到处皆能刷到的 AI 视频，真没你思的那么肤浅

“ 疑似使用了AI 生成工夫，请严慎甄别 ”

众人有莫得发现，这行小字有点像 “ 告白仅供参考, 请以什物为准 ” ，照旧简直在生涯中越来越常见了。

荒芜是当今的短视频平台。

刷到个小猫视频，口型是 AI 合成的。

刷个西纪行，也能看到 AI 妖精真身。

甚而看一个动画片，画面还老是 AI 合成的。

AI 视频越来越多了。

诚然掀翻 AI 视频海浪的 Sora 还在难产，但 AI 视频期间巧合照旧悄关连词至。

东吴证券的一份研报里就接洽，中国 AI 视频生成的潜在行业空间，可能领有特出 5800 亿元的市集。

但跟着市集不断火热，行业的一些问题也迟缓泄漏到公众视线：

视频化和 AI 如实皆是已往，但像是老本问题、质料问题、协同问题和性能问题，皆萦绕在所有初创企业，大厂们的心头。

就拿老本问题和质料问题为例。

众人皆知谈，当前的生成式大模子荒芜是视频，便是一个力大飞砖的过程，需要用海量数据进行查验。

而超大范围视频查验数据，又会对算计和处理数据、以及数据自己有着天量需求，随之而来的老本加多是一个天文数字。

GPT-4o 当作一个老款 AI ，开发老本 “ 仅 ” 为 1 亿好意思元，查验老本好像在 7800 万好意思元傍边。

而视频模子的查验老本就更高了，以岁首推出的视频模子 Sora 为例，其查验和推理所需的算力需求，区别就达到了GPT-4 的 4.5 倍和近 400 倍。。。

除了天价查验老本外，大模子查验样骨子量、处理链路复杂，触及多个步调，需要多团队相助；自研 / 第三方， GPU 、 CPU 、 ARM 等多种异构算力资源，又需要纯真调换部署。。。

是以，对不少准备拥抱 AI 视频的公司们来说，当务之急便是思尽目的，解决这些问题，智力更快地进化。

要论玩视频的妙手，抖音和火山引擎可就有话说了。

上个月底字节推出的爆火的 PixelDance ，效果那是杠杠的。

咱们其时还写了篇著作特意给众人唠了遍，就看咱们肤浅试用生成的视频效果，就知谈还真有点东西喔。

而在 15 号扫尾的火山引擎视频云工夫大会上，开场用了定制数字东谈主谭待来和众人换取。

撤消效果好到，现场参会者们，不少皆合计这是视频抠图。

而这些高质料 AI 产出背后，其实离不开一个叫 BMF 的智能框架。

火山引擎通过和自家大模子团队在里面合作，沿途把海量的视频数据进行预处理。

终末基于火山引擎音视频处理平台和 BMF 框架，在短时老实分娩了满盈多高质料的视频素材，用于模子的查验，才有了 PixelDance 。

元勋之一的 BMF ，为什么能够作念到这些呢？

咱们用个生涯中常见的例子来评释注解：

一个公司开发大模子就好比你家作念大除夜饭。

为了吃上一顿丰盛的大除夜饭，你爸爸认真买菜、姆妈煮饭、奶奶包饺子、你搬桌椅板凳。。。

所有东谈主皆得有单干，重新忙到尾，可能还得时频频打个电话发个微信互帮互助，终末一算，好家伙，蓝本吃顿大除夜饭还得花这样多钱。

而 BMF 便是火山引擎推出的一个 “ 大除夜饭一键全经过套餐 ” ，它提供了一系列的器具和就业，帮你缓慢、快捷地准备好大除夜饭。

这个套餐重心针对性地解决了咱们前边说到的 4 个行业痛点，进行了相应的治愈。

比如为了解决视频查验数据质料问题，他们掏出了多种算法对视频进行多维度的分析和筛选，作念到了充分细巧化的过滤；

支吾性能穷困，他们又诈欺 BMF 框架的纯真调换，提前调配好了性能。

这就止境于准备大除夜饭一早就作念好了攻略，买菜交给了多多买菜送货上门、煮饭找了五星级大厨特意掌勺、桌椅板凳安排了特意的小工打杂。。。

归正便是用了 BMF 这套框架，又方便又释怀又省钱。

处理了企业这边的需求，火山引擎也没忘了众人伙。

如今，众人引诱的算力不断高潮，与之而来的便是对视频画质提高的强烈需求。

火山引擎通过后天不良的上风，每天在抖音 / 西瓜等 app ，面临上亿用户，处理海量视频图片。

获取了这样丰富的教诲之后，火山引擎在 BMF 基础上，千里淀出了一个更合适世俗用户体质的 “BMF lite” ，已毕了更轻量、更高效、更通用的进化。

比如相较于云霄，在用户端侧，关于功耗，内存止境敏锐，而场景又触及 Android 、 ios 、 PC 等多平台。

于是 BMF-Lite 就重心建树基于跨平台，资源复用的算法包的框架假想。

肤浅说便是长入了各个平台的接口体式，方便集成部署。

再用算法为止器来复用雷同的算法实例，在抖音播放场景，点播跟直播播放大部分皆是只会奏效一个，不错最猛进程地复用资源。

而除了 BMF 为代表的智能框架，火山引擎还冷落了智能算力和智能编解码。

火山引擎径直在前年掏出了一款自研视频转码芯片，将自研的视频编解码工夫融入到了里面。

刚正便是，针对视频点播、直播等特定场景，这款转码芯片有着更高的算计密度。

就这样说吧，一套视频编解码芯片就业器的转码智商，止境于上百台 CPU 就业器。

今天视频转码芯片上线抖音后，通过实际数据标明，在同等视频压缩遵守下，老本能量入为主 95% 以上。

而针对编解码层，火山引擎推出了基于自研视频转码芯片构建的 “BVE1.2 编码器 ” 。

这个编码器果敢交融了深度学习工夫，推出了翻新性的智能夹杂编解码解决决策，将传统压缩工夫与深度学习压缩工夫有机交融成为一个合座，极地面提高了编解码的遵守，提高了编码性能。

在前不久扫尾的的第六届深度学习图像压缩挑战赛（ CLIC 大赛 ）中， “BVE1.2 编码器 ” 拿到两个冠军足以评释实力。

这一套小组合拳下来，嗅觉有酷好酷好的厂商们，猜想满脑子皆是 “ 付款码扫哪儿 ” ？

你还别说，火山引擎也真是没规划藏着掖着。

像前边说的 BMF 框架，早在前年就照旧开源了，更新完的 BMF lite ，亦然径直开源。

总的来说，当前，大模子的进化还在握续，视频 AI 公司之间的竞争也只会日益历害。

但若是众人仅仅闭门觅句，相互拿后果比拼，用家具言语，可能会显得竞争多余、合作不及。

而当作可能是全中国短视频玩得最熟识的字节逾越，他们旗下的火山引擎一次次地将里面工夫、框架开源。

荒芜带来的 BMF 框架以及它和智能算力和智能编解码构成的一整套智能底座，真是能够匡助企业们从简了无数时分和老本，更好地匡助 AI 神态落地发展。

这种竞争和合作共存的派头，才是中国 AI 最乐观念到的地点。

鹤立鸡群难成林，万紫千红才是春。