從威爾?史密斯鬼畜吃面到「Her」，這些幕后技術正在推動AI視頻時代的到來

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原標題：從威爾?史密斯鬼畜吃面到「Her」，這些幕后技術正在推動AI視頻時代的到來
關鍵字：視頻,模型,字節跳動,豆包,框架
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心原創
作者：張倩還記得「威爾?史密斯吃意大利面」的 AI 鬼畜視頻嗎？在這些視頻里，威爾?史密斯的面部表情、動作都非常夸張，還充滿了扭曲、變形。一年多以前，大部分 AI 視頻生成模型確實只能達到這樣的水平。但如今，情況完全不同了：AI 不僅能讓表情、動作和光影都非常自然，還能運用豐富的鏡頭語言，生成的視頻具有電影級別的質感。這種讓國友都大呼「有用」的生成效果來自字節跳動前段時間發布的豆包?視頻生成模型。在開啟內測后，機器之心也進行過測試，效果非常驚艷（參見《終于拿到內測！豆包 – PixelDance 真是字節視頻生成大殺器》）。回想今年年初 Sora 問世之際，國內 AI 社區還彌漫著一種悲觀的情緒，覺得 AI 視頻生成門檻頗高，國內企業想彎道超車難度不小。然而令人意外的是，Sora 高開低走，遲遲未向公眾開放。反倒是國產模型不斷帶來驚喜，甚至有演變成生產力工具的趨勢。
那么，面對重重困難，國內的視頻生成模型為什么會發展得如此之快？豆包?視頻生成模型的背后有哪些技術底座在提供支撐？生成式 AI 浪潮帶來的視頻數據激增、編解碼技術挑戰如何解決？在剛剛召開的 2024 火山引

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