摘要：“电影工业的iPhone时刻”，正如当年手机上的摄像头改变了摄影行业，今天的视频生成模型，也会让电影制作人和普通创作者共享同一套工具。

“电影工业的iPhone时刻”，正如当年手机上的摄像头改变了摄影行业，今天的视频生成模型，也会让电影制作人和普通创作者共享同一套工具。

只要动动嘴、敲几行字，就能生成超现实的画面，这难道不是历史性的飞跃吗？

但从另一个角度看，这些展示片段其实都是“精挑细选”。生成视频就像买彩票，你可能得反复尝试十几次，甚至几十次，才能得到一段比较理想的结果。

换句话说，今天的 Sora 或 Veo 3，更像是预告片里的“未来一瞥”，而不是随时能投入工业生产的万能机器。

这就像早期的自动驾驶汽车，在展台上看得人热血沸腾，可真上路时，却可能在路口犹豫不决。AI 视频生成目前也处在这样一个阶段：能力惊艳，但还不够稳。

从环保视角看，这个问题不容忽视。大规模生成视频意味着更高的碳排放，更大的能源消耗。

可现实往往是另一面：越炫酷的技术，越容易吸引流量，资本和用户的需求会推着它快速前进。

因此，未来的挑战，不是“要不要发展”，而是“如何以更低的能耗发展”。但即便如此，与图像和文本相比，它依然是个庞然大物。

从创作者角度看，AI 视频生成像是打开了一个魔盒。以前要做一部 30 秒的 CG 动画，需要团队、预算和时间，如今一个普通人也能做出“以假乱真”的片段。创作的门槛下降了，灵感和表达的空间扩大了，这毫无疑问是好事。

但反过来看，问题也随之而来。大量“流水线作品”涌入市场，让优质创作淹没在噪音中。更严重的，是虚假视频的泛滥：假新闻、假证据、假故事，几乎可以乱真。

这不就是过去几年 AI 换脸（deepfake）的升级版吗？没错，只不过这次升级，几乎是“全自动量产”。

当真伪难辨时，社会的信任机制将受到考验。未来的信息流，可能不仅要“刷视频”，还要“刷鉴定标签”。这既是对技术的挑战，也是对法律、伦理和媒体生态的拷问。

生成视频的难点在于，不是单张图片，而是连续的帧。要保证帧与帧之间的统一，就需要更复杂的架构。

OpenAI 在 Sora 中的解决方案，是在扩散模型里加入 Transformer。Transformer 原本擅长处理长序列（比如语言模型 GPT-5 生成连贯文章），现在它被用来保证视频的连贯性。

这一创新，解决了很多“物体突然消失”“比例乱跳”的问题，也让生成视频的尺度从短片扩展到长片，甚至宽屏电影。

DeepMind 的 Veo 3 更进一步，在视频生成的同时加入音频生成，包括对口型的对白、环境音效和背景音乐。

过去，AI 视频往往是“哑剧”，要靠后期拼接声音。如今，声画同步的可能性让生成视频更接近真正的影视作品。

技术上的难点是声画对齐。DeepMind 的解决方案，是在扩散过程中，把音频和视频压缩到同一个潜在空间里，从而实现同步解码。换句话说，画面和声音从一开始就“捆绑训练”，结果自然协调。

这标志着视频生成从“视觉魔法”进入“视听一体”，也意味着未来的虚拟世界，可以更完整地复刻现实。

值得注意的是，扩散模型和大型语言模型的边界正在模糊。扩散模型起初是为图像、视频而生，如今也在尝试生成文本。

DeepMind 甚至透露，他们正在研发基于扩散的语言模型，声称效率比传统 Transformer 更高。创意从来不仅仅是画面，更是情感、思想和价值观的传递。

同时，我们必须面对它的另一面：虚假视频、能耗压力、版权争议、社会信任危机。这些问题不会因为技术本身先进就自然消解，而需要制度、伦理和行业规范的共同进化。

AI 视频生成是一场奇迹，也是一面镜子。它让我们看到了未来内容生产的无限可能，同时也让我们直面一个问题：当创造的门槛无限降低，我们更需要珍惜什么？

或许答案是：在真假难辨的时代，坚持真实；在炫目幻象的背后，守住价值。

未来的视频世界，可能充满算法的奇迹，但决定它走向何方的，依然是人类自己。

来源：暮时史分