大模型領(lǐng)域最熱話題又重新回到視頻模型上，因?yàn)橐患覄?chuàng)業(yè)公司被認(rèn)為做出了“最強(qiáng)國(guó)產(chǎn)Sora”。

4月27日，在中關(guān)村論壇未來人工智能先鋒論壇上，生數(shù)科技聯(lián)合清華大學(xué)發(fā)布了具有“長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)、高一致性、高動(dòng)態(tài)性”性能標(biāo)簽的視頻大模型Vidu，可根據(jù)文本描述直接生成長(zhǎng)達(dá)16秒、分辨率達(dá)1080P的高清視頻內(nèi)容。

高一致性是團(tuán)隊(duì)著重強(qiáng)調(diào)的特點(diǎn)。清華大學(xué)人工智能研究院副院長(zhǎng)、生數(shù)科技首席科學(xué)家朱軍表示，當(dāng)前國(guó)內(nèi)視頻大模型的生成視頻時(shí)長(zhǎng)大多為4秒左右，Vidu則可實(shí)現(xiàn)一次性生成16秒的視頻時(shí)長(zhǎng)。同時(shí)，視頻畫面能保持連貫流暢，隨著鏡頭移動(dòng)，人物和場(chǎng)景在時(shí)間、空間中能保持高一致性。

在動(dòng)態(tài)性方面，Vidu的動(dòng)態(tài)鏡頭在推、拉、移之外，開始涉及一段畫面中遠(yuǎn)景、近景、中景、特寫等鏡頭的切換，以及直接生成長(zhǎng)鏡頭、追焦和轉(zhuǎn)場(chǎng)效果。物理規(guī)律方面，朱軍介紹稱，Vidu可以模擬真實(shí)物理世界中細(xì)節(jié)復(fù)雜且符合物理規(guī)律的場(chǎng)景，例如合理的光影效果、細(xì)膩的人物表情等，還可生成具有深度和復(fù)雜性的超現(xiàn)實(shí)主義內(nèi)容（例如“戴珍珠耳環(huán)的貓”）。

在生數(shù)科技放出的視頻物料中，的確有不少用戶反饋認(rèn)可其時(shí)間與空間上的一致性表現(xiàn)，而這是視頻模型在長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)容生成上需要克服的關(guān)鍵問題。

一致性表現(xiàn)不能獨(dú)立于視頻時(shí)長(zhǎng)以外單獨(dú)討論。目前，Vidu對(duì)外公布的時(shí)長(zhǎng)上限是16秒，Sora最大時(shí)長(zhǎng)則是1分鐘。今年2月Sora推出后，生數(shù)科技內(nèi)部成立了攻堅(jiān)小組，加快原本視頻方向的研發(fā)進(jìn)度。3月，內(nèi)部實(shí)現(xiàn)8秒的視頻生成，并在4月提升到16秒生成，但團(tuán)隊(duì)沒有公布更多技術(shù)突破的細(xì)節(jié)。

從已有信息來看，技術(shù)路線上，Vidu采用的是自研U-ViT架構(gòu)，與Sora一樣是Diffusion和Transformer的融合架構(gòu)。這種架構(gòu)不采用插幀的多步驟處理方式來生成視頻，而是通過單一步驟“端到端”直接生成內(nèi)容，從文本到視頻的轉(zhuǎn)換是直接、連續(xù)的。

這意味著，Vidu同樣繞不開模型訓(xùn)練的Scaling Law（規(guī)模法則），需要不斷堆積更大參數(shù)和更多算力。

算力限制之外，一名有多模態(tài)大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)業(yè)者對(duì)界面新聞?dòng)浾弑硎?，生成?shù)據(jù)的差距是國(guó)內(nèi)視頻大模型與Sora之間的重要差別。視頻大模型需要大量的數(shù)據(jù)收集，其路線是一個(gè)逐漸細(xì)化和確定的過程。從實(shí)現(xiàn)上來講，這是一個(gè)確定性事件，但需要一定時(shí)間。

因此，盡管生數(shù)科技在兩個(gè)月內(nèi)有如此提升已經(jīng)是算法和工程能力上的突破，但在同等性能表現(xiàn)下追平Sora的1分鐘時(shí)長(zhǎng)，真正做到全面對(duì)標(biāo)Sora，必然還有較長(zhǎng)的一段路要走——至少不是“兩倍于兩個(gè)月”這樣簡(jiǎn)單的線性估算。

“16秒跟1分鐘，看起來大概差四倍，但中間的誤差累計(jì)到后面可能不只是四倍的算力或者工程能力能彌補(bǔ)的?！币幻竽Ｐ皖I(lǐng)域投資人對(duì)界面新聞?dòng)浾弑硎尽?/p>

他同時(shí)指出，其實(shí)Vidu和Sora一樣，目前釋放的素材并不足夠多，從其發(fā)布的物料來看一致性表現(xiàn)的確不錯(cuò)，但還是很難做出更準(zhǔn)確的判斷。

在這一視角下，Vidu與Sora可直接比較的維度或許更多在于以鏡頭語(yǔ)言為代表的動(dòng)態(tài)性，以及對(duì)物理世界規(guī)律的理解與模擬能力等方面。而長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)與一致性構(gòu)成的核心性能，還需要等待后續(xù)版本迭代做進(jìn)一步比較。