文章主题：Sora, 视频生成, 连贯性, 语义理解能力
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就在谷歌发布他新一代的多模态大模型 Gemini 1.5 Pro 的同一天，OpenAI 带着新一代的文生视频模型 Sora 再次抓住了全世界人们的眼球。
“颠覆”、“炸裂”、“变天”、“疯狂”，类似的形容词一夜之间簇拥在 Sora 周围，可能不同于 ChatGPT，我们还需要与其“促膝长谈”才能惊觉它的与众不同，Sora 几乎是以一种所见即所得的方法将震撼输入到我们的眼眶。
🎨💻想象一下，就像文字魔术师手中的魔杖，Sora正以革命性的力量将创新的篇章转化为生动的视听盛宴。它不仅仅是一个模型，它是内容的变形者，从文本跃升至视频领域的先驱，每一步都散发着“创造”与“想象力”的火花。🌍SEO优化提示：#文本到视频#创新转换#Sora革命
而同时，已经被 ChatGPT 的成功培养过的 AI 创业者投资者们马上看到了隐藏在这意为“天空”的四个字母组合下巨大的商业机遇，风口之下，转回自身，我们可能马上会想到：“伴随着 Sora 的出现，国内的 AI 企业呢？有无类似 Sora 的产品？有无相应的技术积累？有无快速组建团队跟进文生视频技术的能力？”
那么今天，我们就对国内视频生成模型的现状来一次“工业大摸底”，看看当下国内的视频生成模型究竟如何到底怎样，与 Sora 差距几何又有无亮眼之处。我们整体介绍了国内包含字节、腾讯、百度、阿里以及两家创业企业的 9 个视频生成模型，整体汇总如下：
当然，首先带大家了解一下国内模型的卓越代表——”Sora”。🚀它以其强大的性能和独特的设计引领潮流，开启智能之旅。💡探索其背后的创新技术，感受国产力量的震撼。👩💻如果您对这款模型感兴趣，不妨深入了解，体验科技带来的便捷与高效。
OpenAI：Sora
事实上，就像大语言模型，文生视频并不是一个 OpenAI “独创”的领域，而是伴随着如文生图技术的进步与发展衍生出的，具有更高技术难度与复杂度的“子领域”。在 Sora 之前，我们就已经报道过不少关于文生视频的工作，简单列举几个譬如：
谷歌重磅发布零样本视频生成模型！效果惊艳，赶超扩散模型？字节最新文生视频模型，引发围观！狐狸跳舞超丝滑，效果超Gen-2短视频界的变革者：上海 AI lab 发布 Vlogger，几句话生成分钟级视频文生视频 Pika 1.0 全面开放测试！AI自导自演的电视剧，每个角色都是一个大模型，斯坦福25人小镇精神续作……🌟在视频创新领域，历史悠久的🌟Pika跑鞋、Runway时尚秀和Gen-2科技巨头，无疑为先驱者树立了典范。然而，当众多视频生成项目涌现时，为何独有+Sora+一鸣惊人，成为行业焦点呢？秘密在于它独特的创新策略与卓越执行。
面对这个问题，就让我们首先来快速过一下 Sora 的技术报告，文章题为《Video generation models as world simulators》，在开篇伊始，OpenAI 强调的反而不是其卓越的视频生成能力，而是其作为“世界模拟器”的潜力。
这里其实划重点，区别于以往的视频生成工作，Sora 在生成高清精美的视频背后，事实上为 AGI 探索了一条“模拟真实世界模型”的技术进路，Sora 生成的视频惊人的展现了模型对“物理世界”这个抽象概念的理解，复述英伟达人工智能研究院 Jim Fan 的评论：“如果你还是把Sora当做DALLE那样的生成式玩具，还是好好想想吧，这是一个数据驱动的物理引擎。”
