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自從ChatGPT和Sora發(fā)布后，在我們的工作流程中，AI能參與的部分越來(lái)越多。比如本文從游戲行業(yè)從業(yè)者的視角出發(fā)，談?wù)劗?dāng)前對(duì)于AI動(dòng)畫/視頻的一些思考。

最近，Sora的公布給所有行業(yè)的人帶來(lái)了狠狠地Impact，所有從業(yè)者都在期待著AI動(dòng)畫/視頻技術(shù)的革新，并為行業(yè)帶來(lái)的效率提升。

本文將從游戲行業(yè)從業(yè)者的視角出發(fā)，談?wù)劗?dāng)前對(duì)于AI動(dòng)畫/視頻的一些思考。BTW，目前AI技術(shù)日新月異，本人對(duì)于某個(gè)領(lǐng)域的能力的AI技術(shù)認(rèn)知可能有所滯后，歡迎指正。

一、游戲行業(yè)的美術(shù)資源

游戲行業(yè)是一個(gè)嚴(yán)重依賴美術(shù)資源的行業(yè)。無(wú)論是在游戲的研發(fā)、營(yíng)銷還是運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，都需要大量的美術(shù)資源。

1. 研發(fā)側(cè)

在游戲研發(fā)階段，策劃設(shè)計(jì)游戲玩法和系統(tǒng)，將其交由美術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行角色、界面和場(chǎng)景設(shè)計(jì)，最終由開發(fā)團(tuán)隊(duì)完成游戲的開發(fā)和測(cè)試工作。根據(jù)游戲類型的不同，所需的美術(shù)資源也會(huì)有所差異。

美術(shù)資源主要分為：

• 2D美術(shù)資源（如角色設(shè)計(jì)、背景設(shè)計(jì)、道具設(shè)計(jì)、UI界面設(shè)計(jì)）
• 3D美術(shù)資源（如角色建模、場(chǎng)景建模、動(dòng)畫設(shè)計(jì)、貼圖紋理）
• 動(dòng)畫資源（括角色動(dòng)作、戰(zhàn)斗效果、場(chǎng)景光影以及UI交互等）

根據(jù)東方財(cái)富證券的報(bào)告，游戲研發(fā)成本占收入比約在 15%-35%，美術(shù)成本一般占到游戲研發(fā)成本的 50-70%。根據(jù)伽馬數(shù)據(jù)，2023年中國(guó)游戲市場(chǎng)實(shí)際銷售收入3029.64億元。因此，此處美術(shù)成本約為200~800億元。

數(shù)據(jù)來(lái)源：游戲工委、伽馬數(shù)據(jù)（CNG）

2. 營(yíng)銷側(cè)

在游戲開發(fā)完成后，游戲公司需要進(jìn)行游戲營(yíng)銷，以有限的成本吸引更多精準(zhǔn)的用戶。常見的獲客手段包括投放廣告、聯(lián)合運(yùn)營(yíng)和品牌宣傳等。在營(yíng)銷過(guò)程中，需要大量的營(yíng)銷美術(shù)資源，如圖片、動(dòng)圖和視頻，用于廣告投放、聯(lián)運(yùn)商城以及品牌宣傳。比如，我們常見的洗腦廣告視頻，這些是由真人拍攝的廣告視頻。

根據(jù)游戲新知的數(shù)據(jù)，營(yíng)銷一直是游戲公司支出的重要部分，因此對(duì)美術(shù)資源的需求也非常高。

3. 運(yùn)營(yíng)側(cè)

一旦吸引用戶進(jìn)入游戲，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的主要任務(wù)是促進(jìn)用戶活躍、提高留存率并引導(dǎo)用戶進(jìn)行付費(fèi)轉(zhuǎn)化。在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，需要大量的美術(shù)資源，與營(yíng)銷所需的素材相似，但主要用于運(yùn)營(yíng)活動(dòng)和社群內(nèi)容構(gòu)建，包括圖片、動(dòng)圖和視頻等美術(shù)素材。

