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OpenAl Sora 视频生成耗时长：挑战与机遇并存
OpenAI 发布的Sora模型虽然能够根据文本生成逼真视频，但1分钟视频需要超过1小时渲染时间，反映了当前AI视频生成技术的挑战和未来的改进空间

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Emad关于Stable Diffusion 3的补充信息： #ai画图#

这项技术采用了一种新型的扩散变换器（Diffusion Transformer，类似于Sora），并结合了光流匹配（flow matching）及其他技术上的改进。

利用变换器（Transformer）的最新改进，这项技术不仅能够实现更广泛的应用范围，还能处理多种类型的输入数据（多模态输入）。

关于这项技术的更多技术细节，我们将很快对外公布。

来源：网页链接

下一个全民级的内容平台需要满足两个特点（其实有更多，先不提了）：

- 不能是纯被动、低参与、低沉浸的。

这类型的内容实质上在被动消费固定信息，在脑机接口这样的传输渠道成熟之前，视频形式在单位时间内传递信息的密度已经到了极限，对人眼和耳朵两个信息采集器官的利用效率到了极致

没有新的内容范式就不存在平台的机会，最终都是给抖音Tiktok扩大供给

- 不能像游戏一样强制性的高参与高投入。

消费成本太高会使得用户对内容消费体验的预期持续抬高，整个游戏工业界都在卷头部精品，这条路的长期趋势是往头号玩家那样终极单品内容的方向走，极致的OGC

目前基于LLM的产品探索，进度最靠前的大概还是C.AI，但这种需要用户自我创作自我驱动的体验形式跟大量游戏殊途同归

如果内容不成立，就是AI native的小众垂类游戏，内容若成立，最终会逐渐融入现存的各种游戏类型，技术被用于更好的诠释成熟的内容形态

这就是为什么我认为在探索AI to C的过程中，持续在“对话”类产品上投入资源是个错误。