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2024-09-21 41 人工智能AI行业报告
视频大模型迎来Sora时刻,生产力工具蓄势待发。自Sora发布以来,国内外已有十多家公司发布或更新视频生成模型。 客观对比:与Sora差距缩小,抢占用户或为未来主线。国内外之间的差距正在逐步缩小,视频时长、分辨率等基础功能具有复 制性,未来竞争或向抢占用户、提升粘性等方向迁移,从而需要保障生成质量更高的可用视频,使得视频一致性更高、文本指 令遵循更准确、物理真实模拟能力更强。 主观对比:视频质量提升显著,离物理世界模拟器仍有距离。文生视频领域,视频画面普遍清晰,而在动作幅度与物理还原度 方面差异较大,我国Vidu、清影或已处于视频生成大模型第一梯队,生成时间相对其他模型倍数减少,且在动作幅度、物理还 原度等复杂任务完成性较好;图生视频领域,整体效果优于文生视频,国内与国外差距进一步缩小。 视频大模型具备商用潜力,下游应用正在储能。未来随着用户习惯的培育以及算力基础设施的完善,视频大模型的或者办公、 广告、电影、游戏等多领域具有广阔的前景。 算法、算力、数据三要素,视频大模型通往AGI的必经之路。 算法:视频生成模型算法主要由基于SD逐帧生成和基于时空Patches两种范式构成,是效率与效益的比拼。前者模型更容易训练, 而视频内容一致性要差一些,长视频训练存在困难;后者训练成本更高,但是生成视频的长度与一致性更容易得到保障。 算力:以Sora为例,一定条件下测算,Sora训练算力需求是GPT-4的4.5倍,而推理算力需求接近GPT-4的400倍。 数据:高质量数据是模型能力的保障,而用户数量或为开启模型迭代“数据飞轮”的关键。
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