当我还在跟ChatGPT聊天时，AIGC圈子里已经刷起了新玩意儿——
小红书用户“汗青”
这是AI生成的乔布斯，他仿佛从画中醒来，对着镜头侃侃而谈ChatGPT，嗓音也颇似原声。
据作者“汗青”介绍，视频中的文案选自于他与ChatGPT的对话，乔布斯的形象由AI作图工具Midjourney生成，AI拟声工具ElevenLabs提供了嗓音复刻，最后通过AI视频工具D-ID将图像转为视频。
借助类似的AI工具，网友用“魔法”生成的纸片人都能动起来了，甚至还能轻松创造一个自己的数字分身。
即刻用户“穆宁Morning”
AIGC降低了创作门槛，越来越多的人正试图让AI参与内容创作，从文案、录制到配音、剪辑，几乎可以让AI全包了。据国外商业咨询机构Acumen Research and Consulting预测，若考虑下一代互联网对内容需求的迅速提升，2030年AIGC市场规模将达到1100亿美元。
近年来，AI对话、AI绘画、AI语音技术其实都有一定的发展，而相对来说，视频领域的AI模型研发和应用才起步不久。像D-ID这样仅需一张静态图片就能创建虚拟人视频的技术，属实令人惊奇。
图源：国泰君安证券研究
目前国内外有哪些AI视频创作工具？AI又将给视频内容生产和交互体验带来什么改变？本文对此进行了盘点和分析。
AI拼接素材，套上模板秒出视频
一般视频创作包括这些环节：写脚本/文案，拍摄视频或寻找第三方素材，剪辑素材，配音，配乐，添加转场、特效、字幕、标题、封面图等。
其中，AI现在已经可以辅助完成很多任务了，比如图文智能匹配视频素材、AI自动剪辑、AI抠像、AI换脸、画质优化修复。
“图文成片”的功能在各平台推出的剪辑应用中十分常见，抖音的剪映、快手的快影、百度的百家号、B站的必剪都支持根据文案，一键拼接图片和视频素材，并同步生成字幕和配音。
输入的文案可以参考AI助手的回答。举个例子，“养猫会对一个人产生什么影响”，ChatGPT回答说养猫能减压缓解焦虑、增强社交能力、提高心理健康、增加运动量，我们可以在此基础上进行修改再导入剪映。
剪映不到一分钟就自动生成了视频，画面跟文案内容基本符合。如果对素材不满意，比如想把静态图片换成视频，可以到在线素材库中搜索更合适的进行替换。
值得注意的是，这些素材往往来源于网络或第三方服务，比如免版权图库Unsplash、Pexels，AI剪辑应用所做的是通过AI和机器学习对文案进行语义分析，分镜头处理，智能匹配相应的画面。
因此，一键图文成片对创作者最大的帮助是节省搜集素材的时间，减少人工剪辑劳动量，通过自动化、模板化的方式提高视频生产效率。
类似的视频自动剪辑工具还有“Lumen5”，主打长图文转视频，提供了大量视频模板，操作上门槛更低，像制作PPT一样拖曳文字即可转成画面。Lumen5自2017年推出至今，官网介绍已有超100万家企业客户将其作用于社交媒体营销和传播。
图源Lumen5
“vidyo”出自于印度的AI初创团队，支持长视频转短视频，通过AI语音识别技术可以从素材中自动剪辑出精彩片段，适用于直播视频切片、播客剪辑，不过目前视频语言仅支持英文。
图源vidyo
尽管目前视频创作软件的AI功能以文字匹配视频素材为主，但之后可能会加入更多AIGC工具。
例如海外的AI视频工具“Fliki”，擅长短图文转视频，输入Twitter等博客链接即可快速生成短视频，在图片素材上它还提供文字生成AI图像，由DALL·E提供技术支持。
图源Fliki
“Copydone”出自于国内AIGC初创公司，支持小红书、淘宝等各平台AI营销文案生成，同时也能根据文案自动生成配图或拼接视频。