綜上所述，游戲行業(yè)對(duì)美術(shù)資源的需求主要分為3類：2D美術(shù)資源、3D美術(shù)資源和動(dòng)畫資源。

二、當(dāng)前游戲行業(yè)美術(shù)對(duì)AI的應(yīng)用

根據(jù)伽馬數(shù)據(jù)的報(bào)告顯示，自AI繪畫技術(shù)問(wèn)世以來(lái)，某游戲企業(yè)在美術(shù)方面取得了顯著進(jìn)展。據(jù)稱，該企業(yè)目前在美術(shù)方面的成本節(jié)省率達(dá)到40%，文案創(chuàng)作效率提升超過(guò)50%，而未來(lái)在研發(fā)端，整體成本預(yù)計(jì)將下降30%。以往需要兩周完成的2D美術(shù)資源生產(chǎn)，如今僅需3天便可完成。

一個(gè)完整的2D美術(shù)資源的生產(chǎn)應(yīng)該包含以下流程：

然而，由于當(dāng)前AI技術(shù)的“可控性”和“穩(wěn)定性”仍有提升空間，因此AI工具主要在激發(fā)靈感、制作草稿以及需求確認(rèn)等方面發(fā)揮作用。

盡管部分素材可以直接采用AI生成的成稿，但這僅適用于少數(shù)情況。美術(shù)人員可以通過(guò)文生圖/圖生圖等方式進(jìn)行抽卡，激發(fā)創(chuàng)作靈感，并快速形成草稿，從而顯著提高美術(shù)資源的生產(chǎn)效率。

同時(shí)，借助已生成的草稿，可以快速與需求方進(jìn)行對(duì)齊?；蛘撸枨蠓娇梢酝ㄟ^(guò)AI工具生成樣圖，與美術(shù)人員進(jìn)行需求確認(rèn)。這種方式可以大大減少由溝通問(wèn)題導(dǎo)致的需求差異，從而減少返工情況，進(jìn)一步提高美術(shù)資源的生產(chǎn)效率。

當(dāng)前，雖然在3D美術(shù)資源領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了一些能夠快速生成資源的工具，但相比之下，仍未有2D美術(shù)資源的生成成熟，然而這方面的討論將暫且擱置。在美術(shù)資源的各個(gè)類型中，AI視頻工具在動(dòng)畫美術(shù)資源的制作中發(fā)揮著一定的輔助作用，盡管也存在一些挑戰(zhàn)。根據(jù)前文的分析，游戲行業(yè)中動(dòng)畫素材的制作場(chǎng)景主要涉及以下方面：

1. 研發(fā)側(cè)：角色動(dòng)作、戰(zhàn)斗效果、場(chǎng)景光影、UI交互等；
2. 營(yíng)銷側(cè)：視頻素材、動(dòng)圖素材；
3. 運(yùn)營(yíng)側(cè)：活動(dòng)/內(nèi)容運(yùn)營(yíng)素材等；

所有這些方面都可以通過(guò)與AI動(dòng)畫/視頻相關(guān)工具的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)成本降低、效率提升的目標(biāo)。

我們先拆解下現(xiàn)在動(dòng)畫素材制作的流程，主要有以下環(huán)節(jié)：

1. 尋找靈感

在進(jìn)行動(dòng)畫素材的制作之前，美術(shù)人員通常會(huì)利用第三方平臺(tái)進(jìn)行調(diào)研，以收集靈感和素材。

對(duì)于營(yíng)銷層面的視頻素材的制作靈感收集，他們使用像DataEye、AppGrowing等網(wǎng)站，這些平臺(tái)匯集了廣告領(lǐng)域中最熱門和最新的視頻素材。通過(guò)這些調(diào)研，制作者可以了解哪些素材在廣告投放中效果良好、哪些是當(dāng)前熱門的素材，以及哪些具有潛力，從而指導(dǎo)他們的視頻素材創(chuàng)作。

然而，海量數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)耗時(shí)耗力的工作。動(dòng)畫/視頻制作本身就是一個(gè)人力密集型的過(guò)程，如果還需要額外的時(shí)間用于靈感收集，那將增加額外的成本。

熱門且效果良好的素材具有明顯的數(shù)據(jù)特征，可以通過(guò)數(shù)據(jù)規(guī)則快速提取，但仍需要人工識(shí)別其中的參考內(nèi)容。而那些具有潛力的素材則往往沒有明顯的數(shù)據(jù)特征，因此只能在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘，有些許像大海撈針。

假設(shè)我們能夠應(yīng)用AI技術(shù)來(lái)增強(qiáng)業(yè)務(wù)能力，通過(guò)AI動(dòng)畫/視頻分析，系統(tǒng)可以解構(gòu)視頻中的元素并進(jìn)行標(biāo)簽分類，將這些分類信息存儲(chǔ)在靈感庫(kù)中，以便設(shè)計(jì)師快速提取靈感，同時(shí)也有助于快速發(fā)現(xiàn)潛力內(nèi)容。通過(guò)AI技術(shù)，我們可以將海量數(shù)據(jù)濃縮為高價(jià)值信息，從而提升業(yè)務(wù)生產(chǎn)效率。

