AI+視頻娛樂平臺大盤點(diǎn)，誰會(huì)成為下一個(gè)“Netflix”

　　故事，是對現(xiàn)實(shí)的剖析和重構(gòu)。講好一個(gè)故事，需要?jiǎng)?chuàng)造性地把素材組織起來。在 AI 時(shí)代，一個(gè)好的故事又將如何被呈現(xiàn)出來呢?

　　今年，是視頻生成類產(chǎn)品爆發(fā)式增長的一年。在AI生成的視頻中，我們看到創(chuàng)作者在用一種新的方式講述著自己的故事。

　　同樣，AI 視頻內(nèi)容是通過新的創(chuàng)作方式誕生的新娛樂內(nèi)容形態(tài)，有可能誕生2C平臺級的機(jī)會(huì)。

　　小編近期發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)不同視頻賽道的創(chuàng)業(yè)者，都瞄準(zhǔn)了 AI 生成消費(fèi)級內(nèi)容，甚至成為下一個(gè) “Netflix” 的機(jī)會(huì)。SenseAI盤點(diǎn)了視頻模型層的 Odyssey，內(nèi)容平臺創(chuàng)新的DreamFlare，以及從動(dòng)畫制作 Agent System 切入的 Fable Studio，Enjoy!

　　01.

　　Odyssey

　　打造“好萊塢級”的視覺AI

　　視頻生成模型的 AI 生成效果天花板往往決定了故事片的天花板。底層技術(shù)迭代是可行的一條路徑。

　　Odyssey 選擇了這條路徑，希望通過構(gòu)建一個(gè)類似OpenAI的 Sora 或 Runway 的 Gen3的強(qiáng)大底層模型，旨在為專業(yè)電影制作人和動(dòng)畫師打造“好萊塢級”人工智能視頻工具。用戶使用 Odyssey 的工具，可以直接將場景或鏡頭序列的文字描述轉(zhuǎn)換成簡短、高質(zhì)量的電影視頻。

　　從自動(dòng)駕駛到視頻生成

　　這家公司的核心創(chuàng)始人奧利弗·卡梅倫 (Oliver Cameron) 和杰夫·霍克 (Jeff Hawke) 此前都是自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的從業(yè)者。Cameron 曾和他人共同創(chuàng)辦了自動(dòng)駕駛汽車公司 Voyage，并在2021年被Cruise收購。而 Odyssey 目前的 CTOHawke 曾是英國公司 Wayve 的創(chuàng)始研究和工程團(tuán)隊(duì)成員，Wayve 致力于打造自動(dòng)駕駛汽車的軟件大腦，是目前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)。

　　自動(dòng)駕駛算法的研發(fā)經(jīng)歷是如何與視頻生成產(chǎn)品產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的呢?

　　Cameron 表示，本質(zhì)上，自動(dòng)駕駛汽車軟件是關(guān)于人工智能軟件如何從二維輸入中學(xué)習(xí)三維世界，而視覺效果問題本質(zhì)上是相反的——將三維世界壓縮成二維運(yùn)動(dòng)圖像。

　　Hawke 曾經(jīng)在 Wayve 研究一個(gè)名為 FIERY 的 AI 模型，該模型是 GAIA 的前身，可以實(shí)現(xiàn)拍攝初始視頻幀，然后使用它來構(gòu)建整個(gè)逼真的街景視頻，Wayve 使用該技術(shù)創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練其自動(dòng)駕駛決策 AI 軟件。類似的想法也可以用于制作高質(zhì)量的電影鏡頭序列。

　　從自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域走出來的另一個(gè)好處是，兩位聯(lián)合創(chuàng)始人都明白收集自己的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型的重要性。與其他依靠從互聯(lián)網(wǎng)上搜集視頻數(shù)據(jù)來為 AI 軟件提供數(shù)據(jù)的文本轉(zhuǎn)視頻公司不同，Odyssey 正在現(xiàn)實(shí)世界中收集自己的三維數(shù)據(jù)集，并利用這些數(shù)據(jù)來為其模型提供數(shù)據(jù)。Cameron 表示，互聯(lián)網(wǎng)上根本沒有足夠大的三維數(shù)據(jù)集來構(gòu)建具有足夠大小和能力的 AI 模型，以滿足 Odyssey 想要?jiǎng)?chuàng)建的目標(biāo)。他和 Hawke 在自動(dòng)駕駛汽車方面的經(jīng)驗(yàn)讓他們對如何收集 Odyssey 所需的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)有了一些聰明的想法。

　　好萊塢質(zhì)感從何而來?

