作者 | 宛辰

(資料圖)

抖音和快手火了之后，短視頻成為人們「殺時間」最高效的工具。但直到微信視頻號推出后，人們才認真思考，短視頻可能不僅是網紅和「土味」大片的舞臺，自己或許也能「分一杯羹」。

「現在學做短視頻還晚嗎？」估計不少人在搜索引擎問過這個問題。畢竟，不像公眾號，只要有身份證、會寫字就行。做短視頻至少需要背景樂、視頻素材、配音、字幕等一系列因素。就算是像「半佛仙人」那樣僅有鬼畜表情包的視頻，也需要創作者有簡單粗暴的邏輯，和精彩的「貫口」能力。而這些挑戰，攔住了大部分想投身短視頻事業的人。

不過，隨著 AIGC 技術的逐漸成熟，現在，只需要輸入一個單詞，就能生成配音、背景樂、圖片兼備的短視頻——一家叫 QuickVid 的網站，集成了大部分 AIGC 工具，滿足了人們「一鍵生成短視頻」的幻想。

QuickVid 是怎么做到的？現在的短視頻網紅和 UP 主們，是不是馬上就要被淘汰了？

01

自動生成短視頻的魔法

QuickVid 做視頻，人如其名，真的很「Quick」。

用戶只需在 QucikVid 網站輸入提示語、描述清楚想要創建的視頻主題，QuickVid 就開始全自動生產短視頻。

當你按下「提交」鍵，QuickVid 做了以下事情：

在QuickVid官網輸入提示詞Cat后，所展示的工作流程。

基于給出的提示，QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短視頻腳本，再從腳本中自動提取或手動輸入的關鍵字，基于這些關鍵字從免費的 Pexels 庫中選擇背景視頻，同時疊加由 DALL-E 2 生成的圖像，并調用 Google Cloud 的文本轉語音 API 來添加來自 YouTube 免版稅音樂庫的合成畫外音和背景音樂。

有了這些基本骨架，QuickVid 生成的就是典型的 YouTube、TikTok 上的短視頻。

正如上面展示的案例，看起來散裝的 QuickVid 生成的短視頻質量并不差，甚至還有點熟悉，一瞬間會讓你想到生活中的很多場景。你甚至分辨不出來這段視頻到底是機器做的，還是人做的。

科技評論者「評論尸」精辟地評論，「現階段的幾個技術應用的組合，確實可以徹底改變人類日常的內容消費習慣：ChatGPT，AI 作畫，meme 和短視頻。」QuickVid 這樣的工具所生成的短視頻正是人們現在所喜歡的內容，「以動態表情包+AI 語音合成配音為主的梗可以在 Tiktok 和抖音反復流行」。

但也就這樣了，「集各家之所長」的 QuickVid 并沒有突破生成式AI目前所展現的可能性。

也正是由于其工作原理，QuickVid 自動生成短視頻的質量并不穩定。一個例子是背景視頻的相關性，由于 QuickVids 目前僅限于 Pexels 目錄，隨機選擇的背景視頻常常只是與主題稍微沾邊；另一方面，DALL-E 2 生成的圖像也顯示了當前文本到圖像生成技術的局限性，比如文本亂碼和比例失調。創始人 Habib 表示，QuickVid「每天都在測試和修補」。

Daniel Habib 是一名自學成才的開發者，曾在 Meta 從事 Facebook Live 和視頻基礎設施相關工作，他在短短幾周內就開發出了 QuickVid 這樣一款短視頻生成器。

盡管如此，QuickVid 還是讓我們看到了現有技術下生成式短視頻的一種可能。畢竟，相比現有大公司，沒有包袱的初創公司在產品上更大膽，因為幾乎沒有試錯成本。

結合現有的 AI 技術，利用大量空鏡短視頻的重復、模板格式，QuickVid 解決了必須自己生成鏡頭的問題。

那么，QuickVid 這樣的產品，會成為 Meta、谷歌等巨頭，為簡化短視頻制作而開發的新功能嗎？還是像很多生成式 AI 應用一樣，不過是曇花一現的「玩具」？

02

當創作者開始

比拼「念咒語」

如果 Stable Difussion（一款 AI 圖片生成器）和 Jasper（一款 AI 文案生成器）的出現，讓藝術創作者和營銷人員這樣特定領域的人看到了 AI 的生產力，那么 QuickVid 則進一步釋放了像抖音、快手等短視頻平臺上普通用戶的生產力。

短視頻已經搶占了人們余暇時間的絕大部分注意力，QuickVid 使得短視頻創作有更低的門檻，它會給人們帶來什么樣的影響？

QuickVid 的創建者 Daniel Habib 表示，QuickVid 是為了幫助創作者跟上受眾的需求。通過為創作者提供快速輕松地制作優質內容的工具，幫助創作者增加內容輸出、降低創作倦怠與靈感枯竭的風險，滿足粉絲「不斷增長」的需求。

聽上去，Daniel Habib 似乎為 QuickVid 找到了絕佳的使用場景，切中了短視頻創作者的痛點和剛需。但 QucikVid 真的可以幫助創作者滿足受眾的需求嗎？