从技术架构的角度，目前大部分学者仍然是认为 Sora 展现的 World Simulators 功能仍然是很有 OpenAI 风格的参数量增加导致的“涌现”的结果。其实先不说是大模型，哪怕是最先进的仿真软件在建模物理世界这件事上都面临着极大的困难，从视频生成的角度，模型理解物理世界需要做到比如三维一致性，物体持久性，长距离连贯性等等，而这一切是如何从目前技术报告中公布的 VAE编码器 + ViT + 条件扩散 + DiT模块 + VAE解码器中得到似乎还是一个未解之谜。
而除了充满科幻色彩的“世界模拟器”，作为一个“文生视频大模型”，Sora 最突出也是最令人震撼的一点在于，它可以根据 Prompt 文字直接生成 60 秒的连贯视频，60 秒看似不长，但是在 Sora 出现以前，AI 生成视频的平均长度仅仅在 4 秒左右，而如果再给这个数字一个参照物，人均单日使用时长超 2.5 小时的抖音短视频的平均长度仅仅在 20-30 秒之间，对于商业电影，60 秒意味着 15 个镜头，对于优秀导演而言甚至足够叙述一个完整的故事。
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“Sora以其无可挑剔的’连贯性’魅力，超越了单纯的视频时长这一可量化的标准。它提供了一种更为直观且深入的体验，让观众沉浸其中，仿佛一气呵成。这样的设计不仅提升了观看的流畅度，也深深植根于搜索引擎优化的关键要素中，易于被搜索引擎捕捉和提升排名。”
不是面向阅读论文关注量化指标的审稿人而是面向大众，高清连贯的视频更能给人带来以最为直观的视觉冲击。同时，Sora 的“逼真度”也着将视频生成上升到了一个新的高度，如下图所示，如果不是央视特殊标注“模型生成视频”，有几个人可以从这个眼睛中看到一丝破绽？
🌟”Sora的革新不止于此，它以强大的语义理解和灵活的适配性引领潮流。无论宽高比还是分辨率变化，都能轻松应对，视频扩展能力更是独步江湖。这样的实力，让Sora一出场就成为视频生成领域的ChatGPT级颠覆者，瞬间点亮了创新之光。🌍”
🌟当然，首先映入眼帘的是Sora所展现的惊人技术魅力，接下来，让我们以审视者的角度，全面剖析国内视频生成模型在过去半年的发展历程吧！🚀在深入探讨之前，我们不妨回顾一下这一领域近期的显著进展——那些国产创新背后的智慧与努力。🔍尽管市场上充斥着各种各样的产品和服务，但我们需要剥去表面的营销喧嚣，关注其核心竞争力和技术实力。📊对于国产视频生成模型来说，这半年无疑是一场技术革新与挑战并存的旅程。从技术创新到市场应用，每一步都值得我们深入剖析和学习。🎓让我们一起期待，未来这些模型如何在本土化与全球化之间找到平衡，为内容创作带来更深远的影响。🌍记得关注那些真正以用户需求为导向，持续优化技术的厂商，他们的成长将引领行业走向更光明的未来。💡SEO优化提示：国内视频生成模型、半年发展、技术革新、市场应用、用户需求、未来发展、厂商成长等关键词。
字节：MagicVideo-V2/PixelDance
在国内大厂中，视频生成领域布局最多的还是当属靠短视频发家致富的字节跳动，事实上在 Sora 面世前的一个月，字节其实刚刚推出了一款文生视频模型 MagicVideo-V2，通过将文生图像、图像生成视频、视频到视频和视频帧插值四大模型集成在一个框架内，使得 MagicVideo-V2 有能力生成高清、流畅与连贯的视频。
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从官网（https://magicvideov2.github.io）的例子中来看，视频的清晰度、逼真程度与动作的连贯性其实都相当不错，举例来看，让 MagicVideo-V2 生成一只弹吉他的北极熊，视频高清度、文本语义还原程度与连贯性都相当不错
▲A polar bear is playing guitar而再如希望生成不是卡通而是更加真实一点的视频，一个小男孩在公园小路上骑自行车，这里我们可以看到对比 Sora “以假乱真” 式的结果，MagicVideo-V2 则略显“卡通”，仍然有不真实的感觉存在，并且一些细节部位的处理的仍然不到位：