　　“好萊塢級”的視效意味著生成的視頻不僅要保證一致性和連貫性，還要在畫面細(xì)節(jié)上做到精準(zhǔn)把控。傳統(tǒng)的電影拍攝，需要攝影指導(dǎo)、燈光師、美術(shù)指導(dǎo)等一系列專業(yè)人員的共同參與。AI 生成視頻中， 同樣也需要在場景構(gòu)建、鏡頭控制上做到流暢自然，而單一的文生視頻模型在精細(xì)化控制上有很大的局限。

　　當(dāng)前 AI 創(chuàng)作類產(chǎn)品普遍面臨的問題是不可編輯性，AI 生成內(nèi)容的過程更像是一個(gè)隨機(jī)游戲，而不是一個(gè)創(chuàng)作流程，無法在生成的內(nèi)容基礎(chǔ)上進(jìn)行打磨，生成效果不理想只能重新來一遍。涉及復(fù)雜劇情和較多的角色、對人物和場景的精雕細(xì)琢等，AI生成便難以達(dá)到創(chuàng)作要求。

　　Odyssey 這款產(chǎn)品，將重心放在視效提升上，恰好彌補(bǔ)了當(dāng)前視頻生成產(chǎn)品的不足之處。正如創(chuàng)始人所說，我們已經(jīng)被低質(zhì)量的內(nèi)容所淹沒，忘記高質(zhì)量的故事是什么樣子。AI 要做的，不是生產(chǎn)更多低質(zhì)量內(nèi)容，而是用在專業(yè)的故事講述者手中，去制作出更多高質(zhì)量內(nèi)容。

　　為了能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)，Odyssey 訓(xùn)練了四個(gè)生成模型，分別對應(yīng)視覺生成的四個(gè)不同任務(wù):

　　1)生成三維圖形渲染，該模型創(chuàng)建場景和人物的基本形狀和結(jié)構(gòu)。

　　2)生成水或布料等材質(zhì)效果，負(fù)責(zé)為幾何形狀添加真實(shí)的紋理和表面特性。

　　3)運(yùn)動(dòng)生成:處理場景中人物和物體的運(yùn)動(dòng)，生成可控的運(yùn)動(dòng)。

　　4)照明生成:該模型模擬復(fù)雜的照明場景，對于營造情緒和氛圍至關(guān)重要。

　　Odyssey 不同模型的疊加

　　Odyssey 生成的電影級視頻畫面效果

　　通過將這些方面分離成不同的模型，Odyssey 旨在讓用戶對視頻創(chuàng)作的每個(gè)元素進(jìn)行精細(xì)控制，從而保證最終能夠保持高質(zhì)量的視頻輸出。

　　Odyssey 并不打算完全取代現(xiàn)有的制作工具。相反，他們正在設(shè)計(jì)自己的系統(tǒng)，以便與當(dāng)前的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工作流程無縫集成。使用 Odyssey 創(chuàng)建的所有內(nèi)容都可以編輯并以標(biāo)準(zhǔn)3D 文件格式導(dǎo)出，例如 USD(通用場景描述)文件格式。

　　有了這些功能，Odyssey 的用戶群體除了電影愛好者和 AI 愛好者之外，還能夠觸達(dá)電影制作人和視覺特效師，成為他們的創(chuàng)意生產(chǎn)工具。

　　Odyssey 目前獲得了包括 GV(谷歌風(fēng)投)在內(nèi)的900萬美金種子輪投資。團(tuán)隊(duì)希望構(gòu)建一支復(fù)合型的視頻模型團(tuán)隊(duì)，目前他們的員工來自三個(gè)群體:

　　1)來自Cruise、Waymo、Tesla、Meta、NVIDIA 等公司的AI 研究人員。

　　2)參與過 Spore(孢子)、SimCity(模擬城市)、The Sims(模擬人生)等視頻游戲的計(jì)算機(jī)圖形專家。

　　3)為DUNE(沙丘)、Godzilla(哥斯拉)、Jurassic World(侏羅紀(jì)公園)等大片做出貢獻(xiàn)的技術(shù)藝術(shù)家。