當生成短視頻的門檻降低到只輸入提示詞后，短視頻的數量的確可以想要多少就有多少。但不得不考慮另一個問題。

過去，短視頻制作的每個環節——寫腳本、拍素材、剪輯甚至配音，都可以區別競爭對手玩出花樣、贏得流量；現在有了 QucikVid，大家比拼的就只剩輸入的提示詞了。當競爭規則變成誰念的「咒語」可以更容易讓機器理解時，真的可以讓創作者的內容脫穎而出嗎？

恐怕相反，更有可能發生的是本就擁擠的短視頻平臺，充斥著同質化內容和垃圾內容。

對于垃圾內容的泛濫，Habib 認為，「短視頻平臺的算法，而不是 QuickVid，最適合確定視頻的質量，制作低質量內容的人『只會損害自己的聲譽』」。聲譽受損自然會抑制人們使用 QuickVid 創建大規模的垃圾內容。換句話說，「如果人們不想看你的視頻，那么這些視頻就不會在 YouTube 等平臺上獲得分發和傳播，而且，制作低質量的內容也會讓人們以負面的眼光看待你的賬號。」

更迫切的問題在于，QucikVid 面臨著所有 AIGC 應用的共同挑戰。

首先是生成式 AI 應用無法根除的「有毒」內容，即虛假有害或價值觀不正確的短視頻。

目前，GPT-3 依舊會散布虛假信息，特別是關于新近發生的事件，因為這些事超出了其知識庫的范圍。而由 GPT-3 改進而來的 ChatGPT 被證明有可能使用性別歧視和種族主義語言。盡管 OpenAI 有「過濾器」相關技術來阻止這些有毒內容，但效果并不理想。

依托于 GPT-3 的 QuickVid 當然也不可避免地會生成有毒內容。

TechCrunch 的作者 Kyle Wiggers 和朋友在 QuickVid 做了一次測試——輸入一些攻擊性的提示，看看 QuickVid 會產生什么。

結果顯示，諸如「猶太新世界秩序」和「9/11 陰謀論」這樣明顯有問題的提示并沒有產生有毒的腳本。但是對于「向學生灌輸批判種族理論」，QuickVid 制作了一段視頻，暗示批判種族理論可以用來給小學生洗腦。

這令人擔憂，特別是對于那些使用 QuickVid 制作資訊視頻的人來說。

對此，Habib 表示，QuickVid 依靠 OpenAI 的過濾器來完成大部分的審核工作，并聲稱用戶有義務手動審查 QuickVid 創建的每個視頻，以確保「一切都在法律范圍內」。

但這似乎站不住腳，如果真的如 Habib 所言，抖音快手這樣的短視頻平臺早就可以省去繁重、昂貴的人工審核工作。而現實是，永遠有下一個有毒視頻在路上，靠所有人的自覺性并不可能。

另一個困境是版權問題。

圍繞人工智能生成內容的版權狀況是模糊的，至少目前是這樣。例如，美國專利商標局（USPTO）最近撤銷了對人工智能生成的漫畫的版權保護，稱受版權保護的作品需要人類作者。

當被問及美國專利商標局（USPTO）的決定會如何影響 QuickVid 時，Habib 說，這只涉及AI產品的「可專利性」，而不是創作者利用內容賺錢的權利。

他指出，創作者很少為視頻提交專利，更多只是靠短視頻賺錢。比起專利，他們更關心在自己賬號發布高質量的內容，這將有助于擴大他們賬號的影響力。他認為，QuickVid 用戶保留有將創作內容用于商業的權利，有權在 YouTube 等平臺上將其貨幣化（用這樣的內容賺錢）。

其他的法律挑戰還可能影響 QuickVid 的 DALL-E 2 集成，進而影響其生成圖像疊加的能力。

近日，微軟、GitHub 和 OpenAI 被提起集體訴訟，指控它們違反版權法，允許代碼生成系統 Copilot 在不提供授權的情況下復制部分授權代碼。(Copilot 是由 OpenAI 和微軟旗下的 GitHub 聯合開發的。) 這起案件對 DALL-E 2 這樣的生成藝術 AI 也有影響，它也被發現從訓練過的數據集中復制和粘貼圖像。

Habib 并不擔心，他認為生成式 AI 的潘多拉魔盒已經打開。他說：「如果明天出現另一場訴訟，OpenAI 消失了，還有幾個替代方案可以為 QuickVid 提供動力。」他指的是類似 DALL-E 2 的系統 Stable Diffusion。QuickVid 已經在測試利用 Stable Diffusion 生成頭像圖片。

在應用層的創新消停多年后，ChatGPT 的橫空出世讓人們看到了「把應用層重做一遍」的可能。生成式 AI 革新的局面下，短視頻自動生成器的出現可能是最具想象力的工具，畢竟，短視頻是當前商業化能力最強的媒介形式。

如何利用 AIGC 降低人們創作的門檻，如果說其應用之前還停留在繪畫和文字階段，現在，視頻無疑是 AIGC 即將攻克的下一個「堡壘」。QuickVid 只是 AIGC 沖向視頻堡壘的第一個游騎兵，其身后是即將呼嘯而至的「千軍萬馬」。

更重要的是，堡壘中的平臺、用戶和監管層，面對新技術和新工具，將會采取怎樣的措施，來維持「創作普惠」及「無用內容泛濫」的平衡狀態。

關鍵詞： quickvid aigc youtube