目前，B站提供了AI視頻分析功能，但僅適用于部分視頻。沒有配音或字幕的視頻以及發(fā)布時(shí)間早于24年的視頻無(wú)法使用該功能。估計(jì)B站的AI視頻能力主要通過(guò)OCR和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提取視頻文本內(nèi)容，并將其提交給LLM進(jìn)行總結(jié)。

然而，游戲的動(dòng)畫/視頻素材生產(chǎn)，更多的是涉及沒有文本內(nèi)容的畫面（角色動(dòng)作、戰(zhàn)斗效果、場(chǎng)景光影、UI交互、游戲?qū)崨r視頻等）。類似于B站的視頻分析能力，目前還無(wú)法從這些畫面中提取信息。這就需要依賴基于視覺內(nèi)容的AI分析模型。目前一些SaaS廠商提供了相關(guān)能力，但是要提煉出美術(shù)設(shè)計(jì)師所關(guān)心的內(nèi)容仍然具有一定難度，因此這些模型更多地用于視頻內(nèi)容審核。

圖片來(lái)源于商湯（左）和網(wǎng)易易盾（右）

2. 制作草稿

動(dòng)畫素材實(shí)質(zhì)上是2D/3D美術(shù)資源在時(shí)間維度上的延續(xù)，因此動(dòng)畫的草稿相對(duì)復(fù)雜，涉及腳本、分鏡等設(shè)計(jì)內(nèi)容，其中的溝通成本和試錯(cuò)成本遠(yuǎn)高于2D/3D美術(shù)資源。

目前存在幾個(gè)方向的AI視頻/動(dòng)畫工具，可以在制作草稿過(guò)程中發(fā)揮作用：

1）素材搜索匹配：

在調(diào)研過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)一類AI動(dòng)畫/視頻工具，通過(guò)輸入文本/圖片，AI能夠匹配相關(guān)度較高的視頻素材并進(jìn)行拼接，同時(shí)使用AI聲音進(jìn)行配音，快速生成相關(guān)動(dòng)畫/視頻內(nèi)容。

圖中為度加創(chuàng)作工具

這類AI動(dòng)畫/視頻工具的核心在于素材搜索匹配能力。

通過(guò)對(duì)素材庫(kù)中的視頻進(jìn)行分析、拆解、打標(biāo)簽，再根據(jù)用戶的提示詞匹配最合適的動(dòng)畫/視頻內(nèi)容，從而拼接成動(dòng)畫/視頻。這個(gè)過(guò)程涉及到AI文本生成、語(yǔ)音合成、動(dòng)畫/視頻剪輯等能力，可以歸類為剪輯工具。

然而，當(dāng)前這類工具可能存在以下問(wèn)題：

i）素材上下文相關(guān)性：

由于視頻是由多個(gè)素材拼接而成，若AI無(wú)法理解素材之間的關(guān)系，在動(dòng)畫/視頻剪輯過(guò)程中使用了矛盾的素材，將影響最終成片效果。

ii）素材版權(quán)：

生成的動(dòng)畫/視頻片段來(lái)源于其他視頻素材，可能涉及版權(quán)問(wèn)題。工具需要解決和規(guī)避侵權(quán)內(nèi)容的識(shí)別問(wèn)題。

iii）素材庫(kù)的大小：

素材庫(kù)規(guī)模的大小直接影響這類視頻生成工具的效果和生成的視頻多樣性。龐大的素材庫(kù)需要大量版權(quán)資源或內(nèi)容平臺(tái)支持，從而構(gòu)建工具的“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”，而較小的素材庫(kù)會(huì)限制工具的效果。

因而，這個(gè)方向的AI工具，內(nèi)容巨頭企業(yè)才更容易做得更好。

iv）搜索匹配的準(zhǔn)確度：

動(dòng)畫/視頻分析AI對(duì)動(dòng)畫/視頻內(nèi)容的理解有限，導(dǎo)致搜索匹配結(jié)果準(zhǔn)確度問(wèn)題，與用戶設(shè)想的畫面可能存在一定差距。在生成多個(gè)動(dòng)畫/視頻片段拼接而成的視頻時(shí)，準(zhǔn)確率問(wèn)題會(huì)疊加，使成品動(dòng)畫/視頻偏離原始設(shè)想。

