传媒:Sora发布有望加速AI视频技术迭代进程,持续关注AI应用的商业化落地德邦证券2024-03-11.pdf
摘要:投资要点:从Sora效果来看,“一致性”迎来突破,“真实性”有望增强。2023年,基于Diffusion的视频生成模型密集发布,例如Gen-2、Pika、SVD等,但主要的瓶颈在于一致性,生成的人物和场景无法在每一帧中保持一致,因此应用落地有限。同时,模型单次生成的视频时长最长为18秒,虽然支持通过预测延长视频,但延长后的视频通常缺乏一致性和逻辑性。根据Sora发布的Demo,模型在一致性方面获得巨大突破。1)3D一致性:Sora可以生成摄像机动态运动的视频,随着摄像机的移动和旋转,人物和场景元素在3D空间中的移动会保持一致。2)长期连续性:Sora经常(并非总是)能够有效地模拟短距离和长距离依赖关系。例如,即使人、动物和物体被遮挡或离开画面,也能保持它们的存在。3)对象永恒性:Sora能在单个样本中生成同一角色的多个镜头,并在整个视频中保持其外观。真实性方面,当与物理世界产生互动,Sora有时可以模拟一些影响世界状态的简单动作。例如,画家可以在画布上留下新的笔触,并随着时间的推移而持续;或者一个人在吃一个汉堡时,留下咬痕。虽然目前Sora的模拟尚有局限,不能准确地模拟许多基本交互的物理现象,但我们认为未来有望不断趋近真实场景。技术层面,在Diffusion基础上,以Transformer替代传统U-Net架构或进一步提升效果。我们认为,Transformer的核心优势在于:1)训练数据兼容性提升。传统的U-Net架构对于视频的尺寸有限制,所有视频规格需统一,换言之,不可避免裁剪带来的信息丢失;而Transformer对于视频尺寸的兼容性更好,Sora可以采样宽屏1920x1080p视频、竖屏1080x1920视频以及两者之间的所有类型。优势在于,一是训练层面,保留原生视频尺寸,可以保持自然和连贯的视觉叙事,获得更好的效果;二是输出层面,生成的视频可以兼容不同的设备类型。为了将所有类型的视觉数据转换为统一的表示,Sora使用patches作为其表示方式,类似于LLM中的tokens。2)符合Scaling Law。Scaling Law的含义为,随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加,模型的性能会提高。在LLM的研究中,OpenAI已经论证过Transformer符合Scaling Law,因此将Transformer迁移到LVM中,视频模型亦可“大力出奇迹”。高质量数据是Sora性能提升的另一关键因素。一方面,OpenAI将DALL·E3引入的re-captioning技术应用到视频中。一是训练一个高度描述性的标题模型,然后使用它为训练集中的所有视频生成文本标题,以此提高文本的准确性以及视频的整体质量。二是利用GPT将用户的简短Prompt转换为更详细的长标题,然后将其发送给视频模型,因此Sora可以准确地遵循用户的提示。另一方面,根据英伟达科学家Jim Fan推测,可能通过UE5等大量生成了合成数据作为训练集,以此获得模拟物理世界的能力。影视应用落地开启,国内AI动画已率先落地。2月26日晚间,国内首部文生视频AI动画片《千秋诗颂》在央视综合频道开播,从美术设计到动效生成,再到后期成片,该片均为AIGC辅助制作。技术方面,依托总台海量视听数据以及上海人工智能实验室的多项AI技术,包括视频生成大模型-书生·筑梦、文生视频框架-AnimateDiff及多项可控图像生成、图像驱动等技术。AI赋能后,制作效率提升3倍。根据团队描述,在同等预算条件下,按照传统动画制作流程计算,类似《千秋诗颂》这样的动画片,一个月只能做一集;现在一个月可以做三集。海外方面,AI生成作品已登陆银幕,应用工具逐步优化。3月6日,《终结者2》翻拍作品《我们的终结者2重制版(Our T2Remake)》在洛杉矶首映。其创作团队由50位AI领域艺术家组成,利用Midjourney、Runway、Pika、Kaiber、Eleven Labs、ComfyUi、Adobe等多个AIGC工具进行创作,不使用原电影中的任何镜头、对话或音乐,确保《Our T2Remake》所有内容均为原创。以色列初创公司Lightricks发布了一款AI驱动的电影生成和剪辑软件——LTX Studio,通过文字就能直接生成复杂的剧情,包含语音、音效、视频画面。LTX Studio重新定义了视频制作的工作流,其中包括自动编写脚本工具、调整多镜头的场景控制工具、保证角色一致性的工具、摄像机控制、一键编辑等。公司将在3月27日正式上线该平台。我们认为,伴随技术层面模型的迭代和应用层面工作流的优化,AI在影视领域的可用性提升。然而,在当前技术节点,由于一致性问题尚未完全解决,对重要人物和场景事先建模或为中间阶段的最优解。同时,从专业影视角度,另一难点在于可控性,特别是针对镜头画面,例如镜头轨迹等。后续一致性、可控性的提升或是技术优化迭代的关键。建议关注相关受益标的:我们认为,1)AI生成视频领域进程加速,技术有望从“预览级”升级为“成品级”。建议关注AI视频技术与工具及落地应用场景相关公司:【万兴科技,昆仑万维,美图公司,汤姆猫,风语筑等】等。2)动画领域应用已落地,降本增效显著。我们认为AI时代动画领域的主要壁垒在于动画数据积累以及IP价值。建议关注IP类及动漫动画影视类素材和创意内容产出公司:【中文在线,汤姆猫,上海电影,光线传媒,奥飞娱乐,华策影视,果麦文化,荣信文化】等。3)广告营销电商素材等应用场景类受益公司,【因赛集团,蓝色光标,浙文互联,天龙集团,龙韵股份,青木股份,思美传媒等】。4)央国企持续投入AI传媒等,且有海量的视频内容素材和国有的媒体传播渠道。建议关注:【中视传媒,上海电影,芒果超媒,中广天择,国脉文化,中国电影,浙文影业】等。风险提示:行业竞争加剧;技术发展不及预期,应用落地不及预期等。
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