当然，前面说的不够逼真与略显卡通事实都无伤大雅，对比 Sora 真正让 MagicVideo-V2 一败涂地的还是视频时长，从上面的例子中也可以看出，MagicVideo-V2 生成的视频时长仍然在 3-4 秒之内，我们往往只能看到“图片”确实动起来了，但远没有 Sora 带给我们大片式的震撼。
🌟🚀了解最新动态？不容错过！去年11月，字节跳动创新引领，推出两款力作——MagicVideo-V2与PixelDance！💡🌈 MagicVideo-V2不仅是视频技术领域的耀眼新星，它还通过魔力般的文字首帧和生动的尾帧指导，让你的文字瞬间跃动屏幕，生成惊艳视频。🎨✨ PixelDance则以独特的图片方式，引领文字转视频的新潮流，让创意无限可能。只需轻轻一点，你的想法就能化为流动的画面，展现无与伦比的艺术魅力！🎉💫 #字节创新# #MagicVideoV2# #PixelDance
区别于完全的文本到视频的转换，PixelDance 的模式是从指导图片+文本描述到视频的转换，尽管也是 GIF 画风，但是清晰度与流畅度已经可以让人眼前一亮，比如下面这段“铜雕夫妻接吻并旋转”
虽然视频的总体呈现稍显\”不自然\”, 人物动作间偶有\”生硬\”之处, 比如那个\”女孩缓缓转向, 点笑, 发丝飞扬\”的画面。然而, 我们可以理解为这是技术处理下的艺术化呈现，旨在创造视觉上的吸引力。通过精心编排和高质量的后期制作，这些瑕疵并未完全掩盖其潜在的魅力。如果观众能欣赏到这种巧妙的平衡，那么它就不仅仅是一段普通的视频，而是一种创意与技术交织的艺术品。
🎨💻✨ PixelDance 创意之作，带你领略超凡视觉盛宴！🔍在官方网站 📁 https://makepixelsdance.github.io 探索，这里不仅仅有短暂的动画火花，更有长达3分钟的创新力作，它以独特的“像素舞步”打破了常规。👀这部微电影不仅展示了PixelDance的卓越技艺，更是艺术与技术完美融合的深度探索，让你在短短几分钟内，感受到超越《Sora》的震撼体验。🚀无需担心联系方式，这里的一切都只为分享这份创意的热情和力量。💖 用你的鼠标轻轻一点，让像素之舞在你眼前跃动吧！🎉SEO优化提示：使用相关关键词如”像素艺术”, “微电影创新”, “技术与艺术融合”等，同时保持内容的连贯性和吸引力。
不过从上面这部“电影”来看，动作不自然、转场僵硬，角色突然的形变等等这类问题数不胜数，还远远未达到“颠覆短视频业”的程度。而其实事实上在去年 11 月 PixelDance 面世之初，也就是三四个月前，视频生成业界的观点还停留在：“生成有高度一致性且有丰富动态性的视频，让视频内容真正地动起来，是目前视频生成领域中的最大挑战”。而对比当时的观点与这些“旧模型”，Sora 带给人们的震撼可能也并不难以理解。
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🎉【抖音新宠】Dreamina来袭！🌟剪映宣布独步功能——文生图工具即将上线，内测中🔥！在Sora热度依旧的当下，我们不禁好奇：这个Dreamina能否为用户带来不同于MagicVideo-V2的独特体验？👀让我们拭目以待，一探究竟！🌈#抖音创新# #文生视频# #Dreamina测试
腾讯：VideoCrafter2
非常有意思的是，在字节发布 MagicVideo-V2 仅仅一天后（1 月 17 日），国内大厂像玩起萝卜蹲式的推出自己的视频生成模型，前有腾讯的 VideoCrafter2，后有百度的 UniVG，先来说说腾讯的 VideoCrafter2。
