半岛官网智谱AI“中国版Sora”实测：6秒视频排队2分钟猫猫很可爱人手很翻车从Demo来看，清影的生成效果虽然相比Sora等还有一定进步空间，但就整体而言流畅度、运动幅度等都很不错，无论是人物表情、动作，还是光影变化、镜头移动，都没有明显的卡顿和突兀感，对运动幅度的把控也恰到好处，不会看起来像PPT也不会过于夸张。

　　此外，虽然生成是完全免费的，但生成视频需要排队，智谱AI提供了两种加速排队的订阅方式，包括5元加速1天、199元加速1年。

　　清影API今天也同步上线，企业和开发者都可以通过调用API的方式，体验并使用清影的文生、图生视频能力，据称这也是国内上线的首个视频生成API。

　　据智谱AI CEO张鹏解读，清影基于自研的底座视频生成模型CogVideoX打造，能将文本、时间、空间三个维度融合起来。该模型参考Sora算法设计，采用了DiT架构，相比前代CogVideo模型推理速度提升了6倍。

　　智谱AI成立于2019年6月，起源于清华大学计算机系知识工程实验室，专注于开发新一代认知智能大模型。一直以来，智谱AI以对标OpenAI全模型产品线为线索，陆续研发了包括文本、代码、图像、Agent等方面的自研模型和产品矩阵。此次发布基于CogVideoX的清影，使其大模型矩阵又扩充类一个模态。

　　值得一提的是，这也是国内做语言大模型起家的大模型独角兽，首次推出视频生成产品——之前这个赛道更多的是字节、快手等短视频大厂，以及爱诗科技、生数科技等专注于视频生成模型的创企。

　　清影具体有哪些特点？其底层模型在哪些方面做了创新？具体效果如何？智东西第一时间上手实测了一番，有以下几点发现：

　　首先在生成速度上，清影AI据称可以在30秒内生成一段6秒、帧率16fps、分辨率1440*960的视频。

　　其次，在复杂指令遵从能力上，智谱AI自研了视频理解模型，用于为视频数据生成高度吻合的文本描述，进而构建了海量高质量视频文本对半岛官网入口，提升了指令遵循度。

　　最后在画面调度方面，清影采用文本、时间、空间融合的Diffusion Transformer架构，可生成遵循特定运动规则的动态视频。

　　智谱AI豪迈地放出了几十个Demo，其中不乏有一些效果惊艳，比如这个：木头上长出两朵奇特的透明塑料花。

　　人像案例清影也拿捏住了，比如这个提示词：油画风格，美丽的少女侧颜，光透过树形成斑驳的影子，柔光落在她脸上。

　　官方演示虽好，但清影到底好不好用，还是得自己试一下才能知道。打开清影网页端，可以看到有文生、图生视频两种功能。

　　在文生视频中，我可以选择视频风格，包括3D、黑白老照片、油画等；也可以选择情感氛围，包括温馨和谐、生动活泼、紧张刺激、凄凉寂寞等；运镜方式包括水平、垂直、推近、拉远四种。

　　在图生视频中，我可以为图片添加文字描述，如果不知道写什么也可以空着，或是让系统随机生成一个提示词。

　　首先我尝试了一组动物场景的提示词，第一个为：一只蓝猫在猫爬架上，正在吃主人递过来的芝士汉堡，情感氛围选择了温馨和谐。

　　可以看到，清影准确理解了提示词，整体效果还是很不错的。对于提示词中细节，包括猫的品种、汉堡的种类以及“递过来”的动作等，都表达得比较精准，人手也没有翻车。

　　这次清影表现得一般，鼠标上莫名其妙拴了一只小老鼠就算了，“推下桌子”的动作也是完全没有体现。

　　前两个提示词都属于写实场景，第三个提示词则有些“魔幻现实”：一只白猫在车里驾驶，穿过繁忙的市区街道，背景是高楼和行人，情感氛围为紧张刺激。

　　清影对于这个提示词的理解和呈现都还比较准确，背景中动态场景的运动幅度、一致性也比较高，但是稳定性还有所欠缺，画面会出现抖动的情况。

　　第二组提示词我尝试了人物场景。首先来试试经典的吃面：一个男人坐在桌边吃面条，情感氛围为凄凉寂寞。

　　在这个经典难题上，清影的表现还算可以，乍一看没什么错误。但细看之下，男人吃面的餐具用的是勺子，面条的形态也有些僵硬。

　　第二个提示词是：一个女孩坐在米色沙发上，专心地用钩针勾着一顶浅蓝色帽子，情感氛围为温馨和谐。

　　这条提示词中我加入了色彩的细节，清影都准确地表现了出来。女孩的钩织动作也比较真实，就是人手非常“鬼畜”。

　　最后我尝试了让清影自己生成提示词，它直接整了这么长一段：雨天的咖啡馆，以窗户为媒介拍摄一个英式咖啡馆内部，要清晰的拍摄咖啡馆内部，捕捉咖啡馆内的温馨氛围，然后变焦，对焦在雨滴拍打的窗户上。细节上，注意捕捉顾客们的交谈和笑容，以及雨水在窗户上形成的光影效果，营造出舒适而宁静的氛围半岛官网入口。

