作者： 数字生命卡兹克 来源： 数字生命卡兹克

前几天在A16Z上看到了一篇文章：

看完了有一点感触，正好我自己也在各种不同的场合表达过过AI视频现状的看法和展望。

那我想，不如就写一篇文章，结合A16Z的观点，来一起聊聊这个话题。

2023为什么是AI视频突破的一年，AI视频还缺少什么，以及对2024年AI视频的展望。

2023是AI视频爆发的一年，从最开始时，只有Runway的Gen1和wonder studio勉强可看，但是基本不可用。

直到8月，RunwayGen2正式推出。

Nicolas Neubert做了《创世纪》AI预告片，我做了《流浪地球3》的AI预告片，AI生成式视频，正式走向大众眼前。

直到2024年初，已经有数十家AI视频公司成立，且推出产品，而更有不计其数的大厂的产品正在路上：比如Meta、Google、腾讯、字节、阿里、商汤等等等等。

A16Z总结了一张图2023年关键节点图，我觉得总结的非常完整。

今年，我自己也整体体验了非常多的产品，除了最常用的Runway、PIKA、Pixverse之外，还有SVD、Genmo、Moonvalley、domo、Morph等等等等。太多了，也太卷了。

同样的，这里直接放A16Z总结的图。

但是，绝大多数的产品都并不完善，在可控性上，只有为数不多的几家产品支持了，比如Runway的运动笔刷、比如PIKA的区域修改，大部分的产品都只有文生图和图生图，生成3～4秒的视频，然后就没了。

也可以从图中看出，大部分的公司，都是小公司，大厂的动作有点慢，不过2024年上半年，大厂的AI生成式视频产品，可能会是涌现式喷发。

但是不要忘了，AI视频的第一次正式全员亮相，是在去年八月。

距离今天，也仅仅过了6个月而已。

说说AI视频的问题。

很多人在交流的时候，经常问我一个问题是，你觉得AI生成式视频，距离终点的进度走到了多少？或者说，你觉得能全面给行业降负还有多久。

虽然我觉得这个问题太大太空，但是我每次还是会说，现在的进度大概是5%到10%的地步吧。

离你们心中那个饼，还有90%的路。

在我心中，有一个最核心的问题需要解决：

物理规律。

这个问题不解决，我不认为会对现在的影视行业会造成很大的冲击。

众所周知，视频里面，是包含大量的交互镜头的，人与人、人与物体、物体与物体的交互，等等。

比如我的玻璃杯子我放在空中，让他垂直落下，他应该掉在地上然后碎掉，或者高度不够的话，杯子会在地上弹起。

但是你让AI去做的话，你就会发现，变形变得你妈妈都不认识了。

或者一个人物戴着头盔转下头，头盔没了，脸也不要了。

这就是一个很离谱的事情，AI并不懂这个世界的物理规律，而一个不懂物理规律的视频，你认为他的上限能高到哪里去呢？

影视里，我们的最喜欢看的，是关系，是交互。

《海边的曼彻斯特》里有很多苦衷的两人之间的亲吻相拥。

《环太平洋》里机甲一拳将怪兽砸到海中的快感。

《复仇者联盟4》里钢铁侠那一个响指的浪漫。

没有这些，那一切都是空镜，一切都是转场，这样的镜头，怎么好看呢？

所以我们需要让AI视频，拥有物理引擎。

现在就我知道的，有两条路线，一条以Runway为代表，做世界模型；一条以商汤为代表，做3D。

先说世界模型。

Runway很久以前发了一个帖子，简单的介绍了一下世界模型。

但是不要以为他就开始干了，他的原话是：

We are building a team to tackle those challenges. If you’re interested in joining this research effort, we’d love to hear from you.

翻译过来是：我们正在组建一个团队来应对这些挑战。如果您有兴趣加入这项研究工作，我们很乐意听取您的意见。

。。。

就，怎么说呢…

斯坦福有一个团队在我的映像中也在做，但是世界模型遇到的最大的问题是：数据收集的问题。

世界模型最麻烦的就是对物理现实的数据收集，人类的抽象能力很强，看到一个球，可能会识别出这是足球或者头；看到一个白色的物体，可能是桌子或是一堵墙。

但是现在大部分的视频数据，有大量的垃圾噪点，怎么能抽象的把大量的噪音抽离，只留关键的物理信息？这是一个非常坑的点。

自动驾驶其实就是这个方向的最落地的应用之一，但是自动驾驶要的数据，并不是那么多，来来回回就是道路、街道、人物、车子那些东西了，但是也搞了N久，现在离L4还很远。

当你要做生成式AI视频的通用世界模型的时候，那数据要的就不是那一丁点了。。那是海量的数据。

一个炸弹炸在屎上屎应该如何散开？我一巴掌打到你脸上你肌肉应该如何颤抖？鲨鱼在水中追你的时候水是如何散开的？？

这都是物理规律，我们能很容易的想象到，但是对于AI来说，太难。难的不是后期的训练，而是前期的数据收集。

在我跟大佬们的交流中，他们说现在最痛苦的点是：

“人经历过千万年的进化，对于世界的常识，是藏在基因里的，会自动把一些冗余的信息以极快的速度，一步一步剔除直到只剩到最关键的信息，然后做做一些思考推断。但是机器没有，机器现在不懂抽象，所以需要人去做类似人类抽象化过程的学习算法，来抽离关键信息，收集视频数据。”

这个点非常痛苦。

这也是我对于所谓的AI视频的通用世界模型没有那么多信心的原因。

另一条路，就是AI 3D + AI视频。

商汤的一部分技术就是走的这条路。

他们曾经发了一篇论文：https://story2motion.github.io/

这个项目很有意思，从故事可以直接生成动作，非常连贯。

如果给一张图，能直接分离场景和主体，然后3D建模后，再用Story to motion生成轨迹和动作呢？

不需要什么世界模型，3D世界中的物理引擎，游戏行业都做了N多年了，非常成熟了。

只要能分离建模，那就没问题。

而AI 3D，我之前也写过一篇评测文章，现在正在冉冉升起的阶段：AI时代的生成式3D大模型全面评测 - “ChatGPT时刻”的前夜

还没有那么成熟，但是按照现在这卷的速度，AI 3D，可能要不了半年，就能达到MJ的V4的程度。

当AI 3D和AI视频结合，那就是王炸。

所以我也能理解为什么MJ给自己定的星辰大海是AI视频，但在做AI视频之前，先从英伟达挖了一个专门搞3D的大佬去做AI 3D。

当然，这里面也有很多坑，3D建模的精度问题、贴图问题、骨骼问题、渲染问题等等。不过相比世界模型，我觉得这玩意的难度，还是小不少的。

总结一下，AI视频当然还有很多问题，比如一致性、比如时长、比如运动幅度、比如可控性等等。

但是我认为没有一个，像物理规律这样重要。

我期待后面大厂们加大筹码，疯狂开卷。

早一点解决这个问题。

早一点迎来，那超级的“颠覆时刻”。

我真的很想看到那一天。

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