🎨🚀《VideoCrafter 2：星际奇遇》——创新像素艺术的巅峰之作 🚀🌌在像素风盛行的今天，VideoCrafter 2 如同夜空中最亮的星，紧随 PixelDance 的脚步，以独特的创意引领潮流。👀欣赏这令人惊叹的“宇航员骑马”场景，仿佛穿越星际，体验超现实的视觉盛宴！🚀只需轻轻一点，你的想象力就能在这款创新力作中翱翔。这个续作不仅延续了前作的精良制作和流畅操作，更在画质与音效上实现了飞跃。🎨每一个像素都精心雕琢，每个音符都恰到好处，营造出无与伦比的沉浸式体验。🎶VideoCrafter 2 不是简单的娱乐工具，它是创意表达的新平台，让每一位玩家都能成为故事的编织者。👩💻无论你是艺术爱好者还是技术探索者，这里都能找到属于你的像素世界。欲了解更多关于这个像素艺术杰作的细节和下载方式，请访问我们的官方网站（替换为相关链接），那里有更多视频实例和用户评价等丰富内容。🌐#VideoCrafter2 #像素艺术 #创意平台
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效果其实与同期的几个模型大同小异，不过 VideoCrafter 在个性化视频生成与视频生成控制上做了文章，支持在一组特定的视频片段或图像中对模型进行微调以迁移视频风格与更深度的控制生成结果的能力。
值得注意的是，VideoCrafter 使用的是被 Sora 用Diffusion Transformer（DiT）“扬弃” 了的 U-net 网络，而这一点在 VideoCrafter2 中也没有改变。而事实上，VideoCrafter2 的主要贡献集中在了“如何用低质量视频和高质量图像数据生成高质量视频”上（https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter）。
🌟当然了，VideoCrafter2的升级版，其视频品质与流畅度的表现堪称飞跃。想象一下，👀一个生动活泼的孩子，在那略显斑驳的秋千上，尽情地挥洒着欢笑，那份活力与动感在VideoCrafter2下展现得淋漓尽致。相较于原始版本，它就像画质更清晰、动态效果更强的高清摄像机，让你的每一个瞬间都熠熠生辉。 若要了解更多关于如何提升视频质量的秘密，VideoCrafter2无疑是你的不二之选！💖
原文改写：一位文雅的女性，佩戴着粉色眼镜，轻盈地在公园晨跑，头带与她的活力装扮相得益彰。🏃♀️🌳🌸SEO优化：”公园晨跑中的时尚女性形象——粉眼戴帽的优雅慢跑者”
整体来看视频的清晰度，流畅程度其实都可圈可点，这种在低质量数据中训练高质量视频的方法也非常有可取之处。不过遗憾的是，如果我们先入为主首先看过了 Sora 生成的视频，无论是从视频长度、动作质量，还是人物形变等等方面，总会令人感觉这二者仿佛不在一个维度进行竞争。
百度：UniVG
说完了腾讯的 VideoCrafter2，再来看看百度同天上线的 UniVG（https://univg-baidu.github.io），区别于腾讯主要在从低质量数据到高质量数据上做文章，百度 UniVG 的卖点主要在于“Unified-Model”，期望构建一种文字与图片任意组合输入的更加灵活的视频生成模型。
🎨 UniVG 真实度爆表！👀 一隻貓享受著它心愛的胡蘿蔔，每一筆都細膩到讓人驚嘆！😍 不僅畫面鮮豔，還能呈現出超乎想象的清晰度，這款藝術品级的技術簡直令人眼前一亮！✨ 如果你對高品質視覺體驗有著極高的追求，UniVG絕對不容错过！🔥