图源Copydone
海外AI视频网站“QuickVid”集成了GPT-3、DALL·E 2等AI生成图文的能力，用户只需给定一个视频主题，剩下的都可以自动生成。不过它在二次编辑上的自由度和丰富性比较有限。
图源QuickVid
此外，视频创作中的特定需求也可以尝试用AI实现。比如AI修复老视频已有很多热门案例，历史资料、早年的影视片段都能通过“Video Enhance AI”等视频增强软件提升画质和分辨率。
图源B站
让照片说话，跨模态AI做到了
现在的AI只能算是辅助视频创作的小助手，如果想要原创度更高、从无到有地快速创作视频还比较困难，但更强大的跨模态生成视频的模型（例如文字生成视频，图像生成视频）已经在路上了。
文字生成视频，除了从已有素材库中拼接而成，实际上还有更接近于人类的工作方式，就像AI绘画模型一样学习文本和图像的抽象概念。
2022年5月，清华大学曾联合智源研究院发布“CogVideo”，这是国内首个开源的文本生成视频模型。在其Demo网站中，选择“青年女子在餐厅里喝奶茶”就可以看到AI生成的4秒视频，分辨率为480×480。
图源CogVideo
在设计模型上，CogVideo含94亿参数，将预训练文本-图像模型（CogView2）有效地利用到文本-视频模型，并使用了多帧率分层训练策略。
CogVideo生成的32帧的4秒剪辑从技术本质上来看，视频就是一帧帧的连续图像，AI文字生成视频也可看作文字生成图像的一种延伸。大致原理就是通过文本生成几个单帧的图像，再用插值算法在几个帧之间绘制图像，生成前后连贯的视频。之前Disco Diffusion走红时就有玩家利用其动画模式生成2D或3D视频，由此也延伸出一些使用门槛更低、创作更简便的AI生成视频应用。比如AI视频网站“Kaiber”，用户输入图像或文本描述，也可以从预设中选择几个词，就能快速生成4种视频结果。
图源Kaiber
近期美国流行摇滚乐队Linkin Park发布的新MV《Lost》，就是由Kaiber为其制作的动画。
图源《Lost》不过目前跨模态生成视频的AI模型仍处于探索阶段，谷歌、Meta等大厂去年都发布了相关研究论文，只有演示案例，具体产品还未上线。据Meta官网介绍，“Make-A-Video”加速了文本到视频模型的训练（它不需要从头开始学习视觉和多模态表示），也不需要成对的文本-视频数据，却可以实现丰富的文字生成视频，图像生成视频（让单个图像或两个图像间动起来），以及改变原始视频的风格。
图源Make-A-Video谷歌发布的“Imagen Video”和“Phenaki”也能实现类似以上的效果，并且Phenaki可以根据一系列提示生成2分钟以上的长视频。
太空行走的烟花
使用的提示：
宇航员穿过火星上的水坑的侧视图
宇航员在火星上跳舞 宇航员
在火星上遛狗
宇航员和他的狗看烟花
图源Phenaki
人工智能公司Runway曾参与构建了第一个版本的Stable Diffusion，最近他们又发布了一个新的视频生成器“Gen-1”，即将开放内测，宣称可以把视频转换成任意风格。
图源Gen-1根据Gen-1官网演示，用户提供一张参考图，就能对原视频进行指定风格化的渲染，或者用文字指示修改视频中的部分素材，甚至还可以输出3D模型渲染和定制视频。
图源Gen-1在AI生成3D短视频方面，近期国内的深氧科技完成了千万元级天使轮融资，引入GPT3.5、Transformer、Diffusion Model等AI技术红利，其发布的O3.xyz引擎V1.0版本支持一站式生成3D短视频内容，百万粉博主“特效卡卡西”等创作者已加入内测。
