到处王人能刷到的AI视频 真没你思的那么浅易

“ 疑似使用了AI 生成时刻，请严慎甄别 ” 

全球有莫得发现，这行小字有点像 “ 告白仅供参考, 请以什物为准 ” ，如故确切在活命中越来越常见了。

很是是目下的短视频平台。

刷到个小猫视频，口型是 AI 合成的。

刷个西纪行，也能看到 AI 妖精真身。

甚而看一个动画片，画面还老是 AI 合成的。

AI 视频越来越多了。

天然掀翻 AI 视频波涛的 Sora 还在难产，但 AI 视频时间偶而如故悄相关词至。

东吴证券的一份研报里就估量，中国 AI 视频生成的潜在行业空间，可能领有超越 5800 亿元的商场。

但跟着商场按捺火热，行业的一些问题也冉冉暴露到公众视线：

 视频化和 AI 如实王人是异日，但像是资本问题、质料问题、协同问题和性能问题，王人萦绕在整个初创企业，大厂们的心头。

就拿资本问题和质料问题为例。

全球王人知谈，目下的生成式大模子很是是视频，等于一个力大飞砖的过程，需要用海量数据进行磨真金不怕火。

而超大鸿沟视频磨真金不怕火数据，又会对算计和处理数据、以及数据本人有着天量需求，随之而来的资本增多是一个天文数字。

 GPT-4o 行动一个老款 AI ，开发资本 “ 仅 ” 为 1 亿好意思元，磨真金不怕火资本或者在 7800 万好意思元傍边。

而视频模子的磨真金不怕火资本就更高了，以岁首推出的视频模子 Sora 为例，其磨真金不怕火和推理所需的算力需求，分袂就达到了GPT-4 的 4.5 倍和近 400 倍。。。

除了天价磨真金不怕火资本外，大模子磨真金不怕火样实质料、处理链路复杂，触及多个行动，需要多团队协调；自研 / 第三方， GPU 、 CPU 、 ARM 等多种异构算力资源，又需要天真谐和部署。。。

是以，对不少准备拥抱 AI 视频的公司们来说，当务之急等于思尽目的，解决这些问题，身手更快地进化。

 要论玩视频的能手，抖音和火山引擎可就有话说了。

上个月底字节推出的爆火的 PixelDance ，效果那是杠杠的。

咱们那时还写了篇著作专诚给全球唠了遍，就看咱们浅易试用生成的视频效果，就知谈还真有点东西喔。

而在 15 号末端的火山引擎视频云时刻大会上，开场用了定制数字东谈主谭待来和全球换取。

驱逐效果好到，现场参会者们，不少王人认为这是视频抠图。

而这些高质料 AI 产出背后，其实离不开一个叫 BMF 的智能框架。

火山引擎通过和自家大模子团队在里面合作，沿途把海量的视频数据进行预处理。

终末基于火山引擎音视频处理平台和 BMF 框架，在短时刻内分娩了裕如多高质料的视频素材，用于模子的磨真金不怕火，才有了 PixelDance 。

元勋之一的 BMF ，为什么能够作念到这些呢？

咱们用个活命中常见的例子来解说：

一个公司开发大模子就好比你家作念年夜饭。

为了吃上一顿丰盛的年夜饭，你爸爸肃穆买菜、姆妈煮饭、奶奶包饺子、你搬桌椅板凳。。。

整个东谈主王人得有单干，重新忙到尾，可能还得时经常打个电话发个微信互帮互助，终末一算，好家伙，本来吃顿年夜饭还得花这样多钱。

 而 BMF 等于火山引擎推出的一个 “ 年夜饭一键全经过套餐 ” ，它提供了一系列的器具和事业，帮你松弛、快捷地准备好年夜饭。

这个套餐重心针对性地解决了咱们前边说到的 4 个行业痛点，进行了相应的治愈。

比如为了解决视频磨真金不怕火数据质料问题，他们掏出了多种算法对视频进行多维度的分析和筛选，作念到了充分精采化的过滤；

支吾性能费事，他们又诳骗 BMF 框架的天真谐和，提前调配好了性能。

这就很是于准备年夜饭一早就作念好了攻略，买菜交给了多多买菜送货上门、煮饭找了五星级大厨专诚掌勺、桌椅板凳安排了专诚的小工打杂。。。

 归正等于用了 BMF 这套框架，又方便又清闲又省钱。

处理了企业这边的需求，火山引擎也没忘了全球伙。

如今，全球开荒的算力按捺飞腾，与之而来的等于对视频画质教训的强烈需求。

火山引擎通过先天不足的上风，每天在抖音 / 西瓜等 app ，濒临上亿用户，处理海量视频图片。

 赢得了这样丰富的素养之后，火山引擎在 BMF 基础上，千里淀出了一个更安妥平庸用户体质的 “BMF lite” ，杀青了更轻量、更高效、更通用的进化。

比如相较于云霄，在用户端侧，关于功耗，内存相配敏锐，而场景又触及 Android 、 ios 、 PC 等多平台。

于是 BMF-Lite 就重心建筑基于跨平台，资源复用的算法包的框架假想。

浅易说等于融合了各个平台的接口面貌，方便集成部署。

再用算法限度器来复用同样的算法实例，在抖音播放场景，点播跟直播播放大部分王人是只会收效一个，不错最猛进程地复用资源。

而除了 BMF 为代表的智能框架，火山引擎还提议了智能算力和智能编解码。

火山引擎奏凯在客岁掏出了一款自研视频转码芯片，将自研的视频编解码时刻融入到了里面。

公正等于，针对视频点播、直播等特定场景，这款转码芯片有着更高的算计密度。

 就这样说吧，一套视频编解码芯片事业器的转码才略，很是于上百台 CPU 事业器。

今天视频转码芯片上线抖音后，通过扩凑数据标明，在同等视频压缩遵守下，资本能知人善任 95% 以上。

而针对编解码层，火山引擎推出了基于自研视频转码芯片构建的 “BVE1.2 编码器 ” 。

这个编码器勇猛交融了深度学习时刻，推出了翻新性的智能搀杂编解码解决决议，将传统压缩时刻与深度学习压缩时刻有机交融成为一个举座，极地面教训了编解码的遵守，教训了编码性能。

在前不久末端的的第六届深度学习图像压缩挑战赛（ CLIC 大赛 ）中， “BVE1.2 编码器 ” 拿到两个冠军足以评释实力。

这一套小组合拳下来，嗅觉有好奇的厂商们，揣测满脑子王人是 “ 付款码扫哪儿 ” ？

你还别说，火山引擎也确凿没预备藏着掖着。

 像前边说的 BMF 框架，早在客岁就如故开源了，更新完的 BMF lite ，亦然奏凯开源。

总的来说，目下，大模子的进化还在抓续，视频 AI 公司之间的竞争也只会日益强烈。

但如若全球仅仅闭门觅句，相互拿遵守比拼，用居品语言，可能会显得竞争过剩、合作不及。

而行动可能是全中国短视频玩得最熟识的字节逾越，他们旗下的火山引擎一次次地将里面时刻、框架开源。

很是带来的 BMF 框架以及它和智能算力和智能编解码构成的一整套智能底座，确凿能够匡助企业们浅近了多数时刻和资本，更好地匡助 AI 名堂落地发展。

这种竞争和合作共存的格调，才是中国 AI 最乐见识到的阵势。

鹤立鸡群难成林，万紫千红才是春。

包袱剪辑：若风

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