抖音和快手火了之后，短視頻成為人們「殺時間」最高效的工具。但直到微信視頻號推出后，人們才認(rèn)真思考，短視頻可能不僅是網(wǎng)紅和「土味」大片的舞臺，自己或許也能「分一杯羹」。

「現(xiàn)在學(xué)做短視頻還晚嗎？」估計不少人在搜索引擎問過這個問題。畢竟，不像公眾號，只要有身份證、會寫字就行。做短視頻至少需要背景樂、視頻素材、配音、字幕等一系列因素。就算是像「半佛仙人」那樣僅有鬼畜表情包的視頻，也需要創(chuàng)作者有簡單粗暴的邏輯，和精彩的「貫口」能力。而這些挑戰(zhàn)，攔住了大部分想投身短視頻事業(yè)的人。

不過，隨著 AIGC 技術(shù)的逐漸成熟，現(xiàn)在，只需要輸入一個單詞，就能生成配音、背景樂、圖片兼?zhèn)涞亩桃曨l——一家叫 QuickVid 的網(wǎng)站，集成了大部分 AIGC 工具，滿足了人們「一鍵生成短視頻」的幻想。

QuickVid 是怎么做到的？現(xiàn)在的短視頻網(wǎng)紅和 UP 主們，是不是馬上就要被淘汰了？

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01

自動生成短視頻的魔法

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QuickVid 做視頻，人如其名，真的很「Quick」。

用戶只需在 QucikVid 網(wǎng)站輸入提示語、描述清楚想要創(chuàng)建的視頻主題，QuickVid 就開始全自動生產(chǎn)短視頻。

當(dāng)你按下「提交」鍵，QuickVid 做了以下事情：

在QuickVid官網(wǎng)輸入提示詞Cat后，所展示的工作流程。｜截圖來源：https://www.quickvid.ai/

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基于給出的提示， QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短視頻腳本，再從腳本中自動提取或手動輸入的關(guān)鍵字， 基于這些關(guān)鍵字從免費的 Pexels 庫中選擇背景視頻，同時疊加由 DALL-E 2 生成的圖像，并調(diào)用 Google Cloud 的文本轉(zhuǎn)語音 API 來添加來自 YouTube 免版稅音樂庫的合成畫外音和背景音樂。

有了這些基本骨架，QuickVid 生成的就是典型的 YouTube、TikTok 上的短視頻。

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正如上面展示的案例，看起來散裝的 QuickVid 生成的短視頻質(zhì)量并不差，甚至還有點熟悉，一瞬間會讓你想到生活中的很多場景。你甚至分辨不出來這段視頻到底是機器做的，還是人做的。

科技評論者「評論尸」精辟地評論，「現(xiàn)階段的幾個技術(shù)應(yīng)用的組合，確實可以徹底改變?nèi)祟惾粘５膬?nèi)容消費習(xí)慣：ChatGPT，AI 作畫，meme 和短視頻。」 QuickVid 這樣的工具所生成的短視頻正是人們現(xiàn)在所喜歡的內(nèi)容，「以動態(tài)表情包+AI 語音合成配音為主的梗可以在 Tiktok 和抖音反復(fù)流行」。

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但也就這樣了，「集各家之所長」的 QuickVid 并沒有突破生成式 AI 目前所展現(xiàn)的可能性。

也正是由于其工作原理，QuickVid 自動生成短視頻的質(zhì)量并不穩(wěn)定。一個例子是背景視頻的相關(guān)性，由于 QuickVids 目前僅限于 Pexels 目錄，隨機選擇的背景視頻常常只是與主題稍微沾邊；另一方面，DALL-E 2 生成的圖像也顯示了當(dāng)前文本到圖像生成技術(shù)的局限性，比如文本亂碼和比例失調(diào)。創(chuàng)始人 Habib 表示，QuickVid「每天都在測試和修補」。

Daniel Habib 是一名自學(xué)成才的開發(fā)者，曾在 Meta 從事 Facebook Live 和視頻基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)工作，他在短短幾周內(nèi)就開發(fā)出了 QuickVid 這樣一款短視頻生成器。

盡管如此，QuickVid 還是讓我們看到了現(xiàn)有技術(shù)下生成式短視頻的一種可能。畢竟， 相比現(xiàn)有大公司，沒有包袱的初創(chuàng)公司在產(chǎn)品上更大膽，因為幾乎沒有試錯成本。

