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？

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01

自動生成短視頻的魔法

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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。｜截圖來源：https://www.quickvid.ai/

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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。

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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」。

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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」？

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02

當創作者開始

比拼「念咒語」

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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。

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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。