AI好好用報導
編輯：楊文
騰訊混元生成的AI電影鏡頭，讓我想到《天使愛美麗》、《花樣年華》。
從上週六開始，AI 影片圈又炸鍋了。
先是 Runway 三天上新兩次，Luma 全力狙擊；緊接著 Sora 意外洩露三小時，網友們瘋狂整活。
國內的 AI 廠商也沒閒著。
最讓人驚喜的是，騰訊混元å也下場搞影片生成模型了。
目前，該影片模型已經開啟小範圍內測。我們在第一時間拿到體驗資格。
與其他影片生成模型類似，僅需輸入一句提示詞，騰訊混元就能生成一段 5 秒影片。
它支援中英文輸入，還有 5 種畫面尺寸可供選擇。
先放幾個影片給大家「嚐嚐鮮」：
繁華的巴黎，一個頭戴棕色貝雷帽的男人正坐在咖啡館裡沉思。
一位年輕時髦的女人走向窗邊，然後轉身凝視旁邊的男人，動作流暢自然。
兩位小姐姐坐在街邊相顧無言，鏡頭切換、人物神態簡直和電影別無二致。
接下來，我們就全方位測評一番。
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畫質
不得不說，混元影片模型生成的畫面太有電影感了。
提示詞：一個電影般的背後跟隨鏡頭，拍攝一名女警背對著我們穿過夜晚的事故現場。
畫質高畫質穩定，人物動作流暢。四處停放的警車，閃爍的警燈，勘查現場的警察…… 好萊塢元素拉滿。
提示詞：一個電影般的背後跟隨鏡頭，拍攝消防員背對著我們穿過熊熊烈火。
生成三個鏡頭，每個鏡頭都很有故事性。
混元很會控制景深。虛化的背景，讓主體運動更加突出，火焰的光影在消防員身上舞動，形成一種強烈的視覺衝擊。
再來個科幻風格的電影。
提示詞：夜晚，一個機器人正行走在繁華的大街上，昏暗，近景鏡頭，科幻，生動，賽博朋克，高質量。
這個長得像擎天柱一樣的機器人，漫步在人潮湧動的大街上，腦袋還時不時左右張望。
鏡頭隨著機器人的移動而微微晃動，使得畫面更具真實感。
提示詞：一個男人坐在咖啡廳裡喝咖啡，柔和，近景鏡頭，休閒，現代，電影風格，高質量。
影片中，男人從端起咖啡、抿了一口到緩緩放下杯子，整套動作一氣呵成。
男人的眼神、表情也生成得很是逼真，手指也沒出現明顯的 bug。
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鏡頭切換
混元最值得稱道的，還是原生鏡頭切換效果。
它能夠自動生成同一主體在不同視角下的鏡頭，並在影片中進行切換，以增強畫面的敘事感。
要知道，在此之前，只有 Sora 具備這種鏡頭切換效果。
比如下面這個影片中，最初是個中景鏡頭，女人正手撐下巴思考，啪一下鏡頭轉換成女人面部大特寫，深邃眼眸、烈焰紅唇，再接著，鏡頭又切換到城市街景。
（提示詞：一個極端特寫鏡頭，聚焦於一位時髦的美麗女性，她坐在咖啡館裡，深陷沉思，鏡頭切換到城市的街景，景深效果，電影般的 35 毫米膠片質感，光線非常具有電影感。）
再如，雨滴打在玻璃上緩緩滑落，下一秒鏡頭就轉到窗外，男人撐著一把紅色的傘站在大街上，整個畫面很有氛圍感。
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運動效果
流暢的影片運動可以提供更加連貫和平滑的視覺體驗，能夠增強角色動作的真實感，因此，各家的影片生成模型均在畫面運動上「做文章」，騰訊混元也不例外。
他們在運動一致性方面下了功夫，減少了物體變形和運動不連貫的問題。
提示詞：日落時分，一隻烏龜在黑色沙灘上爬行。
雖然混元生成的畫面運動幅度大，但海龜爬行的動作，以及沙灘場景變化自然真實，沒有突兀的跳躍和不連貫。
我們又用 Sora 經典提示詞試了下。
提示詞：A litter of golden retriever puppies playing in the snow. Their heads pop out of the snow, covered in.
中文提示詞：一窩金毛獵犬小狗在雪地裡玩耍。它們的頭從雪地裡冒出來，渾身都是雪。
兩隻小狗抬爪子、啃咬的動作很逼真，身上的雪花也隨著打架的動作抖落。
此外，它還能生成包含多個連貫動作的影片。
提示詞：男人走出臥室，關上門，看到一隻可愛的毛茸茸的生物。
提示詞：女人摘下墨鏡，看著對面的男人笑了，光線柔和，愉快，現代，電影風格，高質量。
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語義理解
混元影片生成能力對提示詞撰寫的精細度與準確度要求較高。使用者可以進行細緻的刻畫，例如生成主體的細節，人物概念的組合等。
面對又長又複雜的文字描述，混元基本能 get 到資訊並進行輸出。
提示詞：一支穿著厚重冬季裝備的極地探險隊，在呼嘯的暴風雪中艱難前行，幾乎無法透過雪花看清彼此，冰柱附著在他們的鬍鬚和派克服上，他們的臉上顯露出堅定的決心，攝像機捕捉到一箇中景鏡頭，展示了他們周圍風暴的強度，寒冷、柔和的光線增添了一種孤立和堅韌的感覺。
提示詞：日出時分，色彩鮮豔的熱氣球飄過廣闊的非洲大草原，成群的大象和瞪羚在下方的草原上移動。遠處，乞力馬扎羅山的影子映襯著粉紅色和橙色的天空。
經過多輪測評，總體來說混元影片生成模型還是有些本事傍身的，尤其是電影級畫質和原生鏡頭切換，效果相當能打。
和其他影片生成模型一樣，它也有不少小「毛病」。比如，每次生成內容具有不確定性，生成結果無法達到 100% 可控，同時輸入多個實體，可能不會都生成出來，顏色和數量也未必匹配等。
不過混元大模型仍在升級和除錯中，未來或許有更好的表現。
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文中影片連結：https://mp.weixin.qq.com/s/cwoCu1umcJrRxhGLZLHYOw