　　Odyssey 的終極愿景

　　非常明確——利用 AI 視覺生成模型制作好萊塢級別的電影。以《阿凡達(dá)》電影為例，每部電影的制作時(shí)間都超過十年，數(shù)百名視覺效果藝術(shù)家參與其中，耗資數(shù)億美元。Odyssey 希望在不犧牲視覺質(zhì)量的情況下，縮短制作時(shí)間和降低成本——可能只需要一個(gè)五人團(tuán)隊(duì)，花費(fèi)5萬美元，工作六個(gè)月。

　　02.

　　Dreamflare，

　　前 Google 員工創(chuàng)業(yè)新的短視頻平臺

　　除了從技術(shù)上做提升之外，視頻生成類產(chǎn)品還可以打造新的交互方式，并基于此建立新的內(nèi)容分發(fā)機(jī)制。

　　Dreamflare 瞄準(zhǔn)的正是這條路徑，其定位于一個(gè)全新的消費(fèi)者平臺，專注于 AI 生成的優(yōu)質(zhì)娛樂，打造 AI 時(shí)代的 Netflix。

　　Dreamflare平臺上目前提供兩種類型的動(dòng)畫內(nèi)容:

　　Flips:沉浸式故事

　　Flips，包括AI生成的短片和圖像。Flips 既不像一個(gè)長視頻，也不像一個(gè)漫畫，而是幾秒的視頻短頻和漫畫圖片組合成的一種故事片。這種新的內(nèi)容形態(tài)很難說能否在觀眾群體中驗(yàn)證成功。同時(shí)對視頻創(chuàng)作者的藝術(shù)功底也有比較高的要求。

　　平臺中的Flips內(nèi)容展示

　　Spins:互動(dòng)式短片

　　在 Spins 中，觀眾可以改變故事的某些結(jié)局。以目前生成內(nèi)容的質(zhì)量來看，還無法達(dá)到皮克斯級別的質(zhì)量，它的創(chuàng)新之處在于構(gòu)建起互動(dòng)劇情，將用戶的被動(dòng)消費(fèi)變?yōu)橹鲃?dòng)參與。目前平臺內(nèi)的 Spins 產(chǎn)品出現(xiàn)了多種藝術(shù)風(fēng)格，用戶可以訂閱后解鎖后續(xù)劇集。

　　平臺中的Spins內(nèi)容展示

　　商業(yè)化與遠(yuǎn)景

　　Dreamflare 由前谷歌員工 Josh Liss 和紀(jì)錄片制片人 Rob Bralver 共同創(chuàng)立，旨在幫助創(chuàng)作者制作 AI 短視頻并從中獲得收益。他們將好萊塢的制作團(tuán)隊(duì)與 AI 創(chuàng)作者協(xié)同起來，共同打造出沉浸式互動(dòng)內(nèi)容。

　　目前 Dreamflare 并不涉及到過多AI 內(nèi)容創(chuàng)作上的指引，創(chuàng)作者可以通過Runway、Midjourney、ElevenLabs等第三方AI工具來制作視頻，并上傳至Dreamflare 平臺。Dreamflare 更專注于幫助創(chuàng)作者在線訂閱的方式分發(fā)視頻，收獲訂閱收入分成，同時(shí)，創(chuàng)作者還可以通過廣告分成、粉絲打賞等其他方式獲得進(jìn)一步收益。

　　目前內(nèi)容風(fēng)格比較多樣

　　由于創(chuàng)作者可以使用任意AI工具來生成視頻或圖像，在生成內(nèi)容上會(huì)存在道德或法律爭議。Dreamflare聲稱其采取嚴(yán)格的審核流程，確保提交的內(nèi)容不基于受版權(quán)保護(hù)的素材，并且不接受 R 級內(nèi)容。

　　在訂閱模式上，目前平臺推出限時(shí)優(yōu)惠，提供9.99美元的年費(fèi)和每月2.99美元的早鳥價(jià)格。正常訂閱費(fèi)用設(shè)定為49.99美元/年，相比目前 Dramabox、Netflix 等平臺的訂閱費(fèi)用還是顯著更低。

　　在合作方面，Dreamflare創(chuàng)始人表示，公司目前已經(jīng)與迪士尼、奈飛、環(huán)球影業(yè)等多位娛樂行業(yè)高管建立了創(chuàng)意合作關(guān)系。Dreamflare 通過在 AI 內(nèi)容中有機(jī)地融入電影從業(yè)者的經(jīng)驗(yàn)這種方式，確保 AI生成內(nèi)容的質(zhì)量，從而為平臺帶來持續(xù)穩(wěn)定的收益。

　　03.

