AIGC狂飙，能改变视频行业什么？｜视频的未来

一夜之间，各行各业几乎都想要与AIGC发生一些联系。不论是单纯为了提升话题拉高股价，还是真的希望赶上这波热潮重塑行业格局。

从2023年开始，AIGC对于各种传统行业的改造已经开始。

在商业史的角度来看，影视娱乐行业对新技术的接纳与活用并不滞后，很多时候甚至还站在了前沿。在被游戏等娱乐形式冲击的当下，视频行业显然也不会对AIGC的兴起袖手旁观，尤其是在中外公司都在热切追求”降本增效“的大背景下，如果AI能够贡献出一份力量，更是何乐而不为。

事实上，就在ChatGPT和它的各种后辈占据着版面的时候，Netflix在1月31日发布了一部实验性的动画短片——《犬与少年》。从剧情上这部作品并无太多创新，整部作品实验性其实在于最后的演职人员表，从中才能发现，这部动画原来有不少部分是并非真人创作，而是由AIGC代劳。

《犬与少年》剧照

当然，对于更加重工业与精细分工的长视频影视行业而言，如今AIGC不论是能力还是工具丰富度都仍处在萌芽期，要最终应用到真正的大型项目中或许尚需时日。

但对于更加轻量化的PUGC和UGC内容而言，从利用ChatGPT的能力写脚本到使用AI视频工具一键生成，如今已经涌现出一批新工具可以为创作者所用。

AIGC对视频创作最直观的影响自然还是效率的提升，尤其是在后期方面，而当脚本、拍摄甚至剪辑都不再是视频创作者的门槛时，视频创作者最终要比拼则是更加极限的头脑风暴。

对于平台来说，借助AIGC工具的内容增长速度或许会以指数级出现，不论是平台算法对注意力的吸引，还是对高风险内容的审核机制都将面临更大的考验。

AIGC可以不眠不休的生产，但用户的肉体凡胎终归是需要休息的。

 

流媒体的一枚“AIGC试验炸弹”

 

1月最后一天，流媒体巨头Netflix与微软、WIT STUDIO共同创作的首支AIGC动画短片《犬与少年》正式发布。说是AIGC其实有些蹭热点嫌疑，该动画其实并非完全由AI生成，后者只是负责部分动画场景的绘制。

从剧情角度来看，这部不足4分钟的动画所讲述的故事，以及展现的画面都较为简单，动画展现了许多远景镜头，比如火车行驶中的富士山及静冈海岸线、主角下山时背后那傍水而生的村庄和高耸的山峰等等。

其中几乎没有太多复杂的转场动画或是高难度的动作场景，并且只要有一些追番经验的人都不难发现，这部动画不论是画风还是背景展现都算不上精细，尤其是在如此之短的时长内仅仅只做到了这个水平，目前是很入门的水平。

不过这种入门的粗糙感或许恰恰是这部动画短片的亮点，毕竟这是一部借助了基础AIGC工具辅助的动画。

《犬与少年》剧照

《犬与少年》相比不少AIGC作品最大的不同，大概在于其非常好的降低了AI的存在感 ，如果不是在片尾制作团队专门拆分其中的AI创作镜头，估计很难有人会看出这其中的差别在哪。

在动画结尾，制作团队透露了AI辅助场景制作的大致过程，总体来说，过程可以分为四个步骤：手绘场景、一次AI生成、二次AI生成、最终成稿（手工修改）。

即动画师先手绘大致的场景，然后交给AI进行2次生成，最后动画师在AI生成的基础上再做最后的修改。

这一过程，基本上就是将动画的背景制作中繁琐的第2步和第3步完全交由AI操作，人工只需要在最初的创意与最终成稿阶段介入即可，最大限度的节约了动画师的人力。

在AIGC意外大火的2023年年初突然放出这样一个实验性短片，的确像是在整个动画以及流媒体行业投下了一颗威力惊人的炸弹。原本外界对于AIGC能够介入工业化的影视流程还抱有怀疑，Netflix却早已和微软暗通款曲，开始了这方面的尝鲜。

