技術趨勢:視頻生成正在由檢索生成、局部生成走向依靠自然語言提示詞的全量生成,生成內容更加靈活豐富,應用空間廣闊

檢索生成主要是對現有的視頻素材根據關鍵詞和標簽進行檢索匹配,再進行相應的拼接和排列組合

特點

1 采用傳統的跨模態視頻檢索技術,通過視頻標 簽的或者視頻語義理解的方式從數據庫中的檢 索,再將這些素材進行剪輯、組合拼接在一起, 本質上還是鍵值對匹配的邏輯

2 例如短視頻平臺的知識類視頻、解說類視頻, 通過文本關鍵字在數據庫中進行素材檢索,然 后在進行拼接組合生成

3 創意空間有限,沒有貢獻增量素材,但成本J 低,生成速度J快

僅針對視頻的一部分進行生 成,例如視頻中人物角色、 動作、背景、風格化、特殊 效果等

特點

1 采用傳統的計算機視覺(Cv)、計算機圖形學 (CG)技術,但生成功能有限,主要是一些局 部的垂點功能

2 例如效果生成,在現有視頻上添加多種效果, 如濾鏡、光影、風格化、美顏特效等。也可以 做局部動態化,如人物的面部表情生成、搞笑 表情、爆款特效、舞蹈動作生成等

3 有一定創意空間,生成部分新元素,成本低但 應用的場景有限

通過文字、圖片、視頻作為提示 詞來進行憑空生成,不依賴外部 素材,核心在于大模型的能力

特點

1 采用基于Transformer或者擴散模型的大模型路 線,可以通過自然語言或者指導圖進行全局生成 (但也可以嵌入已有內容),視頻的內容、風格、 長短、分辨率、寬G比都可以進行靈活調整

2 例如生成天馬行空的創意視頻、藝術視頻、卡通 視頻等等,非常靈活

3 創意空間無限,所有的元素都是全新生成,現 階段成本G昂,但天花板G,應用場景廣泛

附件：AI視頻生成研究報告-由檢索生成、局部生成走向依靠自然語言提示詞的全量生成