相信很多大家對AI魔改《甄嬛傳》，Runway帶飛AI視頻轉(zhuǎn)繪，這下誰還能攔住網(wǎng)友搞二創(chuàng)啊還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

高端的大片特效，如今只需要最樸素的操作。

簡陋實(shí)拍“AI一下”秒變驚險動作片:

上方為AI生成

下方為原視頻素材

還可以一人分飾兩角，變裝易容從未如此簡單:

上方為AI生成

下方為原視頻素材

以上動圖來自X博主“Jon Finger”利用Runway Gen-3模型最新V2V（視頻生視頻）功能整活的AI特效視頻。

9月底，該視頻發(fā)布后，迅速在AI創(chuàng)作圈引起熱議。視頻中人物一致性、動作表現(xiàn)相當(dāng)驚艷，不少在X平臺上有一定影響力的創(chuàng)作者，也在評論區(qū)紛紛盛贊“Incredible”。

背后工作流并不復(fù)雜。博主先是“就地取材”，實(shí)拍了一些表演鏡頭，結(jié)合部分未經(jīng)渲染的3D建模鏡頭，投喂給AI后，經(jīng)過大量抽卡，便得到了最終的視頻效果。

AI視頻創(chuàng)作中，目前最常見的工作流是圖生視頻和文生視頻。相較之下，大多數(shù)頭部AI視頻工具如Luma、可靈、即夢等，都還沒有支持V2V功能。

但對于尋求進(jìn)階玩法的玩家來說，V2V在保持畫面連續(xù)性、人物運(yùn)動符合物理運(yùn)動規(guī)則方面有著天然的優(yōu)勢。

圖源:X博主“aulerius”

更不用說，今年在應(yīng)用層上卷生卷死的AI視頻生成產(chǎn)品，還把V2V的操作門檻打了下來、生成質(zhì)量提了上去。

據(jù)我們觀察，以抖音、TikTok為代表的短視頻平臺上，已經(jīng)涌進(jìn)大量V2V制作的熱門UGC內(nèi)容，其中還有不少博主借此快速漲粉起號。

目前市面上有哪些好用的V2V工具?創(chuàng)作者都在用V2V做些什么?相較圖生視頻和文生視頻，V2V的應(yīng)用前景如何?我們進(jìn)行了一番探究。

把一支視頻交給AI，可以有哪些玩法?

為了方便理解，先看看整體制作流程。簡單來說，利用V2V功能制作一支AI特效視頻主要分為兩個步驟:

第一步，準(zhǔn)備好原始素材。無論是實(shí)拍還是3D建模，只要畫面構(gòu)圖、人物動作符合創(chuàng)作需求即可。實(shí)拍可以是任何場景，而3D建模則可以是任何想象中的物體或環(huán)境。這些素材不需要完美，因?yàn)锳I可以進(jìn)行進(jìn)一步加工。

第二步，投喂素材給AI，進(jìn)行風(fēng)格化處理。如果說第一步相當(dāng)于繪畫中的線稿，那這一步就是上色和細(xì)節(jié)修飾的過程。不過，由于各家AI視頻工具的定位和面向的用戶群體有所差異，在這一步中，你用不同的工具，能創(chuàng)作出來的視頻是不一樣的。

所以，依據(jù)功能和玩法差異，我們把支持V2V的AI視頻生成工具分成了以下三類:

1.視頻轉(zhuǎn)繪工具:可以通過文字提示詞指揮AI做后期特效，包括改變視頻氛圍、色調(diào)和風(fēng)格，甚至更改人物形象。代表工具有Runway、Domo和Kaiber。

https://runwayml.com/

https://www.domoai.app/zh-Hant/create/video

https://kaiber.ai/

2.模版化的視頻轉(zhuǎn)繪工具:這類工具定位更接近“視頻風(fēng)格轉(zhuǎn)繪”，通常由官方提供預(yù)設(shè)模版，適合需要快速制作特定視頻風(fēng)格的玩家。代表工具有GoEnhance AI、Wink AI。

https://app.goenhance.ai/vid2vid

https://wink.meitu.com/

3.局部視頻編輯工具:支持輸入文字提示詞進(jìn)行局部編輯，適合需要精細(xì)調(diào)整視頻的玩家。代表工具有Pika1.0、以及尚未面向公眾開放的Sora和Meta最近發(fā)布的AI視頻模型Movie Gen。

