不止有SORA！一文带你了解 AI 视频生成技术的探索与趋势

随着科技的不断进步，生活中所见的一切已经不再局限于现实。在这个数字化时代，无论是图片、视频，还是其他形式的媒体内容，都有可能是通过 AI 算法生成的。精彩的场景、动人的情节，甚至栩栩如生的角色，都可能是由 AI 算法创造出来的。当你观看一段视频时，你是否曾思考过这个问题：这是一个真实的视频，还是由 AI 算法生成的呢？

前几天 Sora 横空出世震撼全场，今天 Stable Diffusion 3 也如约而至！在生成式 AI 发展正如火如荼的今天，许多小伙伴也在使用趋动云强大且灵活的算力进行相关探索。

本篇文章将探讨视频生成技术的发展现状，介绍一些近期刷屏的视频生成工具，包括商业产品和开源项目。

Sora

Sora 是由 OpenAI 开发的 text-to-video 模型。它可以根据一段简短的提示词，生成 60 秒的视频，不仅可以理解提示词内容，还能处理细致的场景，运用复杂的运镜、生成丰富的情感状态，实现真实的物理交互。

• 官网链接：https://openai.com/sora

Sora 效果演示

提示词：一位时尚的女士穿着黑色皮夹克、红色的长裙和黑色短靴、手拿黑色手袋，在东京一条灯光温暖、霓虹灯闪烁、带有动感城市标志的街头自信而随意地行走。她戴着太阳镜，大红唇。街道潮湿而有反光效果，色彩缤纷的灯光仿佛在地面上营造出镜面效果，许多人在街道上来往。

Stable Diffusion 3

Stable Diffusion 3 是由 Stability AI 公司发布的新一代图像合成模型。相比前一代产品，它能生成细节丰富的多主体图像，并提高了文本生成的质量和准确性。

特点

• SD3 的参数数量范围从 8 亿到 80 亿不等。允许不同版本模型在各种设备上运行——从智能手机到服务器。意味着 AI 算力消耗或许会更低，推理速度却更快。

• SD3 系列采用了 diffusion transformer 架构（类似于Sora），一种利用 AI 创建图像的新方法，它将通常的图像构建模块（如 U-Net 架构）换成了一个在小块图片上工作的系统。这种方法不仅能高效扩展，还能生成更高质量的图像。

• 另外，还采用“flow matching”技术，一种创建 AI 模型的技术，可以通过学习如何从随机噪音顺利过渡到结构化图像来生成图像。不需要模拟流程中的每一个步骤，仅专注于图像创建应遵循的整体方向或流程。

• Stability 公司表示，一旦测试完成，其权重可以免费下载并在本地运行。

• 可以实现视频、3D等功能。

SD3 效果演示

Stable Video Diffusion

Stable Video Diffusion 是由 Stability AI 发布的视频生成大模型，是基于他们原有的 Stable Diffusion 文生图模型开发的，专门用于视频生成的大型模型。

• 论文链接：https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/655ce779b9d47d342a93c890/1700587395994/stable_video_diffusion.pdf

• 项目链接：https://github.com/Stability-AI/generative-models

• huggingface链接:https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt

在线体验

• https://replicate.com/stability-ai/stable-video-diffusion

在该页面可以直接查看演示效果图，也可以使用自己的图片上传生成视频。

VideoPoet

VideoPoet 是由谷歌开发的一种大型语言模型（LLM），能够胜任多种视频生成任务，包括 text-to-video、image-to-video、video stylization、video inpainting & outpainting 和 video-to-audio。VideoPoet 的一大特点是可提升视频时长，通过重复的方法延长视频的长度，即让 AI 根据视频的最后一秒预测下一秒的内容。

• 官网链接：https://sites.research.google/videopoet/

• 论文链接：https://storage.googleapis.com/videopoet/paper.pdf

VideoPoet 效果演示

长视频

趋动云赋能视频创作

视频生成技术的飞速发展离不开算力的强大支持。随着云计算技术的日益成熟和普及，趋动云作为算力服务商提供了高性能、高可靠性的算力资源，为视频生成技术的进步奠定了坚实基础。利用云计算平台提供的强大算力，视频生成模型能够更高效地训练和推理，从而不断提升生成的质量和效率。

未来，随着算力技术的不断创新和发展，视频生成技术将迎来更加广阔的发展空间。

参考文献

• https://stability.ai/news/stable-diffusion-3

• https://arstechnica.com/information-technology/2024/02/stability-announces-stable-diffusion-3-a-next-gen-ai-image-generator/

• Flow Matching论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.02747

• https://blog.research.google/2023/12/videopoet-large-language-model-for-zero.html

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