只不过相较于看热闹的观众与激动的资本市场，原本就因为AIGC出现而感到焦虑的业内工作者，不少都在社交媒体上展现出对于这部AI参与动画的反感，尤其是在日本动画界长期以来以压榨底层画师而闻名的情况下，如今平台不仅不考虑提升创作者待遇来提升整体水准，反而开始希望借由AI去替代原先的人力工作。

海外观众与业内人员对使用AI的反对态度

就目前而言，劳资双方的矛盾反而冲淡了AIGC创作本身这一更具有前沿性的技术探索。

实际上，人力不足的确长期都影响着日本动画的生产，尤其是在越来越多流媒体平台开始对动漫作品有大量需求的情况下。

从平台生产效率的角度出发，Netflix动画团队自然是非常看好人工与AI协同创作的模式。从更技术细节的角度出发，Netflix已经在谋划开发更通用的AIGC创作工具。

在接受Business Insider日本的采访时，Netflix动画的总制片人樱井大树就提到，这一次《犬与少年》使用的AIGC并非通用工具而是完全与rinna从零合作开发的，基于版权原因，其接受训练的素材则全部来自之前的Netflix原创系列，也正是这个原因导致其训练量远远不够做出足够高质量的动画。

而樱井也谈到了他们之后的愿景：“我认为如果能够收集到日本所有的动画公司在完成创作的背景原画，并创建一个关于背景原画的AI，这将是一个好主意。它不会属于任何一家公司，但会成为日本动画行业的共同资产。也许我们应该做这样的事情，与大家分享我们的知识和技术。”

显然Netflix还是想要走开源之路，而非完全自己闭门造车。

壹娱观察（ID：yiyuguancha） 在《中国版ChatGPT争夺战，谁能脱颖而出》一文中就已经提到过，任何大型AI模型的训练都需要付出极高的金钱与时间成本，如果没有更广泛的合作，单靠Netflix自己也很难最终做出具有实用价值的AIGC泛用工具，遑论将其真正转化到自己的内容生产当中去。

《犬与少年》幕后采访

从训练素材的丰富程度来看，有百年历史的迪士尼或许更有开发专用型AIGC的潜力，尤其是其在几年前就已经开始探索使用模型将文本转换视频的技术，并且进一步使用该模型自动生成动画。

就在近日，爱奇艺也宣布将会介入百度随后会推出的“文心一言”AIGC工具，只不过单纯的文本内容生成工具能对长视频平台带来什么内容生产上的改变，依然还值得长期观察。

相比于影视行业需要面对观众对内容精细度的高要求，以及幕后创作者本身对AIGC的抵触，PUGC和短视频行业显然少了很多包袱，尤其对后者而言，即便在AIGC概念火爆之前，大量应用的泛AI工具其实就已经是在为降低短视频制作门槛不断努力了，而AIGC的到来无疑更是为短视频平台添了一把新柴。

 

短视频不应止于AI配音，

AIGC批量生产指日可待

 

长期浸淫在抖音、快手上的用户，对于小美、小帅、丧彪等AI配音大咖的声音想必不会陌生。AI生成配音可以说是当下各种短视频内容最依赖的工具，但随着AIGC工具的不断拓展，显然AI能够为短视频带来的不仅仅只有配音一项。

在ChatGPT类型的工具大火之后，不少人已经发现其现有能力已经完全能够胜任简单场景下的视频脚本创作。一旦有了脚本，剩下的其实就是拍摄、剪辑以及配音等工作。那如果这其中的每一项都有AIGC工具能够使用，岂不是单靠AI就能自动生成出短视频。

