在產(chǎn)品和算法的加持下，繪圖、視頻生成、乃至腳本寫作……這些事情，似乎都已經(jīng)可以用AI來實現(xiàn)了，比如有些視頻博主就已經(jīng)開始了AI視頻生成的嘗試，成功實現(xiàn)了讓AI為人類打工的夢想。具體如何解讀這一趨勢和現(xiàn)象？一起來看看作者的分析。

最近的AI狂歡屬于ChatGPT，接下來該輪到AI生成視頻了。

想做UP主但又不知道怎么剪視頻的人，這下真的可以放開手腳，專心管內(nèi)容創(chuàng)作，剩下的工作完全丟給AI來生成了。

最重磅的消息要數(shù)Runway Gen-2公布，只用文字描述憑空創(chuàng)造出全新視頻的產(chǎn)品。

RunwayML，這家為《瞬息全宇宙》特效提供技術(shù)支持、參與初代Stable Diffusion研發(fā)的公司，放出這樣的“狠話”：

無需燈光，無需攝像頭，搞定所有Action。

同時，上一代產(chǎn)品Gen-1也結(jié)束內(nèi)測，正式向所有人開放，支持在圖像或源視頻基礎(chǔ)上用AI做各種編輯。

而這還只是AI視頻生成近期進展的冰山一角。

更前沿的算法進展至少就有3個。包括Picsart AI Research等機構(gòu)的研究團隊，直接用擴散模型實現(xiàn)視頻生成，同時支持姿態(tài)、邊緣控制；港中文大學等機構(gòu)研究團隊，用交叉注意力機制實現(xiàn)視頻內(nèi)容的編輯替換；獨立開發(fā)者CiaraRowles改造前一陣大火的ControlNet，以前一幀為輸入，生成相對穩(wěn)定的連續(xù)幀序列。

除了產(chǎn)品和算法突飛猛進，甚至都開始有AI視頻作品刷屏了。

比如魔性的“威爾史密斯吃意大利面”，其實是外國網(wǎng)友用阿里前不久出的modelscope-text-to-video-synthesis視頻合成大模型所做。

現(xiàn)在不光在外網(wǎng)病毒式傳播，還傳入了B站，搭配彈幕觀看魔性加倍。

雖然AI生成的視頻目前長度、分辨率、穩(wěn)定性等方面還一般，但正如熱評第一網(wǎng)友說的，以AI的進化速度過一年再來看看呢？

總之，AI離直接生成高質(zhì)量完整視頻還需要一段時間，但AI輔助創(chuàng)作工具已經(jīng)真真正正在改變視頻生產(chǎn)流程了。

這也就不難理解，為什么最近各家互聯(lián)網(wǎng)都在聊同一個話題，AIGC。

在這兩天的成都視聽大會上，優(yōu)酷、愛奇藝、B站等各家互聯(lián)網(wǎng)公司，都對AIGC的未來進行了一番設(shè)想。其中B站CEO陳睿提到，隨著最近這波人工智能浪潮的來臨，B站ChatGPT相關(guān)的視頻播放量已經(jīng)超過2個億，人工智能相關(guān)投稿量也漲了近一倍。

不難想象，AI時代的來臨，將對我們每個人都產(chǎn)生顛覆性的影響。

而首當其沖的，可能就是視頻創(chuàng)作者了。

不要以為這是個玩笑。

在成都視聽大會上陳睿提及，B站是全網(wǎng)AIGC、ChatGPT相關(guān)內(nèi)容最多、質(zhì)量最高的平臺，ChatGPT相關(guān)視頻累計播放已經(jīng)超過了2億。

