随着人工智能技术的飞速发展，AI视频生成领域成为了2024年科技界最为热门的话题之一。从OpenAI推出的Sora视频模型惊艳亮相，到国内AI视频生成大模型的井喷，这一领域正成为科技巨头和创业公司的必争之地。然而，尽管市场前景广阔，AI视频生成技术仍面临高成本、高难度和实用性差等痛点，商业化之路任重而道远。
AI视频生成技术相较于图像生成更为复杂，它不仅要求空间维度的一致性，还需确保时间维度的连贯性。这意味着，AI视频生成模型必须同时满足时空一致性、物理规则遵循、叙事连贯性、细节真实性和长序列稳定性等多个条件。目前，市场上的主流AI视频生成技术路线包括生成对抗网络（GAN）、自回归Transformer与VQVAE的融合、扩散模型、NeRF动态场景渲染技术以及多模态融合混合架构。
其中，扩散模型以其自然的迭代生成和强大的细节还原能力，成为当下文本到视频、图像到视频等多模态生成任务的主流技术路线。然而，多模态的深度融合，才是AI视频生成技术逐步迈向生产级应用的关键。
在全球范围内，OpenAI的Sora无疑是AI视频生成领域的佼佼者。它能够生成长达60秒的高质量视频，在画面细节、动作流畅度和镜头语言把控上均表现出色。Sora的最大优势在于其对物理世界规则的准确理解，通过创新的“视频作为图像补丁”方法，显著提升了生成质量和效率。然而，由于其模型规模庞大，对GPU算力要求高，生成延迟相对较长。
meta的Movie Gen模型则在社交媒体视频样式方面有着独到之处。它支持多种生成模式，包括文本转视频、图像转视频和视频扩展，尤其擅长生成垂直短视频和创意内容。Movie Gen还特别优化了移动设备上的性能，使其能够在Instagram、Facebook等平台无缝集成。
谷歌的Imagen Video和Phenaki则采取了不同的策略。Imagen Video采用级联扩散策略，兼顾生成速度与画面质量，但在算力消耗上巨大。Phenaki则通过序列式提示生成长视频，尽管生成速度缓慢，但在语义理解和运动规律方面表现出色。
国内方面，阿里巴巴的通义万相、腾讯的混元图生视频、百度的“一镜流影”以及快手的可灵AI等模型也在AI视频生成领域展现出强大的实力。这些模型不仅支持中英文双语文本到视频的无缝切换，还兼容图像到视频的混合生成，满足电商、营销、新闻和教育等垂直场景的需求。
在实际测试中，各模型在画面质量、动作流畅度和创意表现等方面各有千秋。OpenAI的Sora在通用场景中表现出色，但在复杂场景中女主角骑摩托车的速度略显缓慢。谷歌的Veo 2则在复杂场景中呈现出类似游戏画面的风格，整体画面风格和呈现非常不错。而国内的腾讯混元AI视频在通用场景和复杂场景中均表现出色，尤其是其在复杂场景中的创意表现堪称满分。
尽管目前AI视频生成技术仍处于从“能用”到“好用”的过渡阶段，但随着技术的不断进步和市场的日益成熟，AI视频生成技术的商业化路径已经逐渐清晰。订阅制SaaS服务、API服务以及垂直行业解决方案等多种商业模式正在逐步落地，为AI视频生成技术的广泛应用提供了有力支持。
未来，随着AI视频生成技术的不断突破，我们有望看到更长、更连贯、更具创意的AI生成视频。同时，针对电商、教育、游戏等垂直领域的专业模型也将不断涌现，为特定场景提供更加优化的解决方案。
