目錄

1.介紹

2.發展歷史

2.1.早期探索階段（2015-2019）

2.1.1.技術萌芽期

2.1.2.RNN/LSTM時代

2.2.技術突破期（2020-2021）

2.2.1 Transformer引入視頻生成

2.2.2 擴散模型的興起

2.3.商業化突破期（2022-2023）

2.3.1 產品化里程碑

2.3.2 競爭格局形成

2.4.革命性突破期（2024年至今）

2.4.1 OpenAI Sora的劃時代意義

2.4.2 行業跟進與技術競賽

3.文生視頻模型

4.文生視頻成就

4.1.視頻生成

4.2.視頻編輯

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       在人工智能技術飛速發展的今天，文本生成視頻（Text-to-Video Generation）作為多模態AI領域的重要分支，正以前所未有的速度改變著數字內容創作的格局。這項技術讓用戶僅需簡單的文字描述，就能自動生成富有創意的視頻內容，徹底顛覆了傳統視頻制作的復雜流程。從最初只能生成幾幀模糊圖像的簡單模型，到如今能夠創建高質量、長達數十秒的連貫視頻片段，文生視頻技術在短短幾年內實現了質的飛躍。隨著擴散模型、多模態Transformer等先進技術的不斷突破，以及RunwayML、Pika Labs等商業化平臺的涌現，這一技術正從實驗室走向大眾應用，為內容創作者、影視制作、教育培訓等眾多領域帶來革命性變革。本文將深入探討文生視頻技術的發展歷程、核心技術原理、當前應用現狀以及未來發展趨勢，為讀者全面解析這一引領數字內容創作新時代的前沿技術。

1.介紹

       文生視頻（Text-to-Video）技術是在文生圖技術的基礎上發展而來的。它不僅要生成符合文本描述的圖像，還需要將這些圖像按照時間序列組合成視頻。這涉及到更復雜的時空建模和動態生成技術。目前，文生視頻技術已經可以實現簡單的場景和動作生成，未