前言

俗话说“眼见为实”，可现在AI连“实”都能造！

OpenAI刚甩出能生成60秒长视频的Sora，谷歌转头就搞出Veo 3，连跑腿送外卖的初创公司Runway都掏出Gen-4。

最狠的是Netflix，直接用AI把《永恒宇航员》的特效成本砍掉70%，连爆炸特效都是AI现编的。

现在谁都好奇，这AI到底怎么把一堆代码变成这么逼真的视频？

第一招：给“雪花屏”反向“去噪”

想搞懂AI做视频，得先知道它怎么做的图片。

咱们平时看的图片是清晰的，可AI一开始拿到的，是像老电视没信号时的“雪花屏”——全是随机像素噪声。

而“扩散模型”就是AI的核心工具，它早被训练过几百万张“加噪图”，知道怎么从最乱的“雪花”里，一层层去掉噪声，最后还原出清晰图像。

比如你让AI做“独角兽吃意面”，它先弄张“雪花屏”，再根据你的文字指令，让语言模型当“向导”，一步一步调整像素。

但怎么有时做十几次才满意？

因为语言模型的“知识”来自互联网，里面混着各种信息，偶尔会“指错路”，导致生成效果忽好忽坏。

第二招：让画面“连起来不跳戏”

图片好解决，视频是一帧一帧连起来的，要是只靠扩散模型，很可能上一帧独角兽还在叼面条，下一帧面条就没了。

这时候有两个关键办法：一是“潜在扩散”，AI不直接处理几百万个像素，而是先把视频和文字压缩成“数学编码”，像把视频压成MP4那样，只留核心特征，计算量一下少了很多，最后再解码成能看的视频。

二是加“Transformer”，这东西本来是做长文本的，能让句子连贯，用到视频里，它会把视频切成小片段，确保每一帧都能接上，不会出现物体突然消失的情况。

谷歌的Veo 3还多了个本事——能同步出声音，角色说话口型对得上，背景音效也不缺。秘密就是它把音频和视频压缩到同一个“数据流”里，生成时一起解码，就像咱们看电影，声画永远同步。

厉害归厉害，麻烦也不少

现在AI视频是方便了，普通创作者也能做得出惊艳内容，但问题也跟着来了。

社交媒体上全是AI做的“流水线视频”，真新闻假新闻混在一起，分辨起来越来越难；而且生成视频特别费电，比做文字、图片耗能多好几倍。

结语

不过技术总在进步，就像以前相机出来，没人想到会有短视频时代。

AI视频现在只是刚起步，以后说不定能更省电、更智能。

咱们现在要做的，就是先搞懂它的门道，既享受便利，也留意它带来的问题，这样才能真正用好这个“新工具”。