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创作者的资产,正在从作品变方法。
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最近在梳理整个AI视频赛道,观察到一个蛮有意思的现象。
其实从Seedance 2.0发布之后,据行业人士向AI普瑞斯透露,按日消耗占比计算,Seedance已占据市场超八成份额,可灵约占14%,其他模型加起来不到6%。
可以说,模型层面的竞争已经有了一个阶段性结果。
但与此同时,我跟身边几个真正在用AI做视频生产的朋友聊了一下,他们现在最大的困扰并非是模型能力。
其实只要做过AI视频项目的朋友应该都有体会,你在一个工具里写好了剧本,复制到另一个工具里生成分镜图,生成完再导到下一个工具做视频......
一条60秒的短片,可能要五六个工具来回切换。
但这还只是工具层面的碎片化,更隐蔽的问题在上下文层面。比如做系列短剧,每次开新一集,都要重新上传角色图、描述设定、解释人物关系。
MergeMate有一篇关于AI视频制作流程的分析,把这类问题归纳得很精准:上下文丢失、版本混乱、模型切换开销、反馈无法回流到生成环节、项目之间没有记忆。
「这些是工作流问题,不是模型质量问题。更好的模型有帮助,但不会自动解决生产混乱。」
言下之意就是,行业竞争的焦点正在往上挪,从模型层挪到工作流层。
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