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抖音和快手火了之后,短视频成为人们「杀时间」最高效的工具。但直到微信视频号推出后,人们才认真思考,短视频可能不仅是网红和「土味」大片的舞台,自己或许也能「分一杯羹」。
「现在学做短视频还晚吗?」估计不少人在搜索引擎问过这个问题。毕竟,不像公众号,只要有身份证、会写字就行。做短视频至少需要背景乐、视频素材、配音、字幕等一系列因素。就算是像「半佛仙人」那样仅有鬼畜表情包的视频,也需要创作者有简单粗暴的逻辑,和精彩的「贯口」能力。而这些挑战,拦住了大部分想投身短视频事业的人。
不过,随着 AIGC 技术的逐渐成熟,现在,只需要输入一个单词,就能生成配音、背景乐、图片兼备的短视频——一家叫 QuickVid 的网站,集成了大部分 AIGC 工具,满足了人们「一键生成短视频」的幻想。
用户只需在 QucikVid 网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题,QuickVid 就开始全自动生产短视频。
基于给出的提示,QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本,再从脚本中自动提取或手动输入的关键字,基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频,同时迭加由 DALL-E 2 生成的图像,并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。
正如上面展示的案例,看起来散装的 QuickVid 生成的短视频质量并不差,甚至还有点熟悉,一瞬间会让你想到生活中的很多场景。你甚至分辨不出来这段视频到底是机器做的,还是人做的。
科技评论者「评论尸」精辟地评论,「现阶段的几个技术应用的组合,确实可以彻底改变人类日常的内容消费习惯:ChatGPT,AI 作画,meme 和短视频。」QuickVid 这样的工具所生成的短视频正是人们现在所喜欢的内容,「以动态表情包+AI 语音合成配音为主的梗可以在 Tiktok 和抖音反复流行」。
自媒体人评论尸展示一个抖音上流行的短视频。QuickVid 完全可以自动生成这样的视频。|视频来源:《鼠巢,AIGC,可颂猫,短视频》
但也就这样了,「集各家之所长」的 QuickVid 并没有突破生成式AI目前所展现的可能性。
也正是由于其工作原理,QuickVid 自动生成短视频的质量并不稳定。一个例子是背景视频的相关性,由于 QuickVids 目前仅限于 Pexels 目录,随机选择的背景视频常常只是与主题稍微沾边;另一方面,DALL-E 2 生成的图像也显示了当前文本到图像生成技术的局限性,比如文本乱码和比例失调。创始人 Habib 表示,QuickVid「每天都在测试和修补」。
Daniel Habib 是一名自学成才的开发者,曾在 Meta 从事 Facebook Live 和视频基础设施相关工作,他在短短几周内就开发出了 QuickVid 这样一款短视频生成器。
尽管如此,QuickVid 还是让我们看到了现有技术下生成式短视频的一种可能。毕竟,相比现有大公司,没有包袱的初创公司在产品上更大胆,因为几乎没有试错成本。
结合现有的 AI 技术,利用大量空镜短视频的重复、模板格式,QuickVid 解决了必须自己生成镜头的问题。
那么,QuickVid 这样的产品,会成为 Meta、谷歌等巨头,为简化短视频制作而开发的新功能吗?还是像很多生成式 AI 应用一样,不过是昙花一现的「玩具」?
如果 Stable Difussion(一款 AI 图片生成器)和 Jasper(一款 AI 文案生成器)的出现,让艺术创作者和营销人员这样特定领域的人看到了 AI 的生产力,那么 QuickVid 则进一步释放了像抖音、快手等短视频平台上普通用户的生产力。
短视频已经抢占了人们余暇时间的绝大部分注意力,QuickVid 使得短视频创作有更低的门槛,它会给人们带来什么样的影响?
QuickVid 的创建者 Daniel Habib 表示,QuickVid 是为了帮助创作者跟上受众的需求。通过为创作者提供快速轻松地制作优质内容的工具,帮助创作者增加内容输出、降低创作倦怠与灵感枯竭的风险,满足粉丝「不断增长」的需求。
听上去,Daniel Habib 似乎为 QuickVid 找到了绝佳的使用场景,切中了短视频创作者的痛点和刚需。但 QucikVid 真的可以帮助创作者满足受众的需求吗?
