短視頻毫無疑問是當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最為炙手可熱的一條賽道，同時(shí)也是公認(rèn)的新一代“流量黑洞”。作為最契合高度碎片化現(xiàn)代生活的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，短視頻顯然也是目前最火熱的“金礦”。遠(yuǎn)的不說，抖音平臺(tái)首個(gè)粉絲過億、斥資一億元買下一棟樓、陷入售假風(fēng)波進(jìn)而被喊話拿出一億元退賠消費(fèi)者的“瘋狂小楊哥”，就身體力行的證明借助短視頻可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人命運(yùn)的轉(zhuǎn)折。
然而想要靠短視頻賺錢，除了純靠天賦的俊男靚女類創(chuàng)作者，阻礙大多數(shù)內(nèi)容創(chuàng)作者闖出名堂的關(guān)鍵，無疑就是視頻制作的門檻。而為了降低創(chuàng)作者揮灑創(chuàng)作熱情的門檻，騰訊方面日前被曝出正在內(nèi)測一款動(dòng)畫短視頻創(chuàng)作工具APP“玩句”。據(jù)悉，作為一款動(dòng)畫視頻創(chuàng)作類工具，用戶可以使用文字和玩句中預(yù)置的其他素材，來創(chuàng)作動(dòng)畫視頻內(nèi)容。
具體來說，玩句是為用戶提供了一個(gè)近乎零門檻的動(dòng)畫短片創(chuàng)作舞臺(tái)，用戶只需選定畫面場景和物品即可搭建動(dòng)畫背景，然后只需要將每個(gè)角色所需要的臺(tái)詞以文字形式寫出來，即可自動(dòng)轉(zhuǎn)化為動(dòng)畫角色的配音。此外，據(jù)悉玩句還支持分鏡設(shè)計(jì)，可為一部短片搭建不同的場景，最終用戶就可以借助這款A(yù)PP，得到一個(gè)類似“Motion Graphics（MG動(dòng)畫）”的作品。
作為短視頻創(chuàng)作輔助工具，玩句與抖音的剪映、B站的必剪、快手的快影等視頻剪輯軟件，無疑有著完全不同的底層邏輯。畢竟剪映、必剪，以及快影是各平臺(tái)賦能現(xiàn)有創(chuàng)作者的武器，所希望實(shí)現(xiàn)的是“1+1＞2”的效果。作為創(chuàng)作者的“生產(chǎn)資料”，視頻剪輯軟件也讓創(chuàng)作工具對于內(nèi)容生產(chǎn)的適配性和效能，成為了各平臺(tái)案前的一個(gè)課題，因此推出自己的視頻剪輯工具，無疑也可以形成生產(chǎn)工具與平臺(tái)之間強(qiáng)綁定的“武器”。
君不見，剪映/必剪/快影就分別提供了一鍵上傳視頻至抖音/B站/快手的功能。這一細(xì)節(jié)背后，就是各平臺(tái)希望籠絡(luò)現(xiàn)有內(nèi)容創(chuàng)作者，讓他們更習(xí)慣于在自家平臺(tái)進(jìn)行創(chuàng)作。但玩句則瞄準(zhǔn)的明顯并非這類創(chuàng)作者，而是看起來更像是“被時(shí)代拋棄”的傳統(tǒng)圖文內(nèi)容創(chuàng)作者，想要達(dá)成的是“從0到1”的效果。
從圖文到視頻，這其實(shí)是內(nèi)容創(chuàng)作者“逐水而居”的必然結(jié)果。畢竟文字是最為抽象的信息載體，對于讀者的素養(yǎng)要求相對更高，進(jìn)而也導(dǎo)致創(chuàng)作者的文字功底和講故事能力，需要提升到一定的水準(zhǔn)。要不然，“深入淺出”這四個(gè)字又如何會(huì)成為文字工作者最為頭疼的問題呢？
然而，圖文創(chuàng)作和視頻創(chuàng)作則是完全不同的技能樹，后者契合的是復(fù)合型人才，因此也導(dǎo)致不少文字創(chuàng)作者的轉(zhuǎn)型可謂是困難重重。