　　Fable Studio，

　　一個(gè)動(dòng)畫工作室的 Netflix 夢

　　當(dāng)一個(gè)動(dòng)畫工作室有了批量規(guī)模塑造高質(zhì)量內(nèi)容的能力時(shí)，他就不僅僅是一家工作室，而是一個(gè)內(nèi)容平臺。就像皮克斯工作室在1995年推出了第一步《玩具總動(dòng)員》，直到今天仍然是最強(qiáng)動(dòng)畫 IP 的塑造者，被迪士尼收購，進(jìn)一步提高內(nèi)容生產(chǎn)的可復(fù)制性。

　　Fable Studio 是AI時(shí)代的制片廠，不僅是由于其發(fā)布了 AI 制作的動(dòng)畫片 《南方公園》，還源于其 AI 內(nèi)容制作領(lǐng)域的編排能力，通過 Agent System 的方式為用戶提供一整套 AI 創(chuàng)作動(dòng)畫視頻的工具，近期他們發(fā)布了Showrunner 平臺，用于展示用戶創(chuàng)作的劇情內(nèi)容。

　　從視頻創(chuàng)作系統(tǒng)到《南方公園》

　　Fable Studios 的創(chuàng)業(yè)想法起源于由 Fable 的主創(chuàng)成員發(fā)表的一篇論文，該論文在 OpenAI 和 Stable Diffusion 的AI 系統(tǒng)基礎(chǔ)上創(chuàng)建，構(gòu)建了一個(gè) SHOW-1模型，模型能夠在幾分鐘內(nèi)生成腳本、多個(gè)場景和生成的對話，本質(zhì)是一個(gè)節(jié)目統(tǒng)籌智能體系統(tǒng)。

　　該公司在去年將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用在制作新一集《南方公園》中。AI 完成了從編劇、導(dǎo)演到配音和剪輯的全部流程，觀眾只需要輸入一句話便可以生成屬于自己的《南方公園》影片。目前，這些劇集在X( Twitter)上的觀看次數(shù)接近800萬次。

　　此外，用戶還可以通過上傳自己的照片和聲音來生成自己的角色，生成由自己主演的電視劇。觀眾不再是被動(dòng)地觀看劇情，而是能夠參與到劇情創(chuàng)作當(dāng)中，推動(dòng)故事的發(fā)展，甚至將自己融入到劇情中。這種方式模糊了影視創(chuàng)作者和消費(fèi)者之間的界限，能夠讓更多有想法的人參與到創(chuàng)作過程中來。

　　節(jié)目統(tǒng)籌智能體

　　這個(gè) Agent 系統(tǒng)，能夠通過系統(tǒng)內(nèi)的智能體，實(shí)現(xiàn)劇集生成的工作流程，其中又包含了故事系統(tǒng)、統(tǒng)籌系統(tǒng)、角色系統(tǒng)、舞臺系統(tǒng)、攝影系統(tǒng)等不同的子系統(tǒng)。

　　首先，Showrunner 會(huì)通過故事系統(tǒng)，獲取標(biāo)題、故事梗概以及模擬當(dāng)前時(shí)間內(nèi)發(fā)生的主要事件等高層次信息，從這些信息中，故事系統(tǒng)通過模擬數(shù)據(jù)作為提示鏈推斷出14個(gè)場景。

　　隨后，統(tǒng)籌系統(tǒng)會(huì)負(fù)責(zé)為每個(gè)場景選擇角色，并通過一個(gè)情節(jié)來推動(dòng)故事發(fā)展，每個(gè)場景與一個(gè)情節(jié)字母(如A/B/C)關(guān)聯(lián)。角色系統(tǒng)會(huì)交替使用不同的角色組合，并跟進(jìn)它們的故事線，以保持用戶的參與度。

　　最后，在在舞臺系統(tǒng)和攝影系統(tǒng)的協(xié)同下，場景將按照預(yù)設(shè)的情節(jié)有序呈現(xiàn)。

　　誰在推動(dòng)故事?

