今天发现了一篇非常牛皮的内容,详细的介绍了AI视频生成中所有的技术分类和对应技术的优劣势,还有对应的工具以及典型的案例。

今天发现了一篇非常牛皮的内容,详细的介绍了AI视频生成中所有的技术分类和对应技术的优劣势,还有对应的工具以及典型的案例。 基本上看完就能对AI视频生成有比较完整的了解,所以顺手翻译了一下,一起来看看《生成式 AI 动画技术概述》。 这篇文章旨在吸引任何对此好奇的人,特别是那些可能对动画领域飞速发展感到不知所措的其他动画师和创意工作者。 希望这篇文章能帮助你快速跟上潮流,并让你对这个领域有更深入的了解,而不仅仅是浏览 TikTok 上的简短内容。 翻译及原文链接:

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a16z的一篇文章,详细盘点了现在人工智能视频生成领域的现状,看完就可以对这个领域有个大概的了解,感兴趣可以看看。 他们列出了 2023 视频生成产品的时间表以及对应产品的详细信息。同时对视频生成目前需要解决的问题以及视频生成领域的 ChatGPT 时刻到来需要具备的条件进行了探讨。 下面是主要内容,也可以去链接看全文翻译: AI 视频领域目前需要解决的核心问题? 控制:你能否控制场景中的事件以及“摄像机”的运动?对于后者,一些产品增加了可以让你进行缩放或平移摄像机,甚至添加特效的功能。至于前者 即动作是否如所描述的那样 这个问题更加棘手。这是一个关于基础模型质量的问题(模型是否能理解并执行你的提示)。 时间连贯性:如何确保在视频的不同帧之间,角色、物体和背景的一致性,防止它们在画面中突变或扭曲?这是目前所有公开的模型普遍面临的问题。 视频长度:如何制作时长超过几秒的视频片段?这个问题与时间连贯性密切相关。因为保持视频在几秒钟后仍具有一致性存在难度,许多公司限制了用户能生成的视频长度。 AI 视频领域的 ChatGPT 时刻何时到来,需要回答的几个问题? 当前的扩散架构是否适合视频制作? 目前的视频模型是基于扩散技术的:它们主要通过生成连续的帧并尝试创建时间上连贯的动画(采用多种策略实现)。这些模型没有对三维空间及物体间互动的内在理解,这就是扭曲或变形的原因。 高质量的训练数据将从何而来? 训练视频模型比训练其他内容模态更加困难,主要原因是缺乏足够的高质量、有标签的训练数据。 这些用例将如何在不同平台或模型间区分开来? 我们在几乎所有内容模态中观察到的现象是,没有一个模型能在所有用例中独占鳌头。 谁将主导视频制作的工作流程? 在目前的情况下,除了视频本身的生成,制作一段优质的视频或电影通常还需要进行编辑。我们预计视频生成平台将开始引入视频编辑需要的附加功能。 翻译及原文链接:

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