文生视频的赛道越来越热闹了,两周一更新,一月一迭代,马斯克当模特都快要忙不过来了。
真的好能卷。豆包的视频生成模型带来了全新设计的扩散模型,针对高动态的复杂场景,展现出了影视级写实度和逼真细节。用一句话来描述效果:很强,很炸裂,不敢相信自己的眼睛。
9 月 24 日,2024 火山引擎 AI 创新巡展来到深圳,重磅发布了全新视频生成模型,一次性为整个 AI 视频赛道丢下了两颗炸弹:豆包视频生成-PixelDance、豆包视频生成-Seaweed 两款大模型。
作为国内首批通过算法备案的基座大模型厂商,闯入文生视频的赛道并不意外。甚至也不由得让人期待:还能怎么卷?
在参与实际测试这个强大的国产模型之后,我们发现它的厉害之处,绝对不止在生成影像上,而是有一个更大的生态和愿景。
语义理解、一致性重要突破,充分掌握镜头语言
生成式视频的「魔法」,来自于「魔咒」。
换句话说,模型的语义理解能力是基础。只有在精准领悟 prompt 文字内容的情况下,才能恰当地呈现出预期中的画面——得先把「阅读理解」做明白。
这次 APPSO 参与了内部测试,得到称得上是了不起的效果——还是那句话,很强,很炸裂。
prompt:一只小猫穿着围裙,戴着手套,在布满泡沫的水桶里洗碗,上方是正在出水的水龙头
每一个用 prompt 指示的元素,都得到了体现,没有「读漏题」唯一的问题是:太漂亮了——我家的土猫,没有这样的高级气质。
算了,小猫咪能有什么错。从成像来看,泡沫和水流的细节都非常惊人,以及猫猫的傲娇表情也很生动。
一个小细节:水流落在小猫的头顶,然后从背后和下巴处落下,这个细节符合物理规律,足以得见模型理解能力的强大。类似的表现,在官方演示中也能看到。
官方演示
头发在风中凌乱的还原,除了体现飘动的发丝,方向跟人物的运动节奏也是一致的,符合物理逻辑。
这种高保真的能力,背后来自抖音、剪映对视频创作的理解和技术积累,通过自研的高压缩比、高还原性视频隐状态编码和解码模型,强力保证了扩散模型的高效编码与运转。
prompt:树木密布的森林里,仰望天空,天空被茂密的树叶遮住,阳光透过树叶间的缝隙洒落出来。仰拍视角,明暗对比强烈
绿色调是非常棘手的色调,调好了是复古清新,调不好就是色调跑偏。 这里却精准还原光线经过了绿叶和树枝的折射,所形成的光圈效果,直逼镜头。
不得不说,在经过剪映、即梦 AI 等业务场景,反复打磨和持续迭代之后,让豆包·视频生成模型真正具备了专业级光影布局和色彩调节能力,支持 3D 动画、2D 动画、国画、黑白、厚涂等多种风格,以及更重要的——掌握镜头语言。
炫酷运镜,无论动作怎么变,主角都是稳稳的
镜头语言的重要性,强调多少次都不为过。 没有人想自己倒腾半天,只做出一个动态 PPT。
然而对于普通用户来说,专门去上个「镜头语言」培训班也没有必要: 豆包·视频生成模型已经准备好一系列运镜方案,从变焦、环绕、平摇,到缩放、目标跟随等超多镜头语言,都可以用 prompt 完成,实现灵活控制视角。
看上去轻松,实现起来并不简单: 一致性是个不小的挑战。
模型从理解指令,生成主体,再根据镜头要求,设计主体的变化和行动轨迹,这一系列步骤中,不仅需要主体面目「不变」,还需要主体根据动作和角度,适当「可变」。
prompt:一只边牧穿着太空服在月球表面奔跑,跳起来追逐在浮在空中的飞盘。月光斜角度照射,打亮它的皮毛,低角度,4k 画质,慢动作
在小狗跃起时,头部、四肢都没有大变形,稳稳的,很安心。
prompt:马斯克站在水稻田里,弯腰插秧,头顶戴着一个草笠,抬起头后,举手向镜头打招呼
在面对镜头讲话的十秒钟里,马斯克的表情、手臂、身体姿态都随着动作变化,但整体没有崩掉,一系列动作都非常流畅。
在处理这种「变」与「不变」的挑战中,几乎完美地保证了主体一致性,表现实在是太强大了。
当镜头有所变化的时候,道理也是一样的。 在官方的演示 demo 里,有一个水下片段令人印象深刻。
官方演示
镜头一个简单的变焦,对于模型来说要完成的是: 前面要有精致的细节,然后主体移动,显出新主体,最后落定在新主体上,整个一气呵成的大动作。
除了出众的一致性表现,惊人的运镜能力,自然也支持多种风格,3D、2D 动画、厚涂、漫画等,还有多种比例选择,都给了用户无比自由的选择。
官方演示