Pika1.0演示Demo

這三類工具都基于V2V的使用方法，即你輸入一個視頻，可以通過文字提示詞或預(yù)設(shè)模版，來改變視頻的風(fēng)格或添加創(chuàng)意特效。

不同之處在于，模版化的視頻轉(zhuǎn)繪工具如GoEnhance AI，不支持文字提示詞輸入，所以你沒有辦法“用嘴”指揮AI修改畫面主體的細(xì)節(jié)。

例如，讓人物戴個帽子、或者更改人物樣貌，如果官方?jīng)]有提供特定的模版，都難以通過這類工具實(shí)現(xiàn)。

早前在TikTok、抖音上流行的真人轉(zhuǎn)繪漫畫風(fēng)格玩法，就是基于模版化的視頻轉(zhuǎn)繪工具。在一定程度上，模版優(yōu)化了產(chǎn)品使用體驗(yàn)，方便UGC內(nèi)容制作，但同時也限制了創(chuàng)意的發(fā)揮。

而局部視頻編輯，雖然在交互上更自然、更可控——可以通過框選局部畫面進(jìn)行精細(xì)修改，也支持文字提示詞輸入。但目前市面上提供該功能的產(chǎn)品很少。

據(jù)我們不完全統(tǒng)計，面向公眾開放的產(chǎn)品中，僅有Pika（目前已更新至Pika1.5）的上一代模型Pika1.0支持局部視頻編輯，且需要訂閱會員才能使用。

相比之下，以Runway為代表的視頻轉(zhuǎn)繪工具可玩性就很高了。

以Runway為例，其V2V功能是由最新模型Gen-3支持的，不僅在生成視頻質(zhì)量上有顯著提升，還能一次性上傳并轉(zhuǎn)換時長達(dá)10秒的視頻。

對于第一次使用的新手，官方還提供了提示詞示例參考如3D卡通、黏土風(fēng)等流行風(fēng)格，點(diǎn)擊你想要的風(fēng)格，修改彩色字體部分（畫面主體描述）即可。

在這里，我們嘗試了多種提示詞。例如，讓跳舞的兩個人帶上墨鏡、或者讓他們的手變成熱狗腸，都成功生成了。

由于生成質(zhì)量的提升，近期各大社交媒體上也涌現(xiàn)出了不少基于Runway V2V的有趣玩法，其中一些玩法還獲得了不錯的流量。

一個在網(wǎng)上傳播頗廣的例子是，國民電子榨菜《甄嬛傳》的二創(chuàng)。“賽博影業(yè)”是抖音上的一位博主，自9月20日起其在抖音上陸續(xù)更新了一系列《甄嬛傳》的二創(chuàng)視頻，定位是“印度甄嬛”。

這些視頻大多圍繞劇中的名場面或經(jīng)典情節(jié)整活，其中有一條視頻獲得36.8萬轉(zhuǎn)發(fā)。

從效果呈現(xiàn)來看，這些二創(chuàng)視頻并沒有對原片進(jìn)行較大改動，僅僅是利用V2V將畫面風(fēng)格和人物裝扮轉(zhuǎn)換成了具有印度特色的元素。

背后制作流程類似X博主“@CharaspowerAI”在9月24日發(fā)布的對比視頻所示，一段視頻素材+一句提示詞，就輕松完成了人物和場景的“套皮”。

AI圈知名博主“歸藏”還發(fā)文稱這是“天才想法”，并推測其背后的工作流可能是“剪輯一些影視劇的經(jīng)典鏡頭，然后用Runway V2V轉(zhuǎn)成別的主題”，并評價稱這“非常容易起量，又避免了原創(chuàng)問題”。

