到处都可以刷到 AI 录像，真的没有你想象的那么简单。
" 疑似使用了AI 生成技术，请谨慎筛选 "
你有没有注意到，这一行小字有点像？ " 广告仅供参考 , 以实物为准 " ，在生活中已经越来越普遍了。
特别是现在的短视频平台。
刷出一段小猫视频，嘴型是 AI 生成的。
来自抖音客户的内容 @墩墩吃不饱
刷一张西游记，还可以看到 AI 妖怪真容。
即使是看动画片，画面也总是 AI 生成的。
AI 录像越来越多。
尽管掀起 AI 视频浪潮的 Sora 仍然难产，但是 AI 录像时代也许已悄然而至。
根据东吴证券的一份研究报告，中国 AI 视频生成潜在的行业空间，可能超过 5800 市场亿元。
但是，随着市场的不断普及，行业中的一些问题也逐渐暴露在公众的视野中：
视频化和 AI 的确是未来，但似乎是费用问题，质量问题，协同问题和性能问题，都萦绕在所有的创业公司，大厂的心头。
以费用和质量问题为例。
众所周知，目前的大型生成模型，尤其是视频，就是一个力大飞砖的过程，需要大量的数据来练习。
而且超大规模的视频训练数据，又会对运算处理数据和数据本身有很大的需求，随之而来的成本上升是一种天文数字。
而且视频模型的训练成本更高，以年初推出的视频模型 Sora 举例来说，他们练习和推理所需的计算能力要求，各自都达到了。GPT-4 的 4.5 倍和近 400 倍。。。
大型训练样品质量、处理链接复杂、涉及多个环节的大模型训练成本除外，应多团队合作；自研 / 第三方， GPU 、 CPU 、 ARM 等待多种异构算率资源，还需要灵活调度布局。
所以，对于很多准备拥抱的人来说， AI 对于视频企业来说，当务之急就是想尽一切办法解决这一问题，这样才能更快地进化。
。
上个月底，字节推出了爆红。 PixelDance ，效果就是杠杆。
那时我们还写了一篇专门为大家唠叨的文章，看看我们简单试用产生的视频效果，就知道还真有些物品哦。
但在 15 在号码结束的火山引擎视频云技术大会上，开场使用定制数字人谭待来与大家交流。
结果很好，现场参与者，很多人都认为这是一个视频抠图。
而且这些高质量 AI 在产出的背后，实际上离不开一个名字。 BMF 的智能框架。
通过与自己的大模型团队的内部合作，火山引擎将大量的视频数据进行预处理。
最后基于火山引擎音视频处理平台 BMF 框架，在短时间内生产出足够高质量的视频模板，用于模型训练，才有了 PixelDance 。
功臣之一的 BMF ，为什么能做到这一点？
在日常生活中，我们用一个例子来解释：
一家公司开发大模型就像你家做团圆饭一样。
为吃一顿丰盛的团圆饭，你爸爸负责买菜，妈妈做饭，奶奶包饺子，你搬桌子板凳。
每个人都应该有分工。从头到尾，他们可能要时不时地打个电话，发个微信互相帮助。最后，好家伙，吃团圆饭要花这么多钱。
而 BMF 正是火山引擎推出的一个 " 团圆饭一键全流程套餐 " ，为您提供一系列的工具和服务，帮助您轻松、快速地准备团圆饭。
本套餐重点解决了我们前面提到的问题。 4 一个行业痛点，进行了相应的调整。
举例来说，为了解决视频训练数据的质量问题，他们采用多种算法对视频进行多维度的分析和选择，实现了完全精细的过滤；
处理性能难题，他们又运用 BMF 灵活调度框架，提前准备好性能。。
这相当于一大早就准备了团圆饭，完成了策略。买菜的时候交给了很多买菜送货上门，五星级厨师专门做饭，桌子板凳安排了专门的小工人打杂。。。
反正就是用了 BMF 这个框架方便、省心、省钱。。
满足了公司这边的需求，火山引擎也没有忘记大家。
现在，每个人的设备计算率都在不断上升，这就是对视频画质提升的强烈需求。
通过独特的优势，火山发动机每天都在抖音上。 / 西瓜等 app ，处理大量的视频照片，面对数亿用户。
在获得如此丰富的经验之后，火山引擎 BMF 在此基础上，沉淀出一种更适合普通用户体质的体质 " BMF lite " ，实现了更轻、更高效、更通用的进化。
举例来说，与云相比，在用户端端，对功耗、内存尤其敏感，而场景则涉及到。 Android 、 ios 、 PC 等多平台。
因此 BMF-Lite 重点构建基于跨平台、资源复用的算法包的框架设计。
简单说就是各平台的接口形式统一，集成布署方便。
再次使用算法控制器重用相同的算法案例，在抖音播放场景中，大部分播放和直播都只能起效一次，可以最大限度地重用资源。
而除了 BMF 火山引擎也提出了以智能为代表的框架。智能计算能力和智能编码解码。
从去年开始，火山引擎直接拿出了一个自研视频转码芯片，将自研视频编码解码技术融入其中。
优势在于，对于视频点播、直播等特定场景，这款转码芯片的计算密度更高。
就这么说吧，一个视频编码解码芯片服务器的转码能力，相当于数百个 CPU 服务器。
今日视频转码芯片上线抖音后，通过实际数据显示，在相同的视频压缩效率下，可以节省成本。 95% 以上。
针对编码层，火山引擎推出了基于自主研发的视频转码芯片。 " BVE1.2 编码器 " 。
该编码器大胆融合了深度学习技术，推出了革命性的智能混合编码解决方案，将传统的压缩技术与深度学习压缩技术有机融合成一个整体，大大提高了编码解码的效率，提高了编码性能。
不久前，第六届深度学习图像压缩争霸赛结束。（ CLIC 比赛 ）中， " BVE1.2 编码器 " 获得两个冠军足以说明实力。
这套小组合拳下来，感兴趣的厂商，估计脑子里都是满脑子的。 " 支付代码扫描在哪里？ " ？
不要再说了，火山引擎的确没有遮掩的打算。
像前面说的 BMF 框架，早在去年就已开源，更新完毕。 BMF lite ，还可以直接开源。
总体而言，目前，大型模型的进化仍在继续，视频 AI 公司之间的竞争也只会越来越激烈。
但是如果每个人都只是故步自封，互相争取成果，用产品说话，就会显得竞争激烈，缺乏合作。
而且作为全中国短视频最熟练的字节跳动，他们旗下的火山引擎一次又一次地打开了内部技术，框架。
特别带来的 BMF 一整套由框架和智能计算能力和智能编码解码组成的智能基础，确实可以帮助企业节省大量的时间和成本，更好地帮助企业 AI 项目建设发展。
这一竞争与合作共存的态度，正是中国 AI 最为乐意看到的场景。
一枝独秀难成林，五彩缤纷才是春天。
发文：八戒
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