“ 疑似使用了AI 生成本领，请严慎甄别 ”

人人有莫得发现，这行小字有点像 “ 告白仅供参考, 请以什物为准 ” ，仍是险些在生存中越来越常见了。

特地是当前的短视频平台。

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。

致使看一个动画片，画面还老是 AI 合成的。

AI 视频越来越多了。

天然掀翻 AI 视频波浪的 Sora 还在难产，但 AI 视频期间或然仍是悄可是至。

东吴证券的一份研报里就展望，中国 AI 视频生成的潜在行业空间，可能领有突出 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露馅到公众视线：

视频化和 AI 确乎皆是将来，但像是本钱问题、质料问题、协同问题和性能问题，皆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。

人人皆知谈，当前的生成式大模子特地是视频，等于一个力大飞砖的过程，需要用海量数据进行调查。

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

GPT-4o 行为一个老款 AI ，开发本钱 “ 仅 ” 为 1 亿好意思元，调查本钱大略在 7800 万好意思元傍边。

而视频模子的调查本钱就更高了，以年头推出的视频模子 Sora 为例，其调查和推理所需的算力需求，诀别就达到了GPT-4 的 4.5 倍和近 400 倍。。。

除了天价调查本钱外，大模子调查样执行量、处理链路复杂，波及多个范例，需要多团队配合；自研 / 第三方， GPU 、 CPU 、 ARM 等多种异构算力资源，又需要机动转化部署。。。

是以，对不少准备拥抱 AI 视频的公司们来说，当务之急等于念念尽主见，解决这些问题，才调更快地进化。

要论玩视频的能手，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人人唠了遍，就看咱们神圣试用生成的视频效果，就知谈还真有点东西喔。

而在 15 号闭幕的火山引擎视频云本领大会上，开场用了定制数字东谈主谭待来和人人疏导。

闭幕效果好到，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，一齐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，在短时候内坐蓐了满盈多高质料的视频素材，用于模子的调查，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证明：

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，你爸爸讲求买菜、姆妈煮饭、奶奶包饺子、你搬桌椅板凳。。。

悉数东谈主皆得有单干，重新忙到尾，可能还得时时常打个电话发个微信互帮互助，终末一算，好家伙，底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 “ 年夜饭一键全进程套餐 ” ，它提供了一系列的器具和管事，帮你平缓、快捷地准备好年夜饭。

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，进行了相应的疗养。

比如为了解决视频调查数据质料问题，他们掏出了多种算法对视频进行多维度的分析和筛选，作念到了充分良好化的过滤；

嘱咐性能艰难，他们又欺诈 BMF 框架的机动转化，提前调配好了性能。

这就极度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特意掌勺、桌椅板凳安排了特意的小工打杂。。。

归正等于用了 BMF 这套框架，又苟简又闲隙又省钱。

处置了企业这边的需求，火山引擎也没忘了人人伙。

如今，人人开垦的算力不断高潮，与之而来的等于对视频画质晋升的强烈需求。

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。

得到了这样丰富的教师之后，火山引擎在 BMF 基础上，千里淀出了一个更顺应平日用户体质的 “BMF lite” ，罢了了更轻量、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，而场景又波及 Android 、 ios 、 PC 等多平台。

于是 BMF-Lite 就重心设置基于跨平台，资源复用的算法包的框架想象。

神圣说等于长入了各个平台的接口体式，方便集成部署。

再用算法戒指器来复用相通的算法实例，在抖音播放场景，点播跟直播播放大部分皆是只会收效一个，不错最猛进度地复用资源。

而除了 BMF 为代表的智能框架，火山引擎还建议了智能算力和智能编解码。

火山引擎获胜在昨年掏出了一款自研视频转码芯片，将自研的视频编解码本领融入到了里面。

平允等于，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管事器的转码智商，极度于上百台 CPU 管事器。

今天视频转码芯片上线抖音后，通过实施数据标明，在同等视频压缩着力下，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 ” 。

这个编码器果敢会通了深度学习本领，推出了更动性的智能夹杂编解码解决决策，将传统压缩本领与深度学习压缩本领有契机通成为一个举座，极地面晋升了编解码的着力，晋升了编码性能。

在前不久闭幕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 ” 拿到两个冠军足以阐明实力。

这一套小组合拳下来，嗅觉有兴致的厂商们，推测满脑子皆是 “ 付款码扫哪儿 ” ？

你还别说，火山引擎也着实没计划藏着掖着。

像前边说的 BMF 框架，早在昨年就仍是开源了，更新完的 BMF lite ，亦然获胜开源。

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蛮横。

但要是人人仅仅闭门觅句，相互拿效果比拼，用家具谈话，可能会显得竞争过剩、合作不及。

而行为可能是全中国短视频玩得最纯熟的字节当先，他们旗下的火山引擎一次次地将里面本领、框架开源。

特地带来的 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，着实能够匡助企业们简约了大宗时候和本钱，更好地匡助 AI 名堂落地发展。

这种竞争和合作共存的作风，才是中国 AI 最乐成见到的神志。

独步天下难成林，万紫千红才是春。