摘要：生成一致性，一直是视频生成模型面临的最大难点之一。例如，在AI生成的视频中，同一个角色在不同场景出现时，往往会出现外观不一致的问题。Gen-4则可以根据单一参考图像，在不同镜头中保持角色形象的一致性，让用户在不同光照条件、位置和处理方式下生成一致的角色。

中美视频生成大模型的竞赛，成为这两天AI领域的新热点。

4月1日，美国知名视频模型公司Runway 发布新一代人工智能模型Runway Gen-4，用户无需额外微调或接受特定培训即可进行创作。

据介绍，Gen-4 擅长生成具有逼真动作以及主题、对象和风格一致性的高度动态视频。

生成一致性，一直是视频生成模型面临的最大难点之一。例如，在AI生成的视频中，同一个角色在不同场景出现时，往往会出现外观不一致的问题。Gen-4则可以根据单一参考图像，在不同镜头中保持角色形象的一致性，让用户在不同光照条件、位置和处理方式下生成一致的角色。

当用户要制作具体场景时，只需提供拍摄对象的参考图像并描述拍摄的构图，即可获取涵盖该场景下不同方位画面（every angle of any scene）的视频。

此外，Gen-4 在模拟现实世界物理方面取得了重大进展。生成的视频可以无缝地与实景、动画和 VFX 内容相结合，朝着通用生成模型方向迈出了一大步。

目前，Runway 正积极与业界合作。例如，Runway 已与 LIONSGATE 合作探索电影制作。

值得一提的是，在3 月 27 日刚刚更新的Artificial Analysis 视频生成模型榜单上，快手旗下的可灵1.6pro 以 1000 分成绩登顶。而Runway的上一代模型Gen 3 Alpha Turbo排在第6位。

去年12月发布的可灵1.6大模型，以对物理规律的理解见长，逼真的现实世界效果，让可灵生成视频的物理真实感大幅提升。

在一致性方面，可灵1.6同样表现出色。截至3月28日，在VBench2.0(用于评测视频生成模型性能的基准平台)中，可灵1.6在视频生成中，对场景中的各个物体、人物等的保持和完整性维护能力（Instance Preservation）中排名第一。

随着Runway最新版本的升级，它与可灵1.6的能力对比势必成为市场关注的焦点。

来源：观察者网