图源O3.xyz
可见跨模态AI生成视频正在加速发展中，“用嘴做视频”，未来在短视频、影视、设计、游戏、电商等诸多行业都存在应用的可能。回到开头提到的“D-ID”，生成数字人/虚拟分身也属于图像生成视频的一种类型，这类工具目前在企业培训和营销方面的应用案例比较多。2020年推出的AI视频创作产品“Synthesia”显示已有数千家公司在使用，用户可以从现有演员库中选择或上传自己的视频来创建AI形象，然后输入脚本，让AI配音、拼接素材就能输出视频了。
图源SynthesiaSynthesia通过训练神经网络来达成逼真的合成效果，相比传统视频制作来说，减少了真人出镜录制等环节，能节省制作费用和周期，而且能一键生成多国语言的视频，便于本土化服务。因此，企业多用于大规模生成员工培训、产品入门演示、市场营销等视频。D-ID则在更早以前就开始研发图像处理技术，曾与MyHeritage合作推出“深度怀旧”计划而闻名，借助AI工具，用户可以让已故亲人的静态照片变成栩栩如生的动态视频。
最近乘着ChatGPT的热潮，多种AI工具组合制作的视频被更多人看见了，D-ID的体验门槛较低，即使是不懂视频创作的新手，只要上传一张图片，几分钟内就可以生成有人物解说的视频。
图源D-IDD-ID自动为人物添加了一系列面部动作，会模拟一些轻微的头部运动，不过有时表情显得有点怪异，太逼真的照片可能会令人产生“恐怖谷”的反应。同时，用户无法上传涉及政治、性、犯罪、名人、歧视性图像，D-ID会提示违规风险。这意味着AI生成视频技术同其他生成内容一样会面临版权、伦理等问题。
下一波AIGC浪潮，我们如何应对
去年Stability AI的CTO Tom Mason曾判断，继文字生成图像后，下一波浪潮肯定是视频、音频和3D。当AI可以写文章、画画、做视频，试图包揽大部分创作任务时，人类接下来该做什么呢？这里仅谈谈我的思考，首先技术人员可以继续开发和完善AI模型。在TikTok的官网上，已经挂出了AIGC方向机器学习工程师的招聘需求。
图源TikTok CareerTikTok表示，“AIGC最近的突破使我们相信可以将AIGC技术用于商业目的，尤其是创意制作。想想AI生成/辅助的广告创意脚本，甚至是AI生成的商业图像和视频，它们将永远改变创意制作行业。”当下的AI视频模型还不能很快生成像AI绘图那样高质量的作品，比如存在视频模糊、动作不自然、缺少细节等问题。但随着国内AIGC的技术发展，相关场景应用生态可能有很大的想象空间，包括上文提到的一些AI技术公司目前已经开始提供付费服务了，为个人和企业有针对性地提高内容生产效率。对于内容创作者来说，与其担忧会不会被AI取代，不如去学习认识和使用AI工具，让AI代替重复性的琐碎工作，将更多时间花在自己的核心优势上，产生更高质量的内容。的确有了AI的加入，内容竞争会愈发激烈。有创作者说D-ID出现后，“所有念稿式、新闻播报式的纯搬运类视频都将受到巨大冲击”。从用户角度出发，我想只要是高质量内容，即使是AI批量生成的又如何？我们担忧的其实是低质内容的泛滥。平台和用户都需要避免AI被滥用，比如生成虚假、仇恨、歧视或有害的内容，甚至是引发诈骗等犯罪行为。谷歌曾提到出于安全和伦理的考虑，在Imagen Video的内部试验中应用了输入文本提示过滤和输出视频内容过滤，但目前仍存在重要的相关风险，暂时不会发布两个视频生成模型的代码或Demo。总之，AI技术一方面大大降低了从文本到视频内容创作的门槛，另一方面AIGC也推动着内容行业革新，目前至少能达到一定程度的降本增效，但发展初期还未建立起新的规则和秩序，最终如何改变行业还得看人的作用。