prompt:Beautiful, snowy Tokyo city is bustling. The camera moves through a bustling city street, following several people enjoying the beautiful snowy weather and shopping at nearby stalls. Gorgeous sakura petals are flying through the wind along with snowflakes
prompt: 香港夜晚的十字路口,汽车和巴士快速驶过,形成流动的线条。有行人在等红绿灯。背景中建筑物虚化,形成光斑,低角度,4k 画质
从「高大上」到「好落地」
尽管豆包·视频生成模型才刚走到用户面前,但背后的技术已经打磨了很久。 根据去年 11 月 ByteDance Research 发布的技术报告,字节团队把第一帧和最后一帧的图像指令与文本指令结合起来,最后一帧指令被证明是创建复杂场景或动作的关键构成要件。
另外,在当时字节选择了自回归路线,而非分层方法,以此来实现高稳定性的画面表现能力。 这背后的考量是,模型要能确保生成的内容和用户期望一致,只有这样,用户才会积极参与生成的过程,扮演「导演」的角色,从而让强大的模型能力,尽快落实在实际应用中。
对比同类产品(不包括期货),豆包的视频生成模型完全是第一梯队的水准表现。 相比较于国外产品,比如 Luma,比如 Runway,它更懂中文和中文用户,更适配中文互联网中的创作工作流。
官方演示
如此优秀的性能,脱颖而出是必然的。 这还不单指视频生成模型,而是整个豆包大模型家族: 作为国内首批通过算法备案的大模型之一,豆包大模型通过火山引擎和火山方舟,面向企业提供服务。
截至 9 月,豆包语言模型的日均 tokens 使用量超过 1.3 万亿,相比 5 月首次发布时猛增十倍。
为了提供最强的性能,豆包通用模型 Pro 默认支持 800K 的初始 tpm,可以看到这个数字远超行业最好水平,并且可以根据实际需求进一步扩容,帮助大企业能安心的在生产环境里大规模使用。
而在技术力如此强大的同时,在各家大模型最强版本价格对比中,豆包大模型比行业价格低 98% 以上——用 AI 的门槛已经前所未有的低了。
越是高大上的技术,越需要落地实现,走进日常生活中。
在实际的业务场景里,需要的是效果好、速度快、易上手。 以电商为例,既要考虑营销节点,又要顾及不同平台的展示效果,需要的是灵活快速的制作方法。
无论是广告拍摄、还是短视频、直播电商等领域,都需要简单易上手的工具,嵌入现有的制作流程里。
在 24 号的发布会上,火山引擎总裁谭待还展示了一系列大模型的应用,尤其是真真正正落地到商业使用场景中的案例。
火山引擎通过全栈大模型服务,把豆包大模型的实力,真正接入到实际的业务场景中。 今年以来,火山引擎建立了零售大模型生态联盟、汽车大模型生态联盟和智能终端大模型联盟,覆盖的业务和场景种类十分丰富多样。
更强模型,更低价格,更易落地,这无疑是豆包大模型的重要优势。
「更强模型」不用多说,豆包大模型能够支撑起每天超万亿 tokens 用量,通过字节跳动内部 50+ 业务实践、30+ 行业客户的应用,不断增加的调用量,覆盖越来越多场景。在收获更多的企业反馈的同时,也帮助⾖包⼤模型越来越好,越来越全⾯。
在发布会上,谭待表示,「大模型的应用成本已经得到很好解决。大模型要从卷价格走向卷性能,卷更好的模型能力和服务」。
「商业场景的应用,是豆包·视频生成模型在一开始就在考虑的事情,需要在商业价值取得突破才能得到更好的应用。」谭待表示,「我们在各种场景里面都做了充分适配,这样可以让大家在商业环境中真实通过豆包·视频生成模型实现业务的创新和加速。」
爱好者能够借由低门槛的 C 端产品,开启对 AI 世界的探索。而开发者能够利用火山引擎,以更低价、更多样、更灵活的方式实现 AI 的工作,为更广泛的用户群,提供进一步探索的新产品、新内容。
随后的记者问答会上,他还分享到,在技术不断迭代、进步的情况下,当 AI 能够完整地解决一个问题时,toB 和 toC 之间的区别未必有这么大。
或许这将是 AI 时代最壮观的景象:原本高不可及的壁垒,正在被推翻。无论有没有经验,无论是为了业务赋能还是为自娱自乐,只要上手起来,就是在创造奇迹。
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