不過還是可以看到，雖然V2V在畫面整體風(fēng)格上可以保持一致性（用網(wǎng)友的話來說就是“一股咖喱味”），但仍然無法保證在多切幾個鏡頭之后，“甄嬛”還是那個“甄嬛”。

可見，在強(qiáng)敘事、多人物的視頻中保持人物一致性，V2V也不是最終的解決之道。

從電影制作到短視頻生產(chǎn)，

V2V的應(yīng)用前景如何?

在AI視頻生成領(lǐng)域，V2V并不是一個新玩法。

頭部AI視頻初創(chuàng)公司Runway最早嘗試的視頻生成模式就是V2V。早在2023年2月，Runway就推出了可以轉(zhuǎn)換視頻風(fēng)格的Gen-1模型，雖然這款初代模型在當(dāng)時為影視制作帶來了一些新思路，但與Gen-3相比，其生成效果多少還是有點(diǎn)拉胯。

從這兩代的生成效果對比，可以看到AI視頻生成技術(shù)的迭代之快。

Gen-1

Gen-3

所以， V2V其實(shí)不是一個新功能，但之前由于生成質(zhì)量、操作門檻等各種因素，它在實(shí)際應(yīng)用中的普及度，相比圖生視頻和文生視頻等工作流要小眾得多。

V2V主要使用人群在早前更偏向?qū)I(yè)創(chuàng)作者，作為一種實(shí)驗(yàn)性的方法，用來替代傳統(tǒng)影視制作中的動作捕捉、CG和布景等制作成本高昂、耗時較長的制作環(huán)節(jié)。

迪士尼導(dǎo)演Nem Perez工作流:實(shí)拍綠幕+Kaiber

一些專業(yè)的AI創(chuàng)作者會利用ComfyUI+AnimateDiff+LCM的工作流進(jìn)行視頻風(fēng)格轉(zhuǎn)繪。

Simon阿文，贊126

隨著底層模型能力的提升，AI視頻在產(chǎn)品應(yīng)用層上的內(nèi)卷，如今做一支AI轉(zhuǎn)繪視頻，無需復(fù)雜的前期部署，就能讓原本的視頻“改頭換面”。

這對大多數(shù)創(chuàng)作者來說是一個好消息，就算你沒有專業(yè)影視制作背景和資源，也能用AI做出以前做不到的視覺效果。

就視頻生成模式而言，用視頻作為“原料”來生成新視頻，比光用文字或圖片靠譜得多——給模型一個基本的視頻內(nèi)容框架，再讓AI賦予原視頻新的外表和風(fēng)格，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比文字或圖片作為輸入“原料”更為可控。

在AI備受詬病的原創(chuàng)性問題上，V2V的工作流程也因?yàn)樘峁┝俗銐虻膭?chuàng)作自由度，在作品歸屬上更易被判定為是創(chuàng)作者本人的智力投入。

尤其對專注特效、劇情賽道的博主和自媒體創(chuàng)作者來說，結(jié)合實(shí)拍等方式的V2V，既可以在制作上節(jié)省成本，也能比以往更輕松地將腦子的創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)，用小成本撬動大流量的同時，還規(guī)避掉了使用AI創(chuàng)作的原創(chuàng)性問題。

自今年年初Sora橫空出世以來，國內(nèi)外大廠、AI初創(chuàng)公司在視頻生成產(chǎn)品上的內(nèi)卷有目共睹。畢竟視頻作為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容消費(fèi)的流量大頭，誰都不愿錯過在AI時代成為抖音的機(jī)會。

在“人人都能成為導(dǎo)演”的科技愿景兌現(xiàn)之前，不可否認(rèn)的是，AI正在以前所未有的速度降低內(nèi)容生產(chǎn)的門檻。

如今在V2V的幫助下，人人都可以是“五毛特效師”。

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