大模型专题：视频大模型奇点时刻加速到来

主要观点总结

本文介绍了视频大模型的发展状况，包括国内外推出的视频生成模型、竞争趋势、模型性能、算法、算力、数据和未来展望。文章指出视频大模型具备商用潜力，在办公、广告等领域前景广阔，并且可能推动内容创作革命，为各行业带来新的发展机遇和变革动力。

关键观点总结

关键观点1: 视频大模型的发展状况

自Sora发布以来，国内外众多公司推出视频生成模型，国内外差距逐步缩小，未来竞争可能在于抢占用户、提升粘性。我国Vidu、清影在文生视频领域可能处于第一梯队，视频大模型具备商用潜力，在办公、广告等领域前景广阔。

关键观点2: 视频生成模型的算法

视频生成模型算法主要有基于SD逐帧生成和基于时空Patches两种范式，前者易训练但视频一致性差，后者训练成本高但长度与一致性有保障。

关键观点3: 算力、数据和模型能力的关系

算力方面，视频大模型的训练算力需求较高，以Sora为例，其训练算力需求是GPT - 4的4.5倍，推理算力需求接近GPT - 4的400倍。数据方面，高质量数据是模型能力保障，用户数量可开启模型迭代“数据飞轮”。

关键观点4: 未来展望

视频大模型迎来重要发展时刻，各方面不断进步，有望在更多领域发挥重要作用，推动内容创作革命，为各行业带来新的发展机遇和变革动力。

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如何下载资料？ 微信扫下方二维码加入星球平台 【老会员续费特惠】 今天分享的是：大模型专题：视频大模型奇点时刻加速到来 报告共计：26页 《视频大模型奇点时刻加速到来》报告指出，自Sora发布以来，国内外众多公司推出视频生成模型。目前国内外视频生成大模型差距逐步缩小，基础功能具复制性，未来竞争或向抢占用户、提升粘性方向发展，需生成更高质量视频以提高一致性、文本指令遵循度和物理模拟能力。通过主观对比，我国Vidu、清影在文生视频领域可能处于第一梯队，生成时间短且复杂任务完成性好；图生视频整体效果优于文生视频，国内与国外差距缩小。视频大模型具备商用潜力，在办公、广告等多领域前景广阔。算法方面，视频生成模型算法主要有基于SD逐帧生成和基于时空Patches两种范式，前者易训练但视频一致性差，后者 ………………………………