主要观点总结
本文主要介绍了关于AI视频生成工具的发展和商业化现状，包括技术迭代、应用探索、商业化挑战等方面。文章指出，AI视频生成工具已经迈入了下一个阶段，商业化落地成为关键，但也面临着技术成熟度、商业化生态体系等方面的挑战。
关键观点总结
关键观点1: AI视频生成工具的技术迭代升级
文章介绍了AI视频生成工具的技术发展，包括扩散模型和Transformer模型结合的技术架构体系，以及各主流AI视频工具在生成视频时长和效果上的进展。
关键观点2: AI视频生成工具的应用和商业化探索
文章指出了AI视频生成工具在商业化方面的尝试和探索，包括付费模式、生态建设、商业化落地等方面的努力和挑战。
关键观点3: AI视频生成工具的痛点与挑战
文章总结了AI视频生成工具在实际应用中的痛点与挑战，包括人物一致性、场景一致性、画面稳定性等方面的问题，以及商业化过程中的用户付费意愿、竞争态势等方面的挑战。
关键观点4: AI视频生成黄金赛道起点
文章提出AI视频生成是黄金赛道，从技术和商业角度阐述了为何这是黄金赛道，以及大厂和创业公司在商业化思路上的不同。
文章预览
透视商业本质 文｜ 白 鸽 编｜王一粟 “生成的人物一转身就变成老外，怎么解决呢？” “没有办法，10s中动作大的，人物一致性有问题，只能抽卡，多刷几个，选择一个变化不大的。” 在一个以Ruanway学院为主题的群中，不断有各种针对AI视频生成的问题产生，而群内有AI视频生成使用经验的，则也在积极分享自己的使用方法论，并解答相关问题。 这样的AI视频生成相关的群聊并不在少数，且每个群都相当活跃，大部分用户对AI视频生成工具都保持了相当高的兴趣，并在各种平台上分享自己基于AI视频生成工具所创造出的视频内容。 国内用户积极对AI视频生成工具探索和使用的背后，是今年2月份Sora的发布，作为行业发展风向标，彻底引爆了国内AI视频大模型生成赛道。 3月字节跳动旗下剪映Dreamina（即梦）开放内测；4月，AI企业 生数科技 发布号
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