這些問(wèn)題導(dǎo)致素材搜索匹配相關(guān)的AI產(chǎn)品工具，在當(dāng)前并不是那么好用。

2）文/圖生視頻：

Sora屬于文/圖生視頻的AI方向。在Sora發(fā)布之前，市場(chǎng)上已有相關(guān)工具如Pika、RunwayGen2、Stable Video Diffusion，它們可以根據(jù)用戶輸入的文本或靜態(tài)圖片，生成幾秒鐘的視頻/動(dòng)畫。

然而，目前市面上的文/圖生視頻AI工具存在明顯缺陷，例如：

i）未能理解物理世界：

正如Runway之前宣布要通用世界模型（General World Model），像Gen-2這樣的視頻生成AI，僅僅是生成了具有有一定運(yùn)動(dòng)的短視頻，但是在處理攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)等問(wèn)題上存在局限。

比如這里，我用張倆男孩打架的圖片，生成的視頻中，男孩揮出去的手反而貫穿了自己的腦袋。

雖然Sora也具備了通用世界模型的基礎(chǔ)能力，但是也同樣存在“對(duì)物理世界理解不足”的問(wèn)題，比如知名的“玻璃破碎”、“虛空椅子”。這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的情況，使得在多主體之間的運(yùn)動(dòng)無(wú)法被準(zhǔn)確表達(dá)。

ii）主體一致性問(wèn)題：

在AI生成的動(dòng)畫/視頻中，人物外貌、動(dòng)作等可能隨著人物動(dòng)作的變化而發(fā)生變化，導(dǎo)致主體一致性問(wèn)題，影響視頻質(zhì)量。如下圖的案例中，原本是生成馬斯克的視頻，但是在視頻的最后幾秒，馬斯克變成了一個(gè)黃種女人。

視頻素材來(lái)源于知乎用戶sunny

iii）無(wú)法生成游戲行業(yè)垂直內(nèi)容：

像是角色動(dòng)作、戰(zhàn)斗效果、場(chǎng)景光影、UI交互、游戲?qū)崨r視頻等內(nèi)容，AI工具的生成效果極差。因此對(duì)于游戲行業(yè)，大概率僅有視頻類動(dòng)畫素材的生產(chǎn)過(guò)程才能用上這類AI工具。

3. 收集素材

制作視頻類動(dòng)畫素材涉及收集素材的過(guò)程，其中需要結(jié)合分鏡稿，收集足夠的素材以供剪輯使用。這一過(guò)程與制作草稿的工具需求大致相同，可以借助“素材搜索匹配”和“文/圖生視頻工具”的AI能力來(lái)輔助。

4. 成稿

一旦素材齊全，下一步就是將所收集/制作的素材拼接成最終的成品稿。這個(gè)過(guò)程涉及到多種類型的AI動(dòng)畫/視頻工具，種類繁多且多樣，較難一一概括，以下是我觀察到的一些類型，而且大多都只能用在視頻類型的素材剪輯上。

1）視頻拆條：

這類工具旨在快速將視頻按需求進(jìn)行剪輯拆分和拼接。舉例來(lái)說(shuō)，火山引擎提供了“視頻拆條”功能，利用AI畫面和語(yǔ)音識(shí)別自動(dòng)將視頻進(jìn)行拆分，同時(shí)支持對(duì)視頻進(jìn)行進(jìn)階設(shè)置。這種工具可用于對(duì)長(zhǎng)視頻進(jìn)行分割處理，以便進(jìn)行短視頻合成。

又比如，“vidyo.ai”提供的視頻拆條能力，在基于語(yǔ)音識(shí)別的基礎(chǔ)上，還提供了針對(duì)不同內(nèi)容平臺(tái)的格式轉(zhuǎn)化能力。

2）配音：

語(yǔ)音配音在制作視頻類內(nèi)容時(shí)扮演著重要的角色。盡管在嚴(yán)格意義上，配音并不屬于AI視頻工具的范疇，但卻是制作視頻內(nèi)容不可或缺的一環(huán)。當(dāng)前的AI生成語(yǔ)音技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，以剪映官方為例，他們提供了完善的配音音色功能，用戶可以通過(guò)輸入文本生成對(duì)應(yīng)的音頻內(nèi)容。