在探索用文本或图片直接生成视频上，不少硅谷大厂已经拿出了实验性产品。

去年10月，META曾公布过旗下一款视频AI工具“Make-A-Video”。简单来说，该工具是通过AI生成连续的图片，再将这些图片链接成一段视频。不过从最终的成品来看，Meta生成的短视频显得过于单调，更重要的是分辨率实在有限。

Make-A-Video展示案例

作为AI大厂的谷歌则非常超前，选择直接打造能够生成超长并且高分辨率的AI文字转图片模型，并且一次性就拿出了两个：Imagen（基于大型语言模型和行业流行的扩散模型），和 Parti（基于谷歌自家的 Pathways 框架）。

前者能够进一步提升AI文字生成图片的分辨率，而后者则依靠大语言模型来生成具有剧情复杂度的视频内容。

就目前来说，这两家大公司给出的产品都还只是具有学术价值，谈不上实用性。因为大公司在对于AIGC工具的开发上依然还有非常多的考虑，一旦产品打磨不够理想可能就会出现前几天谷歌版本ChatGPT翻车导致千亿市值蒸发的情况。

初创公司就没有这些顾虑，在ChatGPT爆红几天后，一键生成短视频的平台工具QuickVid就问世了。Bug确实不少，但可以说这个工具是目前各种AIGC开源项目的超级大杂烩。

依托GPT-3的生成文本功能生成短视频脚本，再从脚本中自动提取或手动输入的关键字，基于这些关键字其便可以免费从Pexels库中调用背景视频，同时叠加由DALL-E 2生成的文字转图像，并调用Google Cloud的文本转语音 API添加来自YouTube上免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。

靠着各种现成的AIGC工具接口与大量免费素材库，QuickVid的创始人Daniel Habib花了几周时间就让这一产品成功上线。关键是其使用体验的确称得上是“傻瓜”，例如只需要输入一个单词——猫（cat），点击生成之后三分钟就能呈现出一个48秒的粗剪版本，如果不做调整直接选择输出，这个工具甚至能帮你起好短视频的标题与简介以及各种需要tag的关键词。

QuickVid截图

整个过程花费不到十分钟时间，虽然目前该平台还只支持视频下载后用户自行上传到短视频平台，网站上写着一键上传YouTube和TikTok等功能也正在开发中。从产品角度出发，QuickVid还处于非常初级的阶段，只有一项核心功能且还是Beta版就敢收每月10美元的订阅费，也属于艺高人胆大。

对于正在疯狂加速的国内AIGC赛道来说，类似工具的出现显然只是时间问题，像是字节旗下的剪辑工具剪映，移动版早就有了AI图片转视频功能，接下来只要再接入部分相关AI模型，就很容易摇身一变成为与QuickVid类似的短视频AIGC工具。

另一边，对于更加依靠算法而非内容品质的短视频来说，多快好省的AIGC工具无疑对创作者和平台都各有益处，前者能够将更多心思花在各种极限创意上，后者当然是乐见平台内容数量的爆炸式增长。

当然这一切的前提都还需要建立在AIGC工具的已经打磨完善上。

事实上，不论是长视频还是短视频的AIGC创作，目前最有前景的领域大概还是在B端商业投放上，尤其是那些过去需要花费大量人力物力财力才能产出视频内容用于视频广告投放的品牌公司，不论是消费品还是游戏公司，AIGC视频创作的出现无疑都能让社交媒体营销“买量”这件事最大程度的“降本”，至于最终能不能“增效”，则依然还需要不断试错并等待用户的检验。

AIGC应用视图

《 人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2022年）》

至于版权问题与对抗虚假信息等问题，或许还得等到百度等国产ChatGPT产品出现之后才有讨论的价值。

就目前而言，AIGC对各行各业的改造已然开始，过去被认为是高门槛的视频行业必然也无法逃过这一命运，不论是长视频还是短视频，最终只有创意才会成为真正的门槛，毕竟这是目前AI唯一还无法代劳的环节。

 

*参考文章：极客公园《只需一段话，“一键生成”短视频的工具来了》