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探索AI视频时代的革新

AI视频的全景概览与分类

当前，AI视频的概念涵盖了一系列技术路径，从文生视频大模型Sora、Runway、快手可灵、万兴“天幕”到虚拟人视频HeyGen、万兴播爆、Synthesia，直至AI风格化视频DemoAI等，乃至AI剪辑技术如文字快剪。这些技术共同构成了AI与视频融合的广阔领域，但其背后的技术差异性值得深入探讨。

虚拟人视频与AI风格化视频的区别

• 虚拟人视频：主要依赖于虚拟人技术，包括面部识别、建模、渲染和驱动，AI在此主要应用于驱动虚拟人形象，应用场景集中在需要稳定人物形象的口播营销、新闻播报等领域。
• AI风格化视频：通过将原始视频拆解为每一帧图像，替换为AI风格化图像，最终合成AI视频，实现从视觉到视觉的转换。

文生视频技术的挑战与突破

• “10秒以内”之困：文生视频技术受限于时长和控制、时间连贯性等问题，难以实现长时间连续流畅的视频生成。这主要是由于算法需要理解并构建接近真实世界的复杂物理规律，导致数据和学习成本急剧增加。
• Sora的革新：Sora的出现打破了上述局限，通过DiT架构、独特的视频分解逻辑以及强大的语言理解能力，显著提升了生成质量，被视为文生视频领域的重大突破。

数据与流程的关键

• 高质量训练数据：全球范围内，高质量标记训练视频数据稀缺，获取高质量视频数据的最佳途径可能是与专业视频工作室、制作公司乃至电视台等机构合作。
• 工作流程优化：AI视频生成的全流程涉及多个环节，包括创作灵感、图像生成、视频制作、音频生成和后期剪辑。采用“车间模式”协同生产，即利用垂直大模型处理不同环节，可以有效提升效率和内容质量。

万兴科技的探索

• 万兴“天幕”：作为国内首个音视频多媒体大模型，万兴“天幕”通过与中广天择的战略合作，完成了大量本土化高质量音视频数据的沉淀，展示了AI视频技术在本土化应用上的潜力。

展望未来

AI视频技术的快速发展预示着一个充满活力和创新的数字时代。尽管面临挑战，但其巨大的潜力和应用前景使其成为推动数字内容创造和消费方式变革的重要力量。未来，AI视频技术将持续革新，为用户带来更加丰富、多元和互动的数字体验。