多模态AI技术重塑内容创作 - 多模态AI技术正以前所未有的速度重塑内容创作领域，从OpenAI Sora到吉卜力风图片，技术壁垒不断被突破 [1] - 视频生成作为技术难度与应用潜力并存的关键环节，吸引了全球广泛关注，但仍面临一致性、可控性和计算成本等核心挑战 [1] - 生数科技Vidu通过集中资源解决专业用户痛点（一致性、可控性、效率），在动画等领域建立差异化优势 [1] Vidu的核心定位与技术突破 - Vidu定位为"全球领先的AI内容生产平台"，优先解决实际工作流中的关键痛点 [1] - 推出"参考生"（Reference to Video）范式，通过给定参考主体+文字驱动演绎，在可控与创意自由间寻求平衡，可能颠覆传统动画制作流程 [2] - 全球首创多主体参考技术及"主体库"功能，解决内容创作的"一致性"问题，确保角色、物体等在连续画面中保持稳定 [3] - Q1版本模型在语义理解、物理规律模拟和清晰度上改进，提升生成过程的"可控性"与结果的"可靠性" [3] 未来AI视频生成的发展趋势 - 行业在成本和速度方面有望实现10到100倍的优化空间 [4] - 未来将催生"实时可交互、高一致性的新内容平台"，用户可主动介入、影响内容进程，甚至与其他用户协作共享 [7] - "生成即消费"模式可能改变当前内容平台生态，降低对特定创作者的依赖性，模糊生产与消费的界限 [5] - 2025年多模态内容领域两大趋势：AI视频内容爆发、涌现大量可消费商业化成片内容 [13] Vidu的技术创新与市场策略 - 主体库功能解决内容创作中的"一致性"难题，未来推出共享主体库支持创作者协作甚至共创IP [18] - 与动画协会、北影等机构及全球高校和专业动画工作室深入合作，探索AI剧集等内容形态 [19] - 市场策略是"把长板做到足够长"，优先在动画领域做到最好，不追求大而全 [24] - 在广告营销、动画制作等领域，多模态生成技术已能带来3-5倍的效率提升 [23] 多模态技术的未来挑战与突破点 - 核心挑战在于一致性、实时性和可交互性的完美结合，并且需要在一个可负担的成本下实现 [9] - 未来技术突破点包括：持续的成本与速度优化、对物理世界规律更深层次的理解与模拟、真正的多模态融合与完整内容生成 [16] - 纯粹的文生视频应用者不多，"参考生"范式更具潜力 [10] - 多模态生成技术未来可能会把独立的数字人技术"吃掉" [12] 多模态技术的产业机会 - 通过API等方式将技术能力赋能给现有应用和服务，驱动增长和提升用户体验 [26] - 将多模态技术深度融入现有工作流，提升内部的内容生产效率和创意水平 [27] - "内容即服务"市场需求日益增长，技术提供方可扮演连接者和赋能者角色 [27] - AI普及会改变创作模式，"一人即团队"成为可能，深刻影响产业结构 [28]