3）字幕：

視頻制作中不可或缺的一環(huán)是字幕。隨著技術(shù)的發(fā)展，字幕生成技術(shù)也日趨成熟，例如，剪映已經(jīng)具備了自動(dòng)生成字幕的能力。

4）畫面編輯：

我覺得很多視頻工具都可以歸到這一類里面，比如視頻剪輯軟件里面都會(huì)配備的濾鏡能力，通過(guò)應(yīng)用特定的濾鏡效果，使視頻呈現(xiàn)出特定風(fēng)格和視覺效果。

同時(shí)，市面上也有能將夠穩(wěn)定將視頻轉(zhuǎn)換成其他風(fēng)格的工具，如Ebsynth。

Runway里面除了視頻生成能力，還提供了像是一鍵刪除背景、一鍵修復(fù)、一鍵模糊等效果編輯AI。

perfectly-clear提供的編輯能力可用于改善視頻的色彩、提高對(duì)比度、消除噪點(diǎn)、改善視頻的清晰度，以及消除視頻中的抖動(dòng)和模糊。

騰訊云提供的AI換臉技術(shù)將真人視頻中的人臉替換成其他人臉。

5）數(shù)字人：

幾乎所有主要廠商都在積極探索并應(yīng)用這一技術(shù)。其核心在于利用AI生成個(gè)性化的數(shù)字人物，并結(jié)合專屬的AI音色，使得這些AI數(shù)字人可以替代用戶進(jìn)行視頻解說(shuō)。在直播帶貨等場(chǎng)景中，這種技術(shù)不僅可以提高效率，還能有效節(jié)省人力成本。

四、小結(jié)

結(jié)合我的調(diào)研，目前游戲行業(yè)相關(guān)的AI視頻/動(dòng)畫工具可分為4大類：

1. 動(dòng)畫/視頻分析：利用人工智能的分析和理解能力，提煉出美術(shù)設(shè)計(jì)所關(guān)注的核心信息，將大量信息壓縮成關(guān)鍵要點(diǎn)，從而提高尋找靈感的效率。
2. 素材搜索匹配：基于視頻分析的AI技術(shù)，通過(guò)對(duì)素材庫(kù)中的視頻進(jìn)行分析、解構(gòu)和標(biāo)記，再根據(jù)用戶提供的關(guān)鍵詞匹配最適合的動(dòng)畫/視頻內(nèi)容，提高視頻類動(dòng)畫資源制作的效率。
3. 動(dòng)畫/視頻生成：基于生成式AI技術(shù)，能夠通過(guò)文本和圖像內(nèi)容生成動(dòng)畫視頻內(nèi)容。
4. 剪輯工具類：輔助動(dòng)畫資源的制作，提高制作效率。

目前的AI視頻/動(dòng)畫工具更多偏向于視頻類動(dòng)畫素材的生產(chǎn)，更適用于與營(yíng)銷相關(guān)的業(yè)務(wù)生產(chǎn)，因?yàn)檫@方面對(duì)于大型模型的定制化要求較低。然而，對(duì)于與動(dòng)效相關(guān)的動(dòng)畫生產(chǎn)，可能需要游戲行業(yè)垂直領(lǐng)域大型模型能力的進(jìn)一步發(fā)展。

我將收集到的AI視頻/動(dòng)畫工具給到美術(shù)設(shè)計(jì)，他們的回答是：“好像什么都能做，但是又好像做不好的感覺?？偛荒転榱诉@碗醋（使用AI），才包的這頓餃子吧（做動(dòng)畫/視頻）。”剖析其中的原因，主要是：

