生成式AI+视频行业报告（54页）

行业报告下载 2024年08月30日 06:45 管理员

2023 年红杉资本在关于生成式 AI 发展进程的预测报告中表明，在历经文生文、文生图的升级迭代后，我们目前正处在 AI+生产力办公&设计、AI+视频和 AI+3d 渗透的历史节点上。在底层大模型技术迭代逐渐加速的今天，AI 文本对话、AI 文生图、AI 陪伴等方向已经逐渐成为竞争激烈的主要方向，展望未来我们需要对更多 AI+ 做深入的研究，而视频方向一直是业内关注的重点方向之一。视频杂糅了文本、语音、图像等多维度内容，其训练的难点也往往在于视频数据对数量和质量的不足、算法架构需要优化、物理规律性较差等等，但我们相信，随着 AI+视频的技术和产品升级迭代，众多行业有望受益，诸如电影、广告、视频剪辑、视频流媒体平台、UGC 创作平台、短视频综合平台等，而目前正处在 AI+视频发展的关键性时刻，正从 AI+视频创意生成逐渐过渡到一站式视频生成+剪辑+UGC 的后续阶段。文/图生视频面临着众多方面的挑战，例如： 1）计算成本：确保帧间空间和时间一致性会产生长期依赖性，从而带来高计算成本； 2）缺乏高质量的数据集：用于文生视频的多模态数据集很少，而且通常数据集的标注很少，这使得学习复杂的运动语义很困难。文生视频模型需要依赖于大量数据来掌握如何将文本描述转化为具有写实感的连续帧，并捕捉时间上的动态变化； 3）视频生成质量：时空一致性难以保持，在不同镜头、场景或时间段内较难确保角色、物体和背景的一致性。可控性和确定性还未充分实现，确保所描述的运动、表现和场景元素能够精确控制和编辑。视频时长的限制，长视频制作仍面临时间一致性和完整性的挑战，这直接影响到实际应用的可行性； 4）语义对齐：由于自然语言具有复杂性和多义性，文本语义理解、文本与视频元素的映射关系仍是挑战； 5）产品易用性：对于文生视频，产品的易用性和体验仍需改进。个人用户希望制作流程易上手、符合习惯，并支持快速素材搜索、多样模板、多端同步和一键分享；小 B 端用户关注成本可控下的快速营销视频制作和品牌传播效果；行业用户则需要内容与交互性的融合，包括商用素材适配性、快速审核和批量制作分发能力； 6）合规应用：文生视频的应用面临素材版权、隐私安全和伦理道德等风险。

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