　　Showrunner 的故事推動(dòng)本身是由模擬器、用戶和 GPT-4共同承擔(dān)的責(zé)任。通常由模擬器提供基于 IP 的基礎(chǔ)背景、角色歷史、情感、事件和地點(diǎn)，這些是初始創(chuàng)作過程的種子。用戶介紹他們的意圖，對 Agent 施加行為控制，并提供啟動(dòng)生成過程的初始提示，同時(shí)用戶還充當(dāng)最終的鑒別器，在過程結(jié)束時(shí)評估生成的故事內(nèi)容。GPT-4充當(dāng)主要的生成引擎，根據(jù)從用戶和模擬收到的提示創(chuàng)建和推斷場景和對話。這應(yīng)該是一個(gè)共生過程，每個(gè)參與者的優(yōu)勢都有助于形成一個(gè)連貫、引人入勝的故事。

　　Showrunner 的平臺定義

　　CEO Edward Saatchi 表示，“Showrunner 的愿景是成為 AI 領(lǐng)域的網(wǎng)飛，當(dāng)觀眾看完了所有的劇集后，點(diǎn)擊按鈕制作下一集，就可以決定節(jié)目的主題，或者讓AI來制作”。官網(wǎng)顯示目前 Showrunner 推出了10部不同類型和風(fēng)格的動(dòng)畫片，除了音樂和一些轉(zhuǎn)場之外，大多使用 AI 工具制作。

　　Showrunner目前的內(nèi)容

　　針對創(chuàng)作者，Showrunner 希望用戶只需輸入10到15個(gè)單詞，就可以生成時(shí)長從2分鐘到16分鐘不等的場景和劇集，所有劇集都帶有 AI 對話、語音、剪輯、不同的鏡頭類型、一致的角色和故事發(fā)展。其目標(biāo)用戶畫像是那些非技術(shù)、非專業(yè)的用戶。

　　在創(chuàng)作者收益方面，showrunner 會(huì)在正式推出時(shí)，將最好的劇集收錄到劇集目錄中，創(chuàng)作者可以得到一次性獎(jiǎng)勵(lì)。如果該劇集被其他平臺選中，創(chuàng)作者還可以獲得后續(xù)分成。

　　創(chuàng)作者感知的工作流

　　04.

　　結(jié)語

　　不論是以技術(shù)的手段去提升視頻生成的效果，還是基于新的創(chuàng)作模式構(gòu)建分發(fā)平臺，都離不開對精品內(nèi)容的追求。在創(chuàng)作領(lǐng)域，精品內(nèi)容永遠(yuǎn)是商業(yè)變現(xiàn)的保證。這也是 AI 能夠在視頻創(chuàng)作領(lǐng)域規(guī)模化應(yīng)用的基礎(chǔ)。

　　誰會(huì)成為下一個(gè)時(shí)代的 Netflix?這個(gè)問題還沒有答案，但至今為止，我們看到了幾條不同的路徑在加速前進(jìn)。

　　AI時(shí)代的皮克斯工作室，類似 Fable Studio 等公司，將自己的制作內(nèi)容的管線通過編排Agent 的方式開放給用戶，形成人機(jī)協(xié)同的內(nèi)容共創(chuàng)。用戶創(chuàng)作的內(nèi)容沉淀在平臺上，形成了新的內(nèi)容平臺。

　　新的內(nèi)容平臺不滿足于過去的單向內(nèi)容消耗，類似 DreamFlare 等產(chǎn)品，正通過互動(dòng)式短片、互動(dòng)游戲等方式構(gòu)建新的娛樂內(nèi)容平臺。

　　還有 Sora、Runway、Keling、Odyssey等有底層視頻模型能力的玩家，已不滿足于工具本身，圍繞其強(qiáng)大模型會(huì)逐漸建立起一批內(nèi)容社區(qū)，逐漸向外擴(kuò)展成為類似 GPTs Store 的內(nèi)容展示平臺，也有可能是下一代 Netflix 的雛形。