从开播到结局，《繁花》的热度不减反增。
近日，甚至有用户使用ChatGPT创作了《繁华2》预告片：90年代一个男人的故事，开始于最卑微的起点，双手铸就了他的命运。有剧粉直呼：不愧是AI，真敢说。
“有问必有答”，这是以ChatGPT为代表的大语言模型的主要特征，而预测下一步剧情、大结局外，从《繁花》出生起遇到AI，碰撞出了不一样的“宝总”形象，也有影视爱好者用AI生成《繁华》视频，致敬剧组。
AI世界的繁花
致敬《繁花》是AI影视探索者陈坤第一个在视频号，公开发布的作品。40s的预告片，是他用mj（Midjourney）作图，Pika生成的视频，声音采用的原声。
在阐述为何选择生成《繁花》预告片时，陈坤用“致敬”二字概括自己的初衷，他表示自己曾在华策、优酷等企业从事影视工作，以专业角度看《繁花》，无可厚非是一部好剧，且达到了难以超越的地步。
其中值得一提的是，对于腿部运动的支持，是个大痛点，在致敬《繁花》的视频中，陈坤表示为了生成阿宝和爷叔双腿走红毯的镜头，不下100次的尝试，最终呈现的效果也仍差强人意。
“AIGC是以天为单位在进化的，有的是版本级的进化，有的则是模型微调级的进化。”陈坤说如果是现在重新生成，上述镜头不至于生成上百次，效果也会更加流畅。
除了AI视频外，《繁花》的热度也蔓延到了AI绘图、AI影评上，有创作者用AI呈现剧中的经典场景，如香港的街道、霓虹灯等，也有创作者将剧中人物李李、汪小姐和宝总，通过AI图生图，赋予了新的数字形象。
万物皆可科目三
回头来看过去的整个2023，全球各大科技巨头从大模型竞争再到应用之战，AI视频几乎和文生图同一时期进入到人们的视野中，但在去年，AI视频的发展速度显然逊色于后者。直到去年年底和今年年初，Pika、阿里AnimateAnyone、Runway等，在产品迭代和创新上燃起了行业的希望。
这些视频都是用阿里的“全民舞王”AI生成的，用户仅需上传一张图片，就可以生成一段舞蹈视频。
目前，该应用中内置了12种舞蹈模板，除了“科目三”以外，还有DJ慢摇、鬼步舞等网红舞蹈。这个功能源自他们的一项学术研究AnimateAnyone，这个研究的目标是做可控的人物视频生成。
根据公开论文显示，AnimateAnyone集成了多项创新技术，引入了ReferenceNet，用于捕捉和保留原图像信息，可高度还原人物、表情及服装细节；该算法使用了高效的PoseGuider姿态引导器，保证了动作的精准可控；通过时序生成模块，有效保证视频帧间的连贯流畅性。
通义舞王火爆的同时，市场上也出现了一种声音，通义千问如何去承接这波流量，会不会难逃公域流量出圈后就是顶峰的宿命。
薄列峰认为，通义舞王是业界在视频生成领域的全新探索，未来该技术可应用于直播、影视制作、艺术创作等领域。比如工厂女装生产设计领域、AI模特试衣、漫改剧等等，还在进一步探索中，未来可能还有很多其他应用场景。
多家企业加码，分成两种不同路径
出现这个现象的原因，他认为除了工具本身还处于发展期，还有一个重要原因是对影视行业的理解不够，这就涉及提示词的输入，创作者需要先在大脑中构建出画面，再输入工具能理解的关键词，“对垂类知识要一定了解，工具只是赋能，才能有好的作品诞生。”
无论是陈坤还是薄列峰都有相似的感受，AI视频日趋火热，并有不少企业已经布局这一赛道。薄列峰将目前生成视频的应用分为两类，一类是Gen2、Pika这些应用，他们聚焦在文本生成视频。
他指出这类应用的优劣也很明显，“有点是文字的表达领域广，天马行空，能说出来的都可以生成。相对地，文字也有表达不够精准的问题，生成的视频带有很大的随机性，通常生成不了长视频。”
另一类，他认为是和他们更相似的，可控视频生成，比如DisCo、DreamPose。“举个例子，从一致性的角度来看，相比这些工作，我们能精准捕捉原人物的衣服、头发、鞋子的细节，同时也能更好适配到人物的体型上，最终生成的视频能很好地保留原图像形象的特征。”
对于未来的发展，陈坤预测AI视频应用发展主要是两种不同路径：“玩具”和“武器”。
具体而言，“玩具”面向的更多是爱好者，主要追求的是在公域的出圈，这类应用的定价则需要更谨慎，商业化前景相对没那么明朗；“武器”则更多的是针对专业使用者，例如美图工具，不断推陈出新赋能行业从业者，这类应用的商业化路径是相对清晰的，但是对产品力的要求也更高。
不管是已经火爆出圈的OpenAI的GPT-4，还是热度趋增的视频生成模型，本质都属于多模态大模型。IDC发布的《2024AIGC应用层十大趋势白皮书》也预测，多模态大模型拓展服务边界、带来更丰富的用户体验是重要趋势。2023，大模型之战已打响；2024，期待大模型的价值落地。