• 素材搜索匹配、視頻生成類當(dāng)前AI工具對(duì)于游戲行業(yè)垂直程度不夠高，無(wú)法生成足夠高準(zhǔn)度的內(nèi)容。而且動(dòng)畫素材有別于圖片素材，AI圖片生成內(nèi)容的準(zhǔn)確度不高時(shí)候，美術(shù)還可以上手修改，但是當(dāng)AI視頻生成的準(zhǔn)確度不高的時(shí)候，逐幀修改成本過(guò)高，不具有可行性。
• 工具分散，未能較好貼合生產(chǎn)流程。大部分的AI工具分布在不同的平臺(tái)上，“收集靈感”——“制作草稿”——“收集素材”——“剪輯成稿”的過(guò)程需要跳轉(zhuǎn)的平臺(tái)過(guò)多，同時(shí)各類工具的更新和版本調(diào)整也需要人力去跟進(jìn)和維護(hù)，再加上大部分工具使用場(chǎng)景很小，單獨(dú)購(gòu)買性價(jià)比不高。整體需要耗費(fèi)過(guò)多的精力和成本，這有礙于AI工具對(duì)于制作的提效。
• 由于工具使用都是分散在各類工具平臺(tái)上，AI工具的使用不能進(jìn)行AI資產(chǎn)的積累，無(wú)法形成工具使用的“邊際成本遞減”。（比如文/圖生圖的AI使用，可以通過(guò)低模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)試的方式，快速將AI工具變成業(yè)務(wù)的形狀，提高生產(chǎn)效率）
• 目前收集到的大部分AI視頻/動(dòng)畫工具，普遍都是需要收費(fèi)的。要么按請(qǐng)求量收費(fèi)，要么是會(huì)員制，動(dòng)則每個(gè)月上百塊。結(jié)合前文提到的AI準(zhǔn)確度不高和工具分散問(wèn)題，業(yè)務(wù)可能需要在多個(gè)平臺(tái)多次“抽卡”（調(diào)侃準(zhǔn)確度不高，就好像游戲抽卡那樣，需要N次才能出來(lái)想要的結(jié)果），這個(gè)過(guò)程大大加大了成本的消耗，使得AI的使用成本甚至可能高于人肉。

隨著越來(lái)越多AI公司的入局，以上提到的問(wèn)題一定會(huì)被解決，正如萬(wàn)物摩爾定律所描述，成本問(wèn)題也會(huì)越來(lái)越低。Sora的出現(xiàn)，無(wú)疑是對(duì)這個(gè)過(guò)程的加速。

但是我也想談?wù)勎覍?duì)未來(lái)展望的一些觀點(diǎn)，我覺得未來(lái)的AI動(dòng)畫/視頻工具一定是背靠視頻剪輯/動(dòng)畫制作工具的，并集成大多數(shù)的AI工具（All in one），因?yàn)椋?/p>

1.工具集成&貼合工作流帶來(lái)的用戶體驗(yàn)優(yōu)勢(shì)：

視頻剪輯/動(dòng)畫制作工具本身就是貼合用戶工作流程的產(chǎn)品形態(tài)。當(dāng)AI工具集成在一起時(shí)，用戶可以直接利用AI能力進(jìn)行生產(chǎn)，無(wú)需研究各種AI工具，減少額外精力消耗。同時(shí)，基于用戶使用習(xí)慣，產(chǎn)品可以提供AI數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累能力，定制化模型，更貼合用戶使用習(xí)慣，構(gòu)成用戶的沉沒成本。

2.用戶增長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)：

現(xiàn)有視頻剪輯/動(dòng)畫制作工具已有一批忠實(shí)用戶群體，發(fā)展AI能力時(shí)無(wú)需從零開始用戶增長(zhǎng)。在成熟工具上構(gòu)建AI能力，加固了產(chǎn)品壁壘。

3.更容易構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪，構(gòu)建數(shù)據(jù)壁壘：

借助平臺(tái)原有的用戶積累，能夠利用龐大的素材積累、數(shù)據(jù)積累訓(xùn)練優(yōu)秀的大模型，打造優(yōu)質(zhì)的視頻產(chǎn)品功能，從而吸引更多用戶，構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪，構(gòu)建自身的壁壘。

4.工具更具有可控性問(wèn)題的解決方案：

AI動(dòng)畫/視頻生成工具是具有本質(zhì)上的矛盾的，文本是低維信息，卻需要準(zhǔn)確表達(dá)動(dòng)畫/視頻這種高維信息，這個(gè)過(guò)程必定伴隨信息的失真。文生視頻必定是不能100%傳達(dá)制作者的想法的。這個(gè)過(guò)程就需要編輯工具的存在，通過(guò)人工編輯的接入，將內(nèi)容準(zhǔn)確表達(dá)。而且，通過(guò)編輯工具，我們也能通過(guò)人力彌補(bǔ)AI的準(zhǔn)確度問(wèn)題，使得在AI能力能準(zhǔn)確生成我們需要的內(nèi)容之前，我們也能利用AI進(jìn)行效率的提升。

因此背靠視頻剪輯/動(dòng)畫制作工具，更容易進(jìn)行編輯工具構(gòu)建，從而解決可控性問(wèn)題。