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清华团队国产首个“Sora”火了!一键生成16秒高清视频,性能全面对标国际顶尖水平【附AIGC行业发展现状分析】

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 研选快讯 • 2024-04-28 11:17:31 来源:前瞻网 E4316G0
100大行业全景图谱

人工智能

图片来源:摄图网

今年2月16日,人工智能公司OpenAI除了ChatGPT,再度扔出“重磅炸弹”:发布了文生视频大模型Sora,它仅仅根据提示词,就能生成60秒的连贯视频。特斯拉CEO马斯克曾称其为:被人工智能增强的人类,将会在未来几年之内创作出最杰出的作品。

时隔两个多月,中国版“Sora”来了!4月27日,在中关村论坛未来人工智能先锋论坛上,中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型Vidu正式发布。这一模型由清华大学和大模型创业公司生数科技联合发布,采用团队原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT,支持一键生成长度达16秒、分辨率为1080P的高清视频内容,画面效果接近Sora,并且在多方面表现出色,包括镜头语言、时空一致性、物理模拟等方面。

根据现场演示的效果,Vidu能够模拟真实的物理世界,能够生成细节复杂、并且符合真实物理规律的场景,它还具有丰富的想象力,能够生成真实世界不存在的虚构画面,创造出具有深度和复杂性的超现实主义内容。这也是自Sora发布之后全球率先取得重大突破的视频大模型,性能全面对标国际顶尖水平,并在加速迭代提升中。

“生数科技”全称北京生数科技有限公司。企查猫显示,北京生数科技有限公司成立于2023年03月06日,法定代表人唐家渝,注册资本146.9905万人民币,公司经营范围包括:人工智能应用软件开发;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;信息系统集成服务等。

企查猫

从“中国版‘Sora’发布”回看AIGC行业发展情况:

——AIGC行业发展历程

生成式AI行业的发展经历三大历程,分别是机器学习——深度学习——生成式人工智能,从时间上来看生成式AI的发展可以追述到21世纪初,在21世纪的前二十年,生成式AI主要是依托人工智能发展中两大重要的机器学习发展,分别是机器学习和深度学习。机器学习可以对海量的在线数据进行分析,从输出信息中的出结论;进入第二个十年深度学习阶段,计算基础视觉的实现有助于搜索引擎和自动驾驶车辆对物体的分类和检测,同时它还可支持语音识别,使广泛应用的人工智能语音助手以更自然的方式和用户交互。在经历了前二十年的技术积累后,生成式AI在21世纪第三个十年诞生,由OpenAI开发的GPT-4语言模型,标志着基于语言的人工智能应用程序迈入了崭新的功能阶段。

图表1:生成式AI行业发展历程

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型,简称大模型,是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比,大模型的训练使用了更多的数据,具有更好的泛化性,可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分,AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展,AI内容生成(AI Generated Content,AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

图表5:生成式AI训练大模型汇总

——AIGC应用需求分析

根据麦肯锡在2023年4月进行的一项调查,尽管GenAl进入公众视野并不久,但对这些工具的尝试性应用已经相当普遍,受访者们预计这些新能力将改变其所在行业。生成式AI已引起商界人士的兴趣:受访者不分地区、行业和资历等级,人人都在工作中和工作之外尝试使用生成式AI。79%的受访者表示,他们至少在工作中或工作之外接触过生成式AI。22%的受访者表示,他们会在工作中经常使用生成式AI。不同资历受访者的生成式AI使用率非常相似,而从行业和地区来看,技术行业和北美地区受访者的生成式AI使用率最高。

图表2:2023年全球生成式AI产品应用需求调查(N=1684)

前瞻产业研究院分析认为,随着ChatGPT的火爆出圈,生成式AI成为各行各业关注和热议的话题。全球科技巨头和AI厂商纷纷下场,唯恐错过此番科技盛宴。行业翘楚和媒体将生成式AI浪潮类比昔日的移动互联网机遇,认为它将对全球经济和各个行业带来深远影响,企业也将迎来重大变革机遇,根据相关数据,2023年全球生成式AI市场整体规模约为670亿美元,预计2029年及2032年将分别达到7280亿美元和1.3万亿美元,2022-2032年复合增长率高达42%。

商汤研究院研发总监卢乐炜表示,Sora使得Scaling law(尺度定律)起到很大的作用,这能够推动整个产业往多模态大模型、文生视频模型方向发展,促进产业或将实现AGI。

生数科技产品负责人张旭东表示,我对Sora的看法是,扩散模型(diffusion model)本质是做一个概率分布,随着模型规模越来越大,概率分布越逼近于真实,生成效果也就变得更加逼真。

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