作者信息
【原文作者】 AI Pioneer
【作者简介】 AI先行者家园
【微 信 号】 AI_Pioneer
文章摘要
【关 键 词】 AI视频、技术发展、应用前景、挑战分析、产品案例
去年是人工智能（AI）视频技术快速发展的一年，从年初的无公开文本转视频模型到现在的数十种AI视频生成产品，用户规模也迅速扩大到数百万。本文回顾了这一年AI生成式视频的发展，并着重讨论了值得关注的技术和应用。
AI视频可以分为四大类：文本/图片生成视频、视频到视频的生成、数字人类和视频编辑类型。这些分类覆盖了从简单的文本描述生成视频到复杂的视频编辑和风格转换等多种应用。其中，文本/图片生成视频技术已经被多个产品采用，如Runway、Pika和NeverEnds等，它们分别代表了不同的风格和应用方向。
在技术层面，生成式AI视频主要依赖于三种底层技术：生成式对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）和Transformer架构。GAN通过生成器和判别器的对抗过程生成逼真图像，但存在失真、训练稳定性和多样性方面的挑战。扩散模型则通过逆向扩散过程从噪声中构造数据样本，能够产生高多样性的图像。Transformer架构则擅长处理长序列数据，适合生成长视频内容。
AI视频外延技术和应用方面，如阿里的“全民舞王”和DomoAI的“真人视频转化为动漫”，展示了AI视频技术在娱乐和创意产业中的广泛应用潜力。这些技术结合了扩散模型、Controlnet和其他技术，能够生成视觉上一致、动作上可控且时间上连贯的动画角色。
展望未来，Transformer架构在视频生成领域显示出巨大潜力，如Google的VideoPoet项目，它能够一站式生成视频、音频，并支持更长视频的生成。此外，Transformer与Diffusion Model的结合，如窗口注意力潜在Transformer (W.A.L.T)，预示着未来可能是这两种模型并存的状态。
尽管AI视频技术取得了显著进展，但仍面临一些挑战，如提高视频清晰度、保持人物一致性和增强可控性。这些挑战需要在未来的技术发展中得到解决。
最后，文章呼吁对AI视频技术的持续关注和支持，并期待AI视频的GPT时刻的到来，这将为创作者带来更多灵感和可能性。
原文信息
【原文链接】 阅读原文
【原文字数】 3589
【阅读时长】 12分钟