為了解決這一問題，不少平臺(tái)更是各出奇招。比如，知乎給出的方案是“聯(lián)合創(chuàng)作”，讓圖文作者與視頻作者協(xié)作，但這種給系統(tǒng)注入更多復(fù)雜性的方案幾乎沒有太多的成功可能性，因?yàn)閮H僅是其中所涉及的利益分配，就讓聯(lián)合創(chuàng)作無疾而終。因此更為主流的思路就是類似騰訊推出的玩句APP，試圖借助技術(shù)手段來降低圖文作者創(chuàng)作視頻內(nèi)容所需的技能要求。
圖文作者通常更精通文字、劇本，但對于渲染、鏡頭往往則會(huì)有所不足，所以利用技術(shù)自動(dòng)生成圖像來匹配圖文，也就正是如今大名鼎鼎的AIGC（人工智能生成內(nèi)容），而AIGC也被認(rèn)為是繼PGC、UGC之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。從目前來看，市面上常規(guī)的一鍵生成視頻其實(shí)一點(diǎn)都不智能，這類產(chǎn)品基本上就是借助NLP自然語言處理來進(jìn)行斷句和配音，然后再利用語義圖片識(shí)別技術(shù)來通過標(biāo)簽進(jìn)行搭配內(nèi)容。
換而言之，使用類似“一鍵生成”制作的視頻內(nèi)容，在質(zhì)量上是完全比不了真正的視頻作者精雕細(xì)琢的作品。而之所以會(huì)出現(xiàn)這樣的問題，原因就在于從靜止圖像到運(yùn)動(dòng)圖像的概念跳躍對于人類而言是差別不大的，但在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中卻完全是兩碼事，最關(guān)鍵的問題就在于生成視頻其實(shí)就是生成一連串的多張圖片，但這些圖片要在時(shí)空上保證連貫性。
這也是為什么AI繪畫能夠在2022年突飛猛進(jìn)，甚至于擁有了媲美真人畫師的能力，但大家?guī)缀踹€沒有聽說過AI創(chuàng)作視頻的原因。此次玩句APP最大的突破，就是解決了傳統(tǒng)AI生成視頻只能做到圖片堆砌，或者說定格動(dòng)畫的水準(zhǔn)，將其提升到了MG動(dòng)畫的水平。盡管騰訊方面目前沒有公布玩句背后的技術(shù)原理，但谷歌、Meta方面其實(shí)都已透露了類似的DEMO。
谷歌推出的AI視頻生成模型Phenaki，以及Meta公開的Make-A-Video模型，就都能夠根據(jù)文本內(nèi)容生成可變時(shí)長視頻。在目前官方公布的相關(guān)信息中，Phenaki基于幾百個(gè)單詞組成一段前后邏輯連貫的視頻僅僅只需要兩分鐘。事實(shí)上，這一技術(shù)的原理也并不復(fù)雜，其實(shí)就是在傳統(tǒng)的AI生產(chǎn)靜態(tài)圖像基礎(chǔ)上加入了“時(shí)空層”，這一層將文本和視頻的相關(guān)性解耦，專注于訓(xùn)練AI解決多張圖片的連貫性。
從目前來看，國內(nèi)的短視頻平臺(tái)中，騰訊是第一個(gè)拿出面向消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域AIGC生成視頻內(nèi)容的工具，其最大的意義莫過于吸引圖文作者，特別是戀棧公眾號(hào)的創(chuàng)作者無縫切換到視頻號(hào)，而不是被抖音或者快手吸引。當(dāng)然，騰訊要想要真的依靠創(chuàng)作工具來吸引作者，目前的玩句其實(shí)僅僅還只是個(gè)“玩具”，畢竟動(dòng)畫內(nèi)容的受眾同樣也是有限的。
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