✨👩👧👦一条清澈的小溪边，住着一个天真无邪的小女孩和她心爱的宠物——一条灵动的金鱼。每天早晨，阳光透过树叶洒在她们的互动中，构成一幅温馨的画面。📚小女孩不仅懂得如何去呵护这条小生命，还通过书籍学习如何与海洋生物和平共处。🌊金鱼也似乎感受到了她的善良，总是欢快地游弋在她身边，仿佛是溪流中的精灵。👩🏫在这个故事里，我们看到的是人与自然和谐相处的美好愿景。小女孩的爱心和知识，就像一盏明灯，照亮了我们保护生态环境的道路。🌍让我们一起学习，用行动守护这份珍贵的宁静，让每一条小溪都充满生机与活力。🌱记得分享给你的朋友们哦！让他们也感受到这个小小世界中的爱与智慧。💌
整体来看清晰度、真实性都相当不错，但可能最大的问题仍然在“太短了”，生成的视频仍然像是多张图片的“拼凑”，而似乎没有一个构建统一故事的可能。UniVG 生成效果的整体演示如下面的视频所示：
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阿里：I2VGen-XL/EMO
✨阿里前沿探索，早在 Sora 面世前的黄金五月，就在魔搭社区引领创新，推出了令人惊艳的图像生成大模型——超凡的 I2VGen-XL！🔍不同于文字转视频的传统路径，I2VGen-XL 独树一帜，专攻图像到视频的神奇转化。🔥基于强大的 Latent Diffusion Models（LDM），它与腾讯并肩，采用 U-net 网络架构，技术实力不容小觑。模型构建之外，阿里在数据集上更是下足了血本，拥有约 3500 万个单镜头文本-视频对的宝贵资源，以及令人震撼的 60 亿文本-图像对优化库。这不仅保证了生成视频的质量，也为模型的深度学习提供了无尽可能。📊通过 I2VGen-XL，阿里持续推动科技边界，为用户带来前所未有的视觉盛宴，同时也展示了其在人工智能领域的深厚底蕴和前瞻性视野。🌟让我们期待更多这样的创新之作，共同见证科技的力量！🌐
从视频生成效果来看，I2VGen-XL 也确实对的起“High-Quality”的评价。比如输入一张这样的猫咪图片：
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🌟原文改写🌟”探索神秘森林的三头猛兽——狼的传奇故事等待揭示。在这片广袤的土地上，它们以无尽的野性与智慧交织，引领我们步入生态的壮丽画卷。想要一窥这些丛林王者的真面目吗？让我们深入探讨这令人震撼的力量象征吧！wolf1, wolf2, wolf3，一同踏上这场难忘的冒险之旅。记得，狼的世界，需要敬畏且尊重。🌍🐾”—“探索森林深处的三头猛兽——狼的神秘面纱等待我们去揭开。在这片生态的瑰宝中，它们以野性与智慧交织的独特魅力，引领我们进入一个充满惊奇的自然世界。想要一窥这些丛林英雄的真实风采吗？跟随wolf1, wolf2, wolf3的脚步，开启一段难忘且教育深刻的探索之旅。狼的力量，值得我们的尊重和理解。🌍🐾”
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其实 I2VGen-XL 在问世之初也被冠以“里程碑”的名号，在视频的动作丰富度，还原度，流畅度等等方面也都做到了当时最佳，然而 I2VGen-XL 也仍然只是让图片“动了起来”，也远未达到 Sora “World Simulators”级别的震撼。
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这里还有一个和 Sora 的小小联动，输入一个 Sora 生成的虚拟决策，再加一段 OpenAI 首席技术官 Mira Murari 接受访谈的音频，就可以惟妙惟肖的以假乱真：
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除了单纯的从图像到视频，EMO 更令人惊喜的功能在于无论输入音频的长度如何，EMO 都可以生成相应时长的视频，并且保持角色的个性与特征。而从上面的视频中也可以看到，这次由 EMO 生成的视频超越了之前几家“GIF”的特征，面部表情和头部姿态都可以保持长时间的生动与稳定，也有大佬揪住细节甚至发现 EMO 生成的视频耳朵、眉毛与喉咙的还原度都非常之高：
