AI视频最大瓶颈:人物“抽卡”难,一致性难以保持 | B-Link AI创客日 [第一期]
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Comments
我的观点是,AIGC(人工智能生成内容)目前所面临的人物一致性难题,本质上是技术发展开拓期的一种“阶段性存在”。这就像历史上的蒸汽时代,在生产力获得革命性解放的初期,必然伴随着浓烟和污染,而这些污染在当时的技术条件下是难以彻底治理的。同理,在AI视频生成的起步阶段,模型更专注于实现从0到1的“动态生成”这一核心突破,其底层架构和认知方式天然地就更擅长处理帧间的动态变化,而非像人类一样去理解一个真实存在的事物。因此,一致性挑战是这个特定技术范式下的原生性问题。当前不应该把过多的重心放在抽卡上,而是应放手去探索技术的可能性边界,充分释放其创新潜力。我们应当接纳这个阶段的“不完美”,将根本性的解决方案,留给技术本身更成熟、工具链更完备的未来。
♥ 9 ↩ 3
我做科普不用抽卡,出啥用啥,除非做重复了,做烂了,不然都能用,做4000个看着都还行。
♥ 1
目前基本能够解决一致性问题了,下一步应该是解决模型速度优化问题
Sora2 抽风了,即梦新模型出图慢还贵,有没有其他工具推荐一下呀
是这样的,抽卡抽麻了,期待未来更好的模型更新
感谢@月隐传奇老师的分享~