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天风·电脑| 视频AIGC加速突破，多模态应用发展恰逢其时
在图像生成领域，以扩散模型为代表的方法取得了特别的成功，迅速取代了基于生成对抗网络（GAN）和自回归变压器的方法。 我们认为，从排名靠前的应用中可以看出，多模态 AIGC 和效率工具可能是 GPT 应用的重要组成部分。 多模态领域的高比例也表明图像和视频模态的生成是用户的需求。 主要方向之一。 文本转视频技术的奇点正在加速，我们看好视频多模态领域的AI产业机会。
利用扩散模型的视频生成和编辑算法取得了快速突破，Pika、Pika等公司的产品不断迭代。
在图像生成领域，以扩散模型为代表的方法取得了特别的成功，迅速取代了基于生成对抗网络（GAN）和自回归变压器的方法。 同样自从首次尝试设计视频生成的扩散模型以来，扩散模型在2023年视频生成领域的学术发展迅速，相应的论文数量也大幅增加。 相应地，皮卡等公司的产品也在不断突破。 从3月份测试GEN-2模型开始，到6月份正式向公众发布，再到11月份更新4K模式，生成视频的一致性也迎来了重大改进，问题也随之而来不连贯、闪烁、变形等问题已逐步解决。 Pika 于 7 月份推出了服务器，迄今拥有超过 50 万用户。 Pika 1.0 随后于 11 月 29 日上线，用户可以使用 Pika 实现画布扩展、部分修改、视频时长扩展等编辑需求。
GPT应用数量已超过3万个。 截至 12 月 1 日，最好的 GPT 应用程序集中在多模式 AIGC 和效率工具上。
从最流行的10个GPT应用来看，有5个是包括图像和视频生成在内的多模态AIGC领域，3个是与包括写作在内的生产力工具相关，剩下的2个是与开发相关。 在面向读者的网页设计方面，排名前五的分别是：面向科研人员的ter、多模态生成以及撰写博客和其他文章。 我们认为，从排名靠前的应用中可以看出，多模态 AIGC 和效率工具可能是 GPT 应用的重要组成部分。 多模态领域的高比例也表明图像和视频模态的生成是用户的需求。 主要方向之一。
文本到视频技术的奇点正在加速发展。 我们看好视频多模态领域的AI行业机会。
文森特视频是一个年轻的方向。 该领域面临着诸多挑战，包括算力成本高、缺乏高质量数据集等。但随着视频扩散模型技术的突破，-Zero、-Zero等算法模型不断涌现。 我们也看到所代表的公司在过去的六个月里取得了很大的进步，生成视频的一致性和保真度也得到了很大的提高。 我们看好视频多模态领域未来的应用机会，同时算力基础设施也有望在视频模态技术的引领下实现快速增长。
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