近半年来，文生视频、图生视频类的工具层出不穷，让人眼花缭乱。但不少实际体验过的用户一定会感受到，脑中的想法转化为语言尚且不易，而人类的语言复杂而精妙，想要再找到准确的提示词，让AI正确理解我们的意图，继而转换为图片和视频，实在是太难了。
不久之前，《纽约时报》指控 OpenAI 涉嫌违规使用其内容用于人工智能开发的事件引起了社区极大的关注与讨论。
在 AI 领域，近年来各个子领域都逐渐向 transformer 架构靠拢，只有文生图和文生视频一直以 diffusion + u-net 结构作为主流方向。diffusion 有更公开可用的开源模型，消耗的计算资源也更少。
一年前，ChatGPT 横空出世，“大模型”成为全球科技赛道绝对的“C位”。 这一年，国外微软OpenAI和谷歌DeepMind等“众神”打架，国内百模大战。这一年，文生图以及文生视频赛道都出现了很强的玩家和令人惊艳的产品，如 Midjourney、Runway Gen-2、Pika 1.0等。
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出了基于文生图模型的视频生成新方法 EI2，用于提高视频编辑过程中的语义和内容两方面的一致性。
在 3D 生成领域，根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。
一个非常好用的 ChatGPT 提示词技巧。
来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。
全面兼容Stable Diffusion生态，LCM模型成功实现5-10倍生成速度的提升，实时AI艺术时代即将到来，所想即所得！
鹅厂大模型，又有新玩法！腾讯混元大模型就速通了一个新版本，除了语言模型升级以外，还悄悄上线了AIGC最火热—文生图
