完成对单帧画像的匹配和精度描述。会更大，对游戏和动画电影的利好速度会快于真人电影或者说真人结合的3D电影。动画电影和真人电影在内容特点上有何不同？真人电影和动画电影的边界如何划分？都需要依赖CD制作，但在内容上主要取决于题材和大量CD场景的应用，未来可能会存在交叉融合的情况。划分并不完全依赖于是否依赖真人，而是更多取决于编辑现实完成程度，包括人脸的编辑、人物动作的真实性等因素。在魔幻、玄幻、科幻等题材内容上会有颠覆，甚至有可能出现更加超出现实维度的生产，成为真正意义上的动画电影。可以让电影中的真人内容被虚化，从而形成更高水平的虚拟度和真实度。AI生成的画像其实是大量训练拼接的，可以实现无限接近真人的效果，甚至能超越现实中的真人。但是，由于未来可能出现大量虚拟人像，因此需要考虑保护肖像权等要素。在AI时代，虚拟人像和真人之间的界限已经变得不那么明显，未来可能不需要真人参演虚拟人像的拍摄，但是保护肖像权等要素还是需要考虑的。这取决于行业的发展目标和国家的战略等因素。应用了transformer和扩散模型，但目前主要以扩散模型为主。基于视频的生成技术路径和其他技术路径相比有哪些优劣势？生成效率精度和成本都不同，但技术结构上优势并不是最大的，需要考虑场景和数据集的情况。没有明显的优劣之分，但对于做通用型平台的效率，GPT5和垂直工具之间的效率可能有一定的差距。能否被放大的要素取决于内容库的大小和数据集的精度匹配要素。具有大量版权短视频的机构有优势，但如果转型做文生视频内容或人工智能跟行业内容生产的过程的部分，它至少在某个类的优势上是显著的。除了拉玛和GPT，其他模型的优化也很重要。不同的模型结构对于场景性的融合也很重要。创业公司要考虑模型和多模态融合两个维度，同时进行快速迭代和标注数据集。决定了其底层能力，不同的公司采用不同的刷题方法和通用模型，使其应用的场景更多。底层的大方向是一样的，它们在做多模态的优化，使其更适合某个场景。创业公司需要考虑模型和多模态融合两个维度，同时进行快速迭代和标注数据集。多模态融合包括将不同类型的数据和应用整合到一个平台上，使用工具时能够达到最佳的效果。需要根据场景需求来进行匹配，比如说需要优化功能的方面，需要将需求转化为功能点，通过PPT的应用优化和实现来达到效果。实现不了，但目前使用的版本已经是比较流畅的，能够制作动画的效果。主要靠拼接效率，通过一段一段的描述把它们连在一起，支持四个4秒画面的拼接效率。会产生较大的质的提升，是实现中长视频可控又高效、高速生产的关键。越来越傻瓜化，能够提升内容制作平权，对个人创作者和大公司都有利。region transformer和这两个模型的结合是什么意思？目前有哪些前沿的技术方向可行？影视制作和人工智能模型训练专家在视频质量控制方面有何重要性？包括有一些可能性方向，但是这个难度还是相对较大。目前来看，包括有一些可能性方向，但是这个难度还是相对较大。是需要共同努力的，因为跨行业的背景很重要。完成跟更其他智能化的结合，对电影工业和制作视频制作工业的内容，降低整个动画电影的全成本的效率。就是指对视频的差值的有效性，它也依赖于数据集和模型。1）有AI视频相关产品储备和探索的公司：美图公司、易点天下、焦点科技、果麦文化；2）其他在AI应用探索上有边际变化的公司：昆仑万维、掌趣科技、浙文互联；3）AI视频技术有望提升影视行业的效率，关注华策影视；4）计算机相关标的：虹软科技、万兴科技、福昕软件。
作者利益披露：转载，不作为证券推荐或投资建议，旨在提供更多信息，作者不保证其内容准确性。
声明：文章观点来自网友，仅为作者个人研究意见，不代表韭研公社观点及立场，站内所有文章均不构成投资建议，请投资者注意风险，独立审慎决策。
