短視頻毫無(wú)疑問(wèn)是當下互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最為炙手可熱的一條賽道，同時(shí)也是公認的新一代“流量黑洞”。作為最契合高度碎片化現代生活的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，短視頻顯然也是目前最火熱的“金礦”。遠的不說(shuō)，抖音平臺首個(gè)粉絲過(guò)億、斥資一億元買(mǎi)下一棟樓、陷入售假風(fēng)波進(jìn)而被喊話(huà)拿出一億元退賠消費者的“瘋狂小楊哥”，就身體力行的證明借助短視頻可以實(shí)現個(gè)人命運的轉折。
然而想要靠短視頻賺錢(qián)，除了純靠天賦的俊男靚女類(lèi)創(chuàng )作者，阻礙大多數內容創(chuàng )作者闖出名堂的關(guān)鍵，無(wú)疑就是視頻制作的門(mén)檻。而為了降低創(chuàng )作者揮灑創(chuàng )作熱情的門(mén)檻，騰訊方面日前被曝出正在內測一款動(dòng)畫(huà)短視頻創(chuàng )作工具APP“玩句”。據悉，作為一款動(dòng)畫(huà)視頻創(chuàng )作類(lèi)工具，用戶(hù)可以使用文字和玩句中預置的其他素材，來(lái)創(chuàng )作動(dòng)畫(huà)視頻內容。
(相關(guān)資料圖)
具體來(lái)說(shuō)，玩句是為用戶(hù)提供了一個(gè)近乎零門(mén)檻的動(dòng)畫(huà)短片創(chuàng )作舞臺，用戶(hù)只需選定畫(huà)面場(chǎng)景和物品即可搭建動(dòng)畫(huà)背景，然后只需要將每個(gè)角色所需要的臺詞以文字形式寫(xiě)出來(lái)，即可自動(dòng)轉化為動(dòng)畫(huà)角色的配音。此外，據悉玩句還支持分鏡設計，可為一部短片搭建不同的場(chǎng)景，最終用戶(hù)就可以借助這款APP，得到一個(gè)類(lèi)似“Motion Graphics（MG動(dòng)畫(huà)）”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(wú)疑有著(zhù)完全不同的底層邏輯。畢竟剪映、必剪，以及快影是各平臺賦能現有創(chuàng )作者的武器，所希望實(shí)現的是“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 )作工具對于內容生產(chǎn)的適配性和效能，成為了各平臺案前的一個(gè)課題，因此推出自己的視頻剪輯工具，無(wú)疑也可以形成生產(chǎn)工具與平臺之間強綁定的“武器”。
君不見(jiàn)，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。這一細節背后，就是各平臺希望籠絡(luò )現有內容創(chuàng )作者，讓他們更習慣于在自家平臺進(jìn)行創(chuàng )作。但玩句則瞄準的明顯并非這類(lèi)創(chuàng )作者，而是看起來(lái)更像是“被時(shí)代拋棄”的傳統圖文內容創(chuàng )作者，想要達成的是“從0到1”的效果。
從圖文到視頻，這其實(shí)是內容創(chuàng )作者“逐水而居”的必然結果。畢竟文字是最為抽象的信息載體，對于讀者的素養要求相對更高，進(jìn)而也導致創(chuàng )作者的文字功底和講故事能力，需要提升到一定的水準。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(wèn)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(shù)，后者契合的是復合型人才，因此也導致不少文字創(chuàng )作者的轉型可謂是困難重重。
為了解決這一問(wèn)題，不少平臺更是各出奇招。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，但這種給系統注入更多復雜性的方案幾乎沒(méi)有太多的成功可能性，因為僅僅是其中所涉及的利益分配，就讓聯(lián)合創(chuàng )作無(wú)疾而終。因此更為主流的思路就是類(lèi)似騰訊推出的玩句APP，試圖借助技術(shù)手段來(lái)降低圖文作者創(chuàng )作視頻內容所需的技能要求。
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(lái)匹配圖文，也就正是如今大名鼎鼎的AIGC（人工智能生成內容），而AIGC也被認為是繼PGC、UGC之后的新型內容創(chuàng )作方式。從目前來(lái)看，市面上常規的一鍵生成視頻其實(shí)一點(diǎn)都不智能，這類(lèi)產(chǎn)品基本上就是借助NLP自然語(yǔ)言處理來(lái)進(jìn)行斷句和配音，然后再利用語(yǔ)義圖片識別技術(shù)來(lái)通過(guò)標簽進(jìn)行搭配內容。
換而言之，使用類(lèi)似“一鍵生成”制作的視頻內容，在質(zhì)量上是完全比不了真正的視頻作者精雕細琢的作品。而之所以會(huì )出現這樣的問(wèn)題，原因就在于從靜止圖像到運動(dòng)圖像的概念跳躍對于人類(lèi)而言是差別不大的，但在機器學(xué)習模型中卻完全是兩碼事，最關(guān)鍵的問(wèn)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(huà)能夠在2022年突飛猛進(jìn)，甚至于擁有了媲美真人畫(huà)師的能力，但大家幾乎還沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)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AI生成視頻只能做到圖片堆砌，或者說(shuō)定格動(dòng)畫(huà)的水準，將其提升到了MG動(dòng)畫(huà)的水平。盡管騰訊方面目前沒(méi)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(lèi)似的DEMO。
谷歌推出的AI視頻生成模型Phenaki，以及Meta公開(kāi)的Make-A-Video模型，就都能夠根據文本內容生成可變時(shí)長(cháng)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)的原理也并不復雜，其實(shí)就是在傳統的AI生產(chǎn)靜態(tài)圖像基礎上加入了“時(shí)空層”，這一層將文本和視頻的相關(guān)性解耦，專(zhuān)注于訓練AI解決多張圖片的連貫性。
從目前來(lái)看，國內的短視頻平臺中，騰訊是第一個(gè)拿出面向消費級領(lǐng)域AIGC生成視頻內容的工具，其最大的意義莫過(guò)于吸引圖文作者，特別是戀棧公眾號的創(chuàng )作者無(wú)縫切換到視頻號，而不是被抖音或者快手吸引。當然，騰訊要想要真的依靠創(chuàng )作工具來(lái)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(huà)內容的受眾同樣也是有限的。
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責任編輯：房家輝
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