AI 视频生成全面爆发！OpenAI、谷歌纷纷入局，背后技术逻辑揭秘

近年来，AI技术取得了飞速发展，其中AI视频生成技术尤为突出。

过去几个月里，全球知名科技公司OpenAI、谷歌DeepMind和初创公司Runway都纷纷深入AI视频生成领域，标志着视频生成迎来爆发式发展。

随着这些AI视频生成工具被广泛使用，甚至连最普通的创作者，如今也能轻松制作出令人惊艳的内容，这大幅提高了视频制作的效率。

Netflix作为AI视频生成技术的先锋，在剧集《永恒宇航员》中，首次大规模使用 AI 生成视觉特效，这项技术的应用不仅提升了影片的视觉效果，相对传统制作方式而言减少了成本和时间。

也使人们看到了AI在内容制作中的巨大潜力，这也是生成视频技术首次进入大众电视制作领域。

随着AI视频生成技术被越来越多用户掌握，其弊端也逐渐显现。

尽管该技术发展迅速，并为创作者提供了前所未有的便利，但它并非没有挑战。

如今，市面上有一系列高端工具，专业的视频制作人或许会将生成模型嵌入他们的工作流中，以提升效率和创新能力。

然而，对于大多数普通用户而言，他们只需在应用或网站上简单输入指令即可生成视频。

例如，用户可能会通过输入“嗨，Gemini，给我生成一段独角兽吃意大利面的影片”，来获取他们所需的内容。

然而，生成结果的质量仍不稳定，返回的结果时好时坏。这就要求用户通常需要多试几次，甚至十几次，才能得到一个相对满意的版本。

那么问题来了：为什么生成结果参差不齐？为什么这么耗能？

答案是：如今的主流视频生成模型多采用潜在扩散 Transformer（latent diffusion transformers）。

Transformer 本是用来处理长序列数据的，比如自然语言模型 GPT-5、Gemini 都依赖它来生成连贯的长文本。

视频生成借鉴了这一点：把视频切分成一个个小“立方体片段”，再用 Transformer 来保持整体连贯性。

面对这些挑战，科技公司积极寻求解决方案。

谷歌 DeepMind 推出了 Veo 3”在技术实现上是把音频和视频压缩到同一个数据流里，让它们在生成过程中同步解码，确保声画匹配，能大幅降低计算量。

Transformer技术的加入进一步提高了视频生成的连贯性，使视频不再出现突然消失的问题。

值得注意的是，扩散模型与大型语言模型（LLM）之间的界限正在模糊。今年夏天，DeepMind透露正在开发一种实验性语言模型，利用扩散模型的高效性打造更先进的语言生成。

随着OpenAI、谷歌、Runway等公司的积极探索，市场对AI视频生成技术的需求不断增加。

在追求视觉冲击的市场中，解决高能耗和成本效益的问题成为关键。科技公司需确保技术在实验室和商业环境中可行，通过优化技术提升用户体验并降低能耗。

AI视频生成技术的迅猛发展催生了许多新的可能性，但也带来了挑战：应对高能耗、帧间一致性问题，以及抵御虚假视频泛滥、AI“流水线作品”竞争等行业乱象。

在这场技术变革中，各方必须保持警觉，确保技术不断进步并发挥其在内容创作中的价值。

OpenAI、谷歌DeepMind、Runway等企业的投入使我们相信，AI视频生成的全面爆发正在重塑行业格局。

期待未来更多来自扩散模型的成果，这场变革或许会为视频制作开启更多可能，让AI视频生成技术在合规、高效的前提下，更好地助力内容创作领域的发展。