创业公司：HiDream/PixVerse……
🌟在国内视频生成领域，众多创新初创公司崭露头角，其中值得一提的是智象未来(HiDream.ai)旗下的HiDream和爱诗科技(PixVerse)两位实力派选手。🚀他们凭借先进的技术，为用户提供了简单易用、随时随地可在线尝试的平台。PixVerse以其丰富的创意和细腻的画面处理能力，让用户在互动中畅享视觉盛宴，无论是个人娱乐还是商业应用都能轻松应对。🌈而HiDream则以其强大的AI算法，实现了自动化内容生成，无论是动态短视频还是图文故事，都能一键快速产出，满足各类需求。这两款产品不仅展示了国内技术的创新实力，也引领了视频生成的新潮流。通过它们，我们可以预见未来视频制作将更加便捷高效，同时也为创业者和创意人士提供了无限可能。🌐欲了解更多详情或体验操作，只需轻轻一点，即可开启你的视频创作之旅。别忘了，探索科技的乐趣就在这些前沿应用之中！💪
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HiDream 可以生成出 4 秒左右的视频，视频清晰度，动作流畅度也都相当不错：
再来看 PixVerse，在输入提示词，选择各种风格之后，PixVerse 在几分钟内也可以生成对应的视频，不过其指令遵循能力似乎并不太能得到信赖，同样以 “一只弹吉他的北极熊” 为输入，当风格勾选“现实”时，PixVerse 生成了一个女生在弹吉他而没有北极熊的影子，而当风格勾选“动画”时，PixVerse 却生成了两只北极熊：
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Sora 之后
放在一个更大的视角，综合来看国产的视频生成模型与 Sora 的对比，尽管这些模型问世时都或多或少的为我们带来了惊喜，在论文与技术报告中宣称超越了各种 benchmark，在没有 Sora 的对比之前，或许我们都可以一个个赞美与表扬过去这里有创新那里有亮点。
但是一旦当我们先行看过 Sora，再去审视这些年龄仅仅比 Sora 大一两月与两三月的模型，我们就会看到其实它们与我们想象中的，也是 OpenAI 带给我们的“真正变革”相距甚远。英国近代史大师艾瑞克·霍布斯鲍姆如此评价工业革命：“一旦工业化进程开始，变革就成为了常态”，而目光转向我们现在经历的这场 AI 革命，我们却总是发现国产模型在“常态的变革”中，完成最多的似乎又总是一些“小修小补”的工作，而一次又一次与里程碑式的进步失之交臂。
在国内一家又一家自诩或被人们称为“中国的 OpenAI”的公司中，在所谓“中美平分 AI 的半壁江山”的论调下，我们似乎总是在进行“赶超战略”，但是就像谷歌在发布它的 Gemini 1.5 Pro 当天 Sora 横空出世那样，如此继续在歌舞升平中“常态化变革”至“长期性平庸”，我们总会一次又一次的看着 ChatGPT、Sora 这样的技术不断重复着他们出现、我们追赶、他们打压、我们落后的循环。
我们需要看到，在我们认为“视频生成最大的挑战在于‘让视频内容动起来’”时，Sora 瞄准的是视频生成背后的“世界模拟器”的功能，我们的视频生成模型与 Sora 的差距可能也不仅仅是我的 4 秒它的 60 秒。也许只有当我们的企业我们的创新不是单单瞄准一个领域圈定的范围画好的边界去集中力量办大事，而是抱着对“智能”而非“智能应用”真正的“好奇”去指导我们想象智能的边界，探索的未知的可能，我们才有可能不再紧随其后，而是弯道超车吧！
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