在大模型的激烈竞争中，多数参与者将目光聚焦于聊天机器人等领域时，快手在另一条视频大模型的赛道上大力研发，推出了可灵。2024年初炒股配资开，OpenAI的视频模型Sora以其逼真效果令科技界惊叹，然而在它迟迟未向用户开放之际，快手于去年6月迅速推出基于与Sora类似DiT架构的视频大模型可灵，并高效完成产品上线、商业化、出海以及创作者生态搭建等一系列动作。
快手很早就开始关注视频生成技术，并敏锐察觉到其中蕴藏的巨大市场潜力。长期在视频领域的深耕，使快手对视频内容、产业形态以及创作者需求有着深刻理解，可灵正是在新一轮技术突破的契机下应运而生。
从AI技术层面来看，视频作为一种高效的内容承载形式，在诸多领域展现出强大的解决问题能力。可灵作为通用模型，其价值在于将AI技术应用于全球广泛存在的视频创作需求中。通过先进的算法，可灵能把文本转化为连贯、生动的视频，这涉及到对自然语言的精准理解以及对视频元素的合理编排，极大提升了视频创作效率。
展开剩余66%从大数据视角出发，快手积累的海量视频数据成为可灵训练的宝贵资源。在模型训练过程中，这些数据被用于学习不同场景、主题下视频的特征与模式。比如，通过分析大量美食视频，可灵掌握美食视频拍摄的光线运用、镜头切换节奏以及食材展示方式等特点，从而在用户创作美食主题视频时，能够生成更符合此类视频风格与用户预期的内容。同时，大数据还能助力可灵根据不同地区、文化背景用户的偏好，实现个性化视频生成，进一步拓展市场规模。
在大模型能力上，可灵自发布以来表现亮眼，至今已密集迭代超30次，最新版本为2.1系列。1.0版本成功证明了视频生成技术的实用性，2.0版本推动行业标准化，而技术迭代始终围绕基础模型能力提升与响应用户实际需求展开。例如，针对用户对视频画质、时长的要求，可灵不断优化模型，如今能生成分辨率高达1080p、时长最长可达2分钟（帧率30fps）的视频，且支持自由宽高比，满足多样化创作需求。在内容生成方面，可灵尤其擅长生成本土人物形象与元素，早期一条“吃面条的男人”示例视频，让市场瞬间联想到快手平台上的家常吃播，这一优势也使得众多专业创作者将可灵作为主要创作工具。
不过，可灵乃至整个视频模型领域并非一帆风顺。视频模型具有规模效应属性，长远来看，算力是最大制约因素。训练视频模型需要庞大的计算资源来处理复杂的视频数据。同时，视频训练数据本身也是棘手问题。与文本数据不同，视频数据对存储和加工要求极高，处理过程更为复杂，需要对视频进行解构并做位置信息标注，目前包括可灵在内的全行业在这方面都有待完善。而且，自2024年AI生成视频产出作品以来，“先图后视频”的基本路径变化不大，这是模型能力不足时的无奈之举，虽然图生视频对创作者更易控制，但也限制了创作的高效性与创新性。
总体而言，快手可灵在视频大模型领域凭借技术创新、对市场需求的精准把握以及快速迭代能力炒股配资开，取得了显著成绩。尽管面临诸多挑战，但随着技术发展与行业生态完善，可灵有望在视频创作领域持续发挥更大影响力，为创作者和行业带来更多价值。
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