技术拐点开启商业化进程 - DiTs架构的兴起是视频生成技术的关键转折点，通过引入Transformer到扩散模型，实现了生成质量、训练稳定性、速度与成本之间的平衡，并在语义理解、生成质量和泛化能力方面取得突破[3] - 模型应用已进入商业化探索阶段，如快手可灵在2024年7月开启付费模式，6月至12月10日积累超过600万用户，累计生成6500万个视频，付费用户享有优先生成和更高画质权限[3] B端应用的机遇与挑战 影视行业应用 - 前期策划可分析剧本数据提供灵感与建议，生成概念预告片；中期制作可打造特效场景、虚拟角色与动画短片；后期负责生成素材、剪辑视频、处理音频与校正色彩[3] - 博纳影业在《传说》中借助AI重现年轻成龙样貌[3] - 动画短片《一路向南》传统制作需20人1个月，借助Vidu技术工具仅需3人1周完成，但素材仍需人工剪辑与专业拼接[4] 成本与效率 - AI视频工具显著减少团队人数和缩短生产周期，如《山海奇镜》素材清晰度提升4倍，主体运动更合理流畅[5] - 单条视频价格：可灵5秒标准品质1元/条，换算成1分钟12元；Vidu 4秒高性能0.125美元/条，换算成1分钟1.875美元[9] 应用覆盖面 - 已拓展至广告营销、短视频、影视和游戏等领域，如Gary & Bary's Peanut Butter与Lift合作的30秒花生酱广告[5] - 短剧《山海奇镜之劈波斩浪》首月播放量破5000万次[10] 挑战 - 融入B端工作流存在挑战，不同AI工具功能与操作差异大，动画制作各环节工具过多[7] - 模型训练与企业购买工具成本高昂，需人力投入进行后期调整[8] - B端对AI视频应用接受度存疑，部分平台要求标注AI生成内容[10] C端应用的机遇与挑战 用户热情 - C端用户对AI视频应用热情高涨，B站"AI影像"板块单视频最高播放量达863万次，前十视频均超250万次[11] 质量与多样性 - C端用户生成的AI视频数量可观但质量与多样性欠佳，仅少数头部视频热度高[12] 挑战 - 用户偏好生活化或纯虚拟视频，AI视频推广遇主题困境[14] - 创作入门易但提升品质与内容量难，需技术迭代增强拟真与连贯，创作者需深入理解生成工具[14] - 消费者与创作者对AI生成技术使用范围、版权认定、内容标注存疑[14]