可能是年輕人接受能力高的原因，當大家還在討論什么是AIGC，討論ChatGPT要怎么玩的時候，B站上不少UP主，已經(jīng)開始讓AI幫自己做視頻了。

一、AIGC，一天搞定50條視頻

那么在AIGC的加持下，現(xiàn)在做視頻有多簡單？

一天，50個視頻！

△來自B站UP主：傻瓜工具箱

你沒有看錯，就是如此的量產(chǎn)。

這這位UP主用AI量產(chǎn)視頻的過程，看起來也是極其簡單，動動手指的那種。

UP主首先想出核心的創(chuàng)意點，再用類似ChatGPT這樣的產(chǎn)品，讓AI幫自己寫1分鐘以上的口播演講稿。

當然，除了ChatGPT之外，像NotionAI、JasperAI等等產(chǎn)品也是可以的。

完成腳本的編寫，僅需10秒鐘！

在此之后，再找一個可以生成配音的軟件或小程序，隨意挑選自己喜歡的聲音+GBM，只需把演講稿復制粘貼進去，啪的一下，旁白就搞定了。

原本花一天時間才能完成的視頻文案，如今只用花了15秒鐘左右。

若是還想讓視頻有人臉出鏡呢？這個也可以有。

例如D-ID這樣的工具，就可以一鍵實現(xiàn)。

只需把剛才咱們生成的旁白導進去，同樣也是十幾秒的時間，一條口播視頻就做好了。對不少想做視頻又害怕出鏡的人來說，這簡直就是福音。

而且在AIGC加持之下，不僅是視頻生產(chǎn)效率大幅提高，在質(zhì)量方面也是如虎添翼。

例如B站就有UP主利用Stable Diffusion的“圖轉(zhuǎn)圖”的功能，以此來生成視頻。

甚至在AI工具輔助加持之下，連一天之內(nèi)生成大片都成為了可能。

二、AIGC將如何顛覆視頻創(chuàng)作？

對于視頻內(nèi)容工作者而言，AIGC帶來的，首先就是效率的大幅提升。

原本花七八天時間才能做好的視頻，可能一兩天就能完成。

尤其是知識類視頻創(chuàng)作者，收益更為明顯。

前段時間，半佛仙人就提到，很多人問他，他視頻里無窮無盡的表情包，到底是哪里來的？如果一個一個找，那該找到什么時候？

甚至有人猜想，他的團隊里，是不是專門養(yǎng)了幾個人來搜羅表情包。

而半佛的回答是：根本不用人，全都讓程序自動解決的。

他直接找了程序員朋友，幫忙寫了段爬蟲程序，每天自動從網(wǎng)上爬取各種表情包，并自動識別內(nèi)容、打標簽。想用什么表情包，直接在表情包庫里搜索就行。

而AIGC的發(fā)展，則讓你找程序員朋友的環(huán)節(jié)都可以省掉。

前段時間，ChatGPT已經(jīng)推出了寫插件的功能。如果普及的話，你完全可以讓ChatGPT幫你寫一個插件，用來幫你查資料、下載表情包。

但除了效率、質(zhì)量上的提高，AIGC給視頻內(nèi)容工作者帶來的價值可不止于此。

對很多視頻內(nèi)容工作者來說，更具現(xiàn)實意義的，應該是視頻制作成本的降低。

就以B站UP主為例，很多大的UP主都是工作室制作的。

某種程度上，這是無奈之舉。

又想要保持內(nèi)容質(zhì)量，又想要保持更新頻率，每周出上1-2個視頻，很多時候是忙不過來的。就連上字幕這種看似簡單的工作，都需要一個人花上一天時間來完成。這種情況下，只能通過團隊合作的方式，將文案撰寫、視頻拍攝、視頻剪輯等工作分擔出去，才能保證內(nèi)容供給的質(zhì)量與數(shù)量。

而隨著AIGC的發(fā)展，很可能1位核心創(chuàng)作者+AI，就能保持視頻的高產(chǎn)量。視頻拍攝、剪輯這種體力活，完全可以讓AI自動生成。

這意味著，視頻創(chuàng)作者可能將迎來井噴，每個人都有可能成為獨立創(chuàng)作者。

當然，我們也不用過多的去擔心，AI會搶了人的工作。

相反，在AIGC時代，人的重要性將愈發(fā)重要。

因為我們掌握著內(nèi)容創(chuàng)作的核心：創(chuàng)意。AI可能知道怎么做，但不知道做什么，得人下指令，才能有下一步的動作。至少在AI發(fā)展出人類一般獨立思考能力之前，人的創(chuàng)意是不可被取代的。

到這一階段，可能會倒逼著創(chuàng)作者，制作出更加精品化的內(nèi)容。

因為內(nèi)容創(chuàng)意不過關(guān)的內(nèi)容，只會淹沒在無數(shù)同質(zhì)化的內(nèi)容當中，進一步廉價化，很難吸引到觀眾的注意力。

優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者，也將迎來真正的春天。

三、還有哪些工具值得關(guān)注？

最后，如果你也想用AI搞搞視頻，有哪些立馬就能上手的工具呢？這里也為大家整理一波。

首先是Descript，主打通過編輯腳本自動編輯視頻。

比如真人出鏡講解時話說的啰嗦了，只要在腳本中把文字刪掉，視頻中對應的幾幀就會被正確修剪掉，想把兩句話換個位置也沒問題。

另外這個產(chǎn)品被OpenAI看好，投了5000萬美元進去，未來接入更強大的GPT-4也已經(jīng)安排上了，今年內(nèi)就推出。

短視頻方面代表工具是QuickVid，Oculus前員工打造。

輸入文案，稍微設(shè)置一下，語音和畫面就都自動配好了，直接批量生產(chǎn)，就是對中文支持不那么友好。

再有就是一些老牌視頻編輯軟件，也紛紛加上了AI新功能。

如萬興喵影，原名萬興神剪手，目前有智能刪除物體、智能拉伸背景音樂、智能運動跟蹤等一系列功能。

最后還有一個值得期待的，就是剛剛開放的ChatGPT插件。

OpenAI總裁Greg Brockman就在試驗讓ChatGPT通過命令行神器ffmpeg來處理視頻，ChatGPT寫好代碼后自己直接就執(zhí)行去了。

而且OpenAI開發(fā)布會時就已經(jīng)用上了這種新型工作方式。

更不用提Zapier插件，或者將來可能出現(xiàn)的自動化插件可以讓ChatGPT與數(shù)千個軟件連接，什么PR啦AE啦這些經(jīng)典視頻生產(chǎn)力工具，將來都有可能由ChatGPT替你操作。

有了這些新AI工具，你會不會開始嘗試做視頻？會的話又打算做些什么內(nèi)容呢？