“ 疑似使用了AI 生成手艺，请严慎甄别 ”

公共有莫得发现，这行小字有点像 “ 告白仅供参考, 请以什物为准 ” ，依然确凿在生存中越来越常见了。

荒谬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。

以致看一个动画片，画面还老是 AI 合成的。

AI 视频越来越多了。

天然掀翻 AI 视频海浪的 Sora 还在难产，但 AI 视频时间随机依然悄相关词至。

东吴证券的一份研报里就计算，中国 AI 视频生成的潜在行业空间，可能领有杰出 5800 亿元的阛阓。

但跟着阛阓束缚火热，行业的一些问题也缓缓透露到公众视线：

视频化和 AI 如实齐是将来，但像是本钱问题、质料问题、协同问题和性能问题，齐萦绕在悉数初创企业，大厂们的心头。

就拿本钱问题和质料问题为例。

公共齐知谈，目下的生成式大模子荒谬是视频，等于一个力大飞砖的过程，需要用海量数据进行试验。

而超大范畴视频试验数据，又会对狡计和处理数据、以及数据自身有着天量需求，随之而来的本钱加多是一个天文数字。

GPT-4o 动作一个老款 AI ，开发本钱 “ 仅 ” 为 1 亿好意思元，试验本钱随机在 7800 万好意思元傍边。

而视频模子的试验本钱就更高了，以岁首推出的视频模子 Sora 为例，其试验和推理所需的算力需求，鉴别就达到了GPT-4 的 4.5 倍和近 400 倍。。。

除了天价试验本钱外，大模子试验样本体量、处理链路复杂，触及多个步伐，需要多团队合作；自研 / 第三方， GPU 、 CPU 、 ARM 等多种异构算力资源，又需要生动调节部署。。。

是以，对不少准备拥抱 AI 视频的公司们来说，当务之急等于思尽主见，解决这些问题，才能更快地进化。

要论玩视频的高东谈主，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。

咱们那时还写了篇著述专诚给公共唠了遍，就看咱们轻视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手艺大会上，开场用了定制数字东谈主谭待来和公共交流。

闭幕效果好到，现场参会者们，不少齐认为这是视频抠图。

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，沿路把海量的视频数据进行预处理。

临了基于火山引擎音视频处理平台和 BMF 框架，在短时辰内分娩了满盈多高质料的视频素材，用于模子的试验，才有了 PixelDance 。

元勋之一的 BMF ，为什么能够作念到这些呢？

咱们用个生存中常见的例子来表示：

一个公司开发大模子就好比你家作念年夜饭。

为了吃上一顿丰盛的年夜饭，你爸爸顾惜买菜、姆妈煮饭、奶奶包饺子、你搬桌椅板凳。。。

悉数东谈主齐得有单干，重新忙到尾，可能还得常常常打个电话发个微信互帮互助，临了一算，好家伙，正本吃顿年夜饭还得花这样多钱。

而 BMF 等于火山引擎推出的一个 “ 年夜饭一键全过程套餐 ” ，它提供了一系列的用具和工作，帮你松懈、快捷地准备好年夜饭。

这个套餐要点针对性地解决了咱们前边说到的 4 个行业痛点，进行了相应的赈济。

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

应酬性能贫窭，他们又应用 BMF 框架的生动调节，提前调配好了性能。

这就十分于准备年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专诚掌勺、桌椅板凳安排了专诚的小工打杂。。。

归正等于用了 BMF 这套框架，又浅近又宽解又省钱。

管制了企业这边的需求，火山引擎也没忘了公共伙。

如今，公共征战的算力束缚高潮，与之而来的等于对视频画质进步的强烈需求。

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

赢得了这样丰富的教授之后，火山引擎在 BMF 基础上，千里淀出了一个更相宜庸俗用户体质的 “BMF lite” ，完了了更轻量、更高效、更通用的进化。

比如相较于云表，在用户端侧，关于功耗，内存相等明锐，而场景又触及 Android 、 ios 、 PC 等多平台。

于是 BMF-Lite 就要点开发基于跨平台，资源复用的算法包的框架瞎想。

轻视说等于协调了各个平台的接口方法，方便集成部署。

再用算法圆寂器来复用一样的算法实例，在抖音播放场景，点播跟直播播放大部分齐是只会胜仗一个，不错最猛进度地复用资源。

而除了 BMF 为代表的智能框架，火山引擎还提倡了智能算力和智能编解码。

火山引擎平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手艺融入到了里面。

自制等于，针对视频点播、直播等特定场景，这款转码芯片有着更高的狡计密度。

就这样说吧，一套视频编解码芯片工作器的转码才能，十分于上百台 CPU 工作器。

今天视频转码芯片上线抖音后，通过推行数据标明，在同等视频压缩效力下，本钱能量入为主 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手艺，推出了改进性的智能夹杂编解码解决决策，将传统压缩手艺与深度学习压缩手艺有机交融成为一个举座，极地面进步了编解码的效力，进步了编码性能。

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 ” 拿到两个冠军足以证据实力。

这一套小组合拳下来，嗅觉有兴味的厂商们，揣度满脑子齐是 “ 付款码扫哪儿 ” ？

你还别说，火山引擎也确凿没筹画藏着掖着。

像前边说的 BMF 框架，早在前年就依然开源了，更新完的 BMF lite ，亦然平直开源。

总的来说，目下，大模子的进化还在执续，视频 AI 公司之间的竞争也只会日益强烈。

但若是公共仅仅闭门觅句，相互拿后果比拼，用产物言语，可能会显得竞争多余、合作不及。

而动作可能是全中国短视频玩得最纯熟的字节杰出，他们旗下的火山引擎一次次地将里面手艺、框架开源。

荒谬带来的 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，确凿能够匡助企业们省俭了大齐时辰和本钱，更好地匡助 AI 名目落地发展。

这种竞争和合作共存的气魄，才是中国 AI 最乐办法到的场所。

连城之珍难成林，万紫千红才是春。

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