标题：AIGV视频制作 1认识AIGC 在这一节,我们将从底层理解AI视频制作背后的核心逻辑:数据、摸型与生成机制。你将学习到什么是生成式Al(GenerativeAl)、理解AI视频生成背后逻辑、掌握数据、模型与生成机制三大核心逻辑模型训练的基本概念,明确AI在视频生成中的强项与短反。通过通俗易懂的讲解,帮助你建立对AI创作能力的正确认知,避免盲区和误区,为后续实操打下扎实基础。 2AI正在重塑创作行业 视频、图像、音频、文字--都能被AI自动生成制作效率大幅提升创作门槛被快速拉低 但:背后的核心逻辑你真的理解了吗? 3AIGC底层技术发展路径 AIGC视频的底层技术发展有着清晰的路径。从最初的人工智能概念到机器学习,让机器能够自己学习,再到深度学习,引入多层神:经网络,然后发展到生成式Al开始创作内容,最终演进到AIGC视频这一高配形态,能够输出动态内容和拟真体验。 AIGC视频的底层技术发展有着清晰的路径。从最初的人工智能概念到机器学习,让机器能够自己学习,再到深度学习,引入多层神经网络,然后发展到生成式AI开始创作内容,最终演进到AIGC视频这一高配形态,能够输出动态内容和拟真体验。 -监督学习:比如拿一堆猫狗狗的照片,和照片对应的猫犯枸标签进行训练。然后让模型根据没见过的照片预测是猫还是狗。-无监督学习:是没有标签,就是拿一堆一堆猫猫狗狗狗的照片进行分组强化学习:就跟训小狗似的,刚开始的时候小狗会随心所欲做出很多动作,但随着和训犬师的互动,小狗会发现某些动作能够获得零食。某些动作没有零食,某些动作甚至会遭受惩罚。通过观察动作和奖惩之间的联系,小狗的行为会逐渐接近训犬师的期望。 AIGC视频技术栈 当前主流的AIGC视频产品包括Runway、GEN ica、Sora和 Cinethica等。他们的核心技术栈包括扩散模型、时序建模、3D建模 和物理渲染。工作流程是输入文本或图像Al进行理解,然后通过多模 态建模,最终生成视频。比如你输入火星上跳舞的猫,几分钟内就能得 到完整的高动效动画。 llm 与 aigc 视频的关系 LLM大语言模型和AIGC视频模型不是同一个赛道,但关系紧密。LLM擅长文字处理,负责剧本分镜字幕等文本内容,本质是在预测下一个词,而视频生成模型擅长视觉动态处理,动作场景物理事件模拟,本质是在预测下一帧。两者的关系就像编剧和导演配合起来就是完整的AI生产线。 视频理解--AI是怎么"理解"的 1.知道了某种场景里通常出现哪些元素,某些动作通常怎么发生。 2.比如你写:"海边日出",Al知道:经常有海浪、天空偏橙色色、光线 从水平面上升 于是它生成出一个符合概率的合理画面。 3.你给它关键词,它从经验库里抽取"最可能长什么样" 它擅长:风格模仿、视觉元素组合、特征填充 它弱于:完整逻辑、因果关系、叙事逻辑 4.写Prompt时,越清晰、越具体,Al匹配得越准确; 2.不要指望它"自己发挥"复杂的故事逻辑; 3.你的输入信息~你给它的"参考案例集合";

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AIGC是生成式人工智能的简称，代表AI Generated Content。它是人工智能技术的重要应用，能够自动生成各种类型的内容。包括视频、图像、音频和文字等多种媒体形式。AI正在重塑整个创作行业，大幅提升制作效率，快速降低创作门槛。 AIGC视频的底层技术发展有着清晰的路径。从最初的人工智能概念到机器学习，让机器能够自己学习，再到深度学习，引入多层神经网络，然后发展到生成式AI开始创作内容，最终演进到AIGC视频这一高级形态，能够输出动态内容和拟真体验。每个阶段都为下一阶段奠定了重要基础。 AIGC，也就是生成式人工智能，正在重塑整个创作行业。无论是视频、图像、音频还是文字，都能被AI自动生成。这不仅大幅提升了创作效率，还快速降低了创作门槛。但是，背后的核心逻辑你真的理解了吗？今天我们就来深入探讨。 AIGC视频的底层技术发展有着清晰的路径。从最初的人工智能概念到机器学习，让机器能够自己学习，再到深度学习，引入多层神经网络，然后发展到生成式AI开始创作内容，最终演进到AIGC视频这一高级形态，能够输出动态内容和拟真体验。 机器学习有三种主要类型。监督学习就像拿一堆猫狗照片和对应标签进行训练，然后让模型预测新照片是猫还是狗。无监督学习是没有标签，让机器自己发现数据中的模式进行分组。强化学习就像训练小狗，通过奖惩机制让AI学会正确的行为，观察动作和奖惩的联系，逐渐接近期望目标。 当前主流的AIGC视频产品包括Runway、Pika、Sora和Luma等。它们的核心技术栈包括扩散模型、时序建模、3D建模和物理渲染。工作流程是输入文本或图像，AI进行理解，然后通过多模态建模，最终生成视频。比如你输入'火星上跳舞的猫'，几分钟内就能得到完整的高质量动画。 LLM大语言模型和AIGC视频模型不是同一个赛道，但关系紧密。LLM擅长文字处理，负责剧本、分镜、字幕等文本内容，本质是在预测下一个词。而视频生成模型擅长视觉动态处理，负责动作、场景、物理事件模拟，本质是在预测下一帧。两者的关系就像编剧和导演，配合起来就是完整的AI生产线。 AI是如何理解视频的呢？本质上，AI知道某种场景里通常出现哪些元素，某些动作通常怎么发生。比如你写'海边日出'，AI知道经常有海浪、天空偏橙色、光线从水平面上升，于是它生成出一个符合概率的合理画面。你给它关键词，它从经验库里抽取'最可能长什么样'。它擅长风格模仿、视觉元素组合、特征填充，但弱于完整逻辑、因果关系、叙事逻辑。所以写Prompt时，越清晰、越具体，AI匹配得越准确。不要指望它自己发挥复杂的故事逻辑，你的输入信息就是给它的参考案例集合。 当前主流的AIGC视频产品包括Runway、Pika、Sora和Luma等。它们的核心技术栈包括扩散模型、时序建模、3D建模和物理渲染。工作流程是输入文本或图像，AI进行理解，然后通过多模态建模，最终生成视频。比如你输入'火星上跳舞的猫'，几分钟内就能得到完整的高质量动画。 LLM大语言模型和AIGC视频模型不是同一个赛道，但关系紧密。LLM擅长文字处理，负责剧本、分镜、字幕等文本内容，本质是在预测下一个词。而视频生成模型擅长视觉动态处理，负责动作、场景、物理事件模拟，本质是在预测下一帧。两者的关系就像编剧和导演，配合起来就是完整的AI生产线。