当生成短视频的门槛降低到只输入提示词后,短视频的数量的确可以想要多少就有多少。但不得不考虑另一个问题。
过去,短视频制作的每个环节——写脚本、拍素材、剪辑甚至配音,都可以区别竞争对手玩出花样、赢得流量;现在有了 QucikVid,大家比拼的就只剩输入的提示词了。当竞争规则变成谁念的「咒语」可以更容易让机器理解时,真的可以让创作者的内容脱颖而出吗?
对于垃圾内容的泛滥,Habib 认为,「短视频平台的算法,而不是 QuickVid,最适合确定视频的质量,制作低质量内容的人『只会损害自己的声誉』」。声誉受损自然会抑制人们使用 QuickVid 创建大规模的垃圾内容。换句话说,「如果人们不想看你的视频,那么这些视频就不会在 YouTube 等平台上获得分发和传播,而且,制作低质量的内容也会让人们以负面的眼光看待你的账号。」
目前,GPT-3 依旧会散布虚假信息,特别是关于新近发生的事件,因为这些事超出了其知识库的范围。而由 GPT-3 改进而来的 ChatGPT 被证明有可能使用性别歧视和种族主义语言。尽管 OpenAI 有「过滤器」相关技术来阻止这些有毒内容,但效果并不理想。
结果显示,诸如「犹太新世界秩序」和「9/11 阴谋论」这样明显有问题的提示并没有产生有毒的脚本。但是对于「向学生灌输批判种族理论」,QuickVid 制作了一段视频,暗示批判种族理论可以用来给小学生洗脑。
输入「向学生灌输批判种族理论」后,QucikVid 生成的视频|视频来源:TechCrunch
对此,Habib 表示,QuickVid 依靠 OpenAI 的过滤器来完成大部分的审核工作,并声称用户有义务手动审查 QuickVid 创建的每个视频,以确保「一切都在法律范围内」。
但这似乎站不住脚,如果真的如 Habib 所言,抖音快手这样的短视频平台早就可以省去繁重、昂贵的人工审核工作。而现实是,永远有下一个有毒视频在路上,靠所有人的自觉性并不可能。
围绕人工智能生成内容的版权状况是模糊的,至少目前是这样。例如,美国专利商标局(USPTO)最近撤销了对人工智能生成的漫画的版权保护,称受版权保护的作品需要人类作者。
当被问及美国专利商标局(USPTO)的决定会如何影响 QuickVid 时,Habib 说,这只涉及AI产品的「可专利性」,而不是创作者利用内容赚钱的权利。
他指出,创作者很少为视频提交专利,更多只是靠短视频赚钱。比起专利,他们更关心在自己账号发布高质量的内容,这将有助于扩大他们账号的影响力。他认为,QuickVid 用户保留有将创作内容用于商业的权利,有权在 YouTube 等平台上将其货币化(用这样的内容赚钱)。
其他的法律挑战还可能影响 QuickVid 的 DALL-E 2 集成,进而影响其生成图像迭加的能力。
近日,微软、GitHub 和 OpenAI 被提起集体诉讼,指控它们违反版权法,允许代码生成系统 Copilot 在不提供授权的情况下复制部分授权代码。(Copilot 是由 OpenAI 和微软旗下的 GitHub 联合开发的。) 这起案件对 DALL-E 2 这样的生成艺术 AI 也有影响,它也被发现从训练过的数据集中复制和粘贴图像。
Habib 并不担心,他认为生成式 AI 的潘多拉魔盒已经打开。他说:「如果明天出现另一场诉讼,OpenAI 消失了,还有几个替代方案可以为 QuickVid 提供动力。」他指的是类似 DALL-E 2 的系统 Stable Diffusion。QuickVid 已经在测试利用 Stable Diffusion 生成头像图片。
在应用层的创新消停多年后,ChatGPT 的横空出世让人们看到了「把应用层重做一遍」的可能。生成式 AI 革新的局面下,短视频自动生成器的出现可能是最具想象力的工具,毕竟,短视频是当前商业化能力最强的媒介形式。
如何利用 AIGC 降低人们创作的门槛,如果说其应用之前还停留在绘画和文字阶段,现在,视频无疑是 AIGC 即将攻克的下一个「堡垒」。QuickVid 只是 AIGC 冲向视频堡垒的第一个游骑兵,其身后是即将呼啸而至的「千军万马」。
更重要的是,堡垒中的平台、用户和监管层,面对新技术和新工具,将会采取怎样的措施,来维持「创作普惠」及「无用内容泛滥」的平衡状态。
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