2025年，视频生成领域迎来爆发式发展。OpenAI的Sora、Google DeepMind的Veo 3以及Runway的Gen-4等模型相继问世，其生成的视频片段已达到以假乱真的程度，甚至被应用于Netflix剧集《永恒族》的视觉特效制作中。这些技术突破标志着AI视频生成从实验室走向实际应用，但同时也引发了关于内容质量、能源消耗和伦理问题的广泛讨论。
当前，AI视频生成技术已不再局限于专业领域。随着Sora和Veo 3通过ChatGPT、Gemini等应用向付费用户开放，普通影视爱好者也能轻松创作高质量视频内容。然而，这种技术普及也带来了负面影响：社交媒体上充斥着大量低质量AI生成内容，虚假新闻片段的传播速度远超人工核实能力。更严峻的是，视频生成的能源消耗是文本或图像生成的数十倍，其环境成本引发担忧。
技术层面，最新一代视频生成模型采用"潜在扩散Transformer"架构。这一名称虽复杂，但可拆解为三个核心组件：扩散模型、潜在空间压缩和Transformer序列处理。扩散模型通过逆向还原随机噪点生成图像，其原理类似于将电视雪花屏逐步还原为清晰画面。为提升效率，模型在"潜在空间"中操作——将视频帧压缩为数学编码，仅保留关键特征，从而大幅减少计算量。例如，处理1080p视频时，潜在空间技术可将数据量压缩至原始尺寸的1/100。
保持视频帧间一致性是另一技术挑战。OpenAI的解决方案是将视频在时空维度切割为"数据立方体"，再由Transformer模型处理这些序列块。这种方法使模型能理解物体运动轨迹和光照变化，避免生成视频中出现物体突然消失或变形的问题。Sora首席研究员蒂姆·布鲁克斯比喻道："这就像同时处理一摞视频帧的每个小方块。"
音频生成技术的突破尤为引人注目。Google DeepMind的Veo 3首次实现音视频同步生成，从人物口型到背景音效均能完美匹配。其核心创新在于将音视频数据压缩为统一表示形式，使扩散模型能同时处理两种模态。这种"联合扩散"机制确保了声音与画面的时空对齐，例如人物说话时嘴唇动作与语音波形完全同步。DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯宣称："我们结束了视频生成的无声时代。"
技术边界正在模糊化。传统上，扩散模型专注于多媒体生成，而大语言模型（LLM）使用Transformer架构处理文本。但近期研究显示，用扩散模型替代Transformer构建LLM可能带来效率革命。Google DeepMind的实验表明，扩散型LLM在文本生成任务中能耗降低40%，同时保持输出质量。这种架构融合趋势预示着，未来可能出现同时处理文本、图像、视频和音频的统一生成模型。