結(jié)合現(xiàn)有的 AI 技術(shù)，利用大量空鏡短視頻的重復(fù)、模板格式，QuickVid 解決了必須自己生成鏡頭的問題。

那么，QuickVid 這樣的產(chǎn)品，會成為 Meta、谷歌等巨頭，為簡化短視頻制作而開發(fā)的新功能嗎？還是像很多生成式 AI 應(yīng)用一樣，不過是曇花一現(xiàn)的「玩具」？

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02

當(dāng)創(chuàng)作者開始

比拼「念咒語」

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如果 Stable Difussion（一款 AI 圖片生成器）和 Jasper（一款 AI 文案生成器）的出現(xiàn)，讓藝術(shù)創(chuàng)作者和營銷人員這樣特定領(lǐng)域的人看到了 AI 的生產(chǎn)力，那么 QuickVid 則進(jìn)一步釋放了像抖音、快手等短視頻平臺上普通用戶的生產(chǎn)力。

短視頻已經(jīng)搶占了人們余暇時間的絕大部分注意力，QuickVid 使得短視頻創(chuàng)作有更低的門檻，它會給人們帶來什么樣的影響？

QuickVid 的創(chuàng)建者 Daniel Habib 表示，QuickVid 是為了幫助創(chuàng)作者跟上受眾的需求。通過為創(chuàng)作者提供快速輕松地制作優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的工具，幫助創(chuàng)作者增加內(nèi)容輸出、降低創(chuàng)作倦怠與靈感枯竭的風(fēng)險，滿足粉絲「不斷增長」的需求。

聽上去，Daniel Habib 似乎為 QuickVid 找到了絕佳的使用場景，切中了短視頻創(chuàng)作者的痛點和剛需。但 QucikVid 真的可以幫助創(chuàng)作者滿足受眾的需求嗎？

當(dāng)生成短視頻的門檻降低到只輸入提示詞后，短視頻的數(shù)量的確可以想要多少就有多少。但不得不考慮另一個問題。

過去，短視頻制作的每個環(huán)節(jié)——寫腳本、拍素材、剪輯甚至配音，都可以區(qū)別競爭對手玩出花樣、贏得流量；現(xiàn)在有了 QucikVid，大家比拼的就只剩輸入的提示詞了。 當(dāng)競爭規(guī)則變成誰念的「咒語」可以更容易讓機器理解時，真的可以讓創(chuàng)作者的內(nèi)容脫穎而出嗎？

恐怕相反，更有可能發(fā)生的是本就擁擠的短視頻平臺，充斥著同質(zhì)化內(nèi)容和垃圾內(nèi)容。

對于垃圾內(nèi)容的泛濫，Habib 認(rèn)為，「短視頻平臺的算法，而不是 QuickVid，最適合確定視頻的質(zhì)量，制作低質(zhì)量內(nèi)容的人『只會損害自己的聲譽』」。聲譽受損自然會抑制人們使用 QuickVid 創(chuàng)建大規(guī)模的垃圾內(nèi)容。換句話說，「 如果人們不想看你的視頻，那么這些視頻就不會在 YouTube 等平臺上獲得分發(fā)和傳播， 而且，制作低質(zhì)量的內(nèi)容也會讓人們以負(fù)面的眼光看待你的賬號。」

更迫切的問題在于，QucikVid 面臨著所有 AIGC 應(yīng)用的共同挑戰(zhàn)。

首先是生成式 AI 應(yīng)用無法根除的「有毒」內(nèi)容，即虛假有害或價值觀不正確的短視頻。

目前，GPT-3 依舊會散布虛假信息，特別是關(guān)于新近發(fā)生的事件，因為這些事超出了其知識庫的范圍。而由 GPT-3 改進(jìn)而來的 ChatGPT 被證明有可能使用性別歧視和種族主義語言。盡管 OpenAI 有「過濾器」相關(guān)技術(shù)來阻止這些有毒內(nèi)容，但效果并不理想。

依托于 GPT-3 的 QuickVid 當(dāng)然也不可避免地會生成有毒內(nèi)容。

TechCrunch 的作者 Kyle Wiggers 和朋友在 QuickVid 做了一次測試——輸入一些攻擊性的提示，看看 QuickVid 會產(chǎn)生什么。

