1888 年，爱迪生提交了一项名为「活动电影放映机」的专利，该设备首次实现连续播放静态照片，形成类似动态画面的效果，由此拉开了视频发展的序幕。
回顾历史，视频经历了从无到有、从黑白到彩色、从模拟信号到数字信号的迭代。过去，视频的制作包括了脚本/剧本创作、拍摄、剪辑、配音、校审等多个步骤。时至今日，小到短视频平台的爆款视频，大到剧院内热映的大制作电影，仍然遵循着这一长链条的制作形式。
近年来，随着生成式 AI 的出现，视频的制作也迎来创新。 自 ChatGPT 横空出世以来，生成式 AI 在文字理解方面的能力屡屡带来惊喜。
2 月 26 日，OpenAI 发布了 Sora 模型，可通过接收文本指令，生成长达一分钟的视频。它不仅具有很好的理解长文本能力，还能够理解并模拟真实世界的物理情况，生成包含多个角色以及特定类型运动的复杂场景，兼具逻辑感和真实感。然而，目前 OpenAI 仅发布了 Sora 模型的演示视频，其访问权限只被授予小部分研究人员和创意人士等。
与此同时，现已有多个开源的 AI 生成视频模型可供大家免费使用。B 站热门 up 主 Jack-Cui 在其视频教程中介绍道，目前效果较好的开源 AI 生成视频方案是 Stable Diffusion + Prompt Travel + AnimateDiff 组合。
其中，Stable Diffusion 是一种「潜在扩散模型」，它先通过编码器将原始高维度数据（如图像）映射至潜在空间，在此空间中进行扩散和去噪，后通过解码器将潜在空间中清理过的数据重构回高维度空间，其最终结果是根据文本指令生成相应的静态图。
相比于目前主流在 AI 视频生成领域的扩散模型，Stable Diffusion 引入了一个额外的编码-解码阶段，这使得它应用于高维数据（如图像）时，会在一个包含原始数据重要特征的低维潜在空间中执行，提高了模型的效率和生成质量。
Prompt Travel 是一种调整文本指令的方式，用户可以根据创作意图，在视频的不同时间轴提供不同的关键词和描述，引导 AI 模型生成一连串既连贯又有变化的画面。
最后，AnimateDiff 在冻结的文生图模型中附加一个新初始化的运动建模模块，并利用视频片段数据集训练出合理的运动先验知识。一旦运动模块训练完成，将其插入到文生图模型内部，从而使模型具备生成多样化、个性化的文本驱动视频片段的能力。
目前，该模型部署教程已上线 HyperAI 超神经官网，点击即可一键克隆。
https://hyper.ai/tutorials/30038
由 B 站热门 up 主 Jack-Cui 制作的「Stable-Diffusion 在线教程」如下，该教程将手把手教你如何一键玩转 AI 绘画 & AI 生成视频！
王炸！AI声音克隆+Sora开源平替一键启动，全网最简单！_哔哩哔哩_bilibili
根据教程，小编已经成功生成了各种好看的图片和视频，效果简直不要太牛！
Demo 运行
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- 点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
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邀请链接：
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- 稍等片刻，状态变为 「正在运行 」后，点击 「打开工作区」。该容器数据量较大，首次启动容器大约需要 8-10 分钟，请耐心等待。
如果超过 15 分钟仍处于 「分配资源 」状态，可以尝试停止并重启容器；如果重启后仍无法解决问题，请联系官方网站上的平台客服。
- 打开工作区后，点击左侧的 「run.ipynb」，然后通过菜单栏上的 「运行 」按钮点击 「运行所有单元格」。
- 稍等片刻，待 Local URL 生成后，打开右侧「API 地址」，请注意，用户需在实名认证后才能使用 API 地址访问功能。
效果展示
- 打开「API 地址」后，在文本框输入英文提示词，点击「生成」，只需 1s ，即可快速生成图片。
- 如果想要生成视频，需要在输入英文提示词后，选择 AnimateDiff 插件，将生成帧数填写为 32 帧，其余参数默认，稍等片刻，即可生成动图或者视频啦。
目前，HyperAI 超神经官网已上线了数百个精选的机器学习相关教程，并整理成 Jupyter Notebook 的形式。
点击链接即可搜索相关教程及数据集：
以上就是小编本次分享的全部内容啦，希望这次的内容对您有所帮助。如果大家还想学习其他好玩的教程，欢迎留言告诉我们项目地址，小编将会为你量身打造课程，教你如何玩转 AI。
参考资料：
1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