結(jié)果顯示，諸如「猶太新世界秩序」和「9/11 陰謀論」這樣明顯有問題的提示并沒有產(chǎn)生有毒的腳本。但是對于「向?qū)W生灌輸批判種族理論」，QuickVid 制作了一段視頻，暗示批判種族理論可以用來給小學(xué)生洗腦。

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這令人擔(dān)憂，特別是對于那些使用 QuickVid 制作資訊視頻的人來說。

對此，Habib 表示，QuickVid 依靠 OpenAI 的過濾器來完成大部分的審核工作，并聲稱 用戶有義務(wù)手動審查 QuickVid 創(chuàng)建的每個視頻，以確保「一切都在法律范圍內(nèi)」。

但這似乎站不住腳，如果真的如 Habib 所言，抖音快手這樣的短視頻平臺早就可以省去繁重、昂貴的人工審核工作。而現(xiàn)實是，永遠(yuǎn)有下一個有毒視頻在路上，靠所有人的自覺性并不可能。

另一個困境是版權(quán)問題。

圍繞人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)狀況是模糊的，至少目前是這樣。例如，美國專利商標(biāo)局（USPTO）最近撤銷了對人工智能生成的漫畫的版權(quán)保護(hù)，稱受版權(quán)保護(hù)的作品需要人類作者。

當(dāng)被問及美國專利商標(biāo)局（USPTO）的決定會如何影響 QuickVid 時，Habib 說， 這只涉及 AI 產(chǎn)品的「可專利性」，而不是創(chuàng)作者利用內(nèi)容賺錢的權(quán)利。

他指出，創(chuàng)作者很少為視頻提交專利，更多只是靠短視頻賺錢。比起專利，他們更關(guān)心在自己賬號發(fā)布高質(zhì)量的內(nèi)容，這將有助于擴(kuò)大他們賬號的影響力。他認(rèn)為，QuickVid 用戶保留有將創(chuàng)作內(nèi)容用于商業(yè)的權(quán)利，有權(quán)在 YouTube 等平臺上將其貨幣化（用這樣的內(nèi)容賺錢）。

其他的法律挑戰(zhàn)還可能影響 QuickVid 的 DALL-E 2 集成，進(jìn)而影響其生成圖像疊加的能力。

近日，微軟、GitHub 和 OpenAI 被提起集體訴訟，指控它們違反版權(quán)法，允許代碼生成系統(tǒng) Copilot 在不提供授權(quán)的情況下復(fù)制部分授權(quán)代碼。(Copilot 是由 OpenAI 和微軟旗下的 GitHub 聯(lián)合開發(fā)的。) 這起案件對 DALL-E 2 這樣的生成藝術(shù) AI 也有影響，它也被發(fā)現(xiàn)從訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)集中復(fù)制和粘貼圖像。

Habib 并不擔(dān)心，他認(rèn)為生成式 AI 的潘多拉魔盒已經(jīng)打開。他說：「如果明天出現(xiàn)另一場訴訟，OpenAI 消失了，還有幾個替代方案可以為 QuickVid 提供動力。」他指的是類似 DALL-E 2 的系統(tǒng) Stable Diffusion。QuickVid 已經(jīng)在測試?yán)?Stable Diffusion 生成頭像圖片。

在應(yīng)用層的創(chuàng)新消停多年后，ChatGPT 的橫空出世讓人們看到了「把應(yīng)用層重做一遍」的可能。生成式 AI 革新的局面下，短視頻自動生成器的出現(xiàn)可能是最具想象力的工具，畢竟，短視頻是當(dāng)前商業(yè)化能力最強的媒介形式。

如何利用 AIGC 降低人們創(chuàng)作的門檻，如果說其應(yīng)用之前還停留在繪畫和文字階段，現(xiàn)在，視頻無疑是 AIGC 即將攻克的下一個「堡壘」。QuickVid 只是 AIGC 沖向視頻堡壘的第一個游騎兵，其身后是即將呼嘯而至的「千軍萬馬」。

更重要的是，堡壘中的平臺、用戶和監(jiān)管層，面對新技術(shù)和新工具，將會采取怎樣的措施，來維持「創(chuàng)作普惠」及「無用內(nèi)容泛濫」的平衡狀態(tài)。