　　结果很遗憾，清影自己给自己挖了个坑半岛官网入口，生成的不能说是视频，称之为动图都有些为难。画面仅仅是平移放大了一圈，也没能体现提示词中的大部分内容。

　　首先在上传图片时，清影会提醒我对图片进行裁切，且只能裁成进行固定比例的横图，这就造成了一定的局限性。上传图片之后，我输入提示词：花瓣在风中摇动。

　　这张图上有很多独立的物体，清影并没有让它们整体运动而是为每个“小团子”添加了不同动态，整体画面比较生动活泼。

　　这个提示词的难度很大，而且涉及到“无中生有”的部分。清影成功表现了“摘墨镜”这一动作，不过摘了是摘了，但没完全摘，墨镜还在人脸上挂着，视频后半段还出现了不自然的扭曲。

　　如果不要求它凭空生脸又会如何？我有上传了一张举着摄像机的人像照片，提示词改为：男孩转身面向镜头。

　　结果这次清影反而整了个人脸出来，就是没有眼白有些吓人……不过忽略脸的话，这次生成的效果转身幅度更大，人物的头发也随风飘动，就是他手中的器材变了个模样，人手也有些不自然。

　　一番体验下来，清影生成视频的效果有的惊艳到我，比如第一个小猫吃汉堡的例子，文字理解十分准确；也有的翻车严重，比如咖啡厅、橘猫的例子中，失误都比较大。

　　整体来看，清影在生成速度上确实比较快，虽然较宣传的30秒还有些偏差，但差不多1分钟左右就能生成视频；在运动幅度、语义理解等方面，会比较看运气，不过这也是所有视频生成工具的通病。与市面上其他公开可用的工具相比，清影在生成时长、清晰度方面还有一定的进步空间，不支持画面比例的选择也是一大遗憾。

　　值得一提的是，清影目前的视频生成是完全免费的，不需要会员订阅也没有数量限制。不过在排队生成的过程中，清影提醒我可以加速。点击加速的按钮，可以看到它提供了两种订阅方式：5块钱加速1天，或是199元加速1年。

　　该说不说，这个价格还是很实惠的，但为啥我加完速排队时间一点也没减少呢……唯一的变化就是，从“排队中”变成了“加速排队中”。可能费用太便宜了，大家都加速就相当于没加速吧（doge）。

　　在内容连贯性方面，智谱AI自研了一个高效的三维变分自编码器结构，称之为3D VAE。它能够将原视频空间压缩至2%的大小，大大减少视频扩散生成模型的训练成本和难度，再配合3D RoPE（旋转位置编码）模块，有利于在时间维度上捕捉帧间关系，建立食品中的长程依赖。

　　在可控性方面，智谱AI自研了一个端到端的视频理解模型，用于为海量的视频数据生成详细的、贴合内容的描述文本，从而增强模型的文本理解和指令遵循的能力，使生成视频更符合用户的输入，理解超长的复杂指令。

　　在模型结构上，CogVideoX采用了将文本、时间、空间三个维度全部融合起来的Transformer架构，摒弃了传统的交叉注意力（Cross-Attention）模块，将文本和视频两个不同模态的空间进行对齐，能够更好地进行模态交互。

　　张鹏称，在CogVideoX的研发过程中，智谱AI有一次验证了Scaling Law在视频生成方面的有效性和可靠性，未来团队会在继续扩大数据规模和模型规模的同时，寻找更具突破式创新的模型架构。

　　在算力方面，清影是在北京亦庄AI公共算力平台上训练而来的。数据层面，智谱AI与Bilibili、华策影视等进行了合作。

　　张鹏谈道，虽然视频生成模型才刚刚起步，但已经受到了很多产业和客户侧的需求，涉及电商产品宣传、影视特效等领域。

　　今天起，清影AI也同步在智谱AI大模型开放平台上线了API，企业和开发者都可以通过调用API的方式体验并使用CogVideoX的文生、图生视频能力，据称这也是国内上线的首个视频生成API。

　　随着清影能力的加入，智谱AI旗下的AI助手清言App在功能的全面上再下一城，覆盖对话、生图、代码、Agent和视频。

　　智谱AI还准备了一个One more thing——视频生视频能力。不过准确来说，这相当于是一个手动视频生视频的能力：基于智谱AI近日开源的视频理解模型CogVLM2-Video，用户可以上传视频并提取出详细的文字描述，再将文字输入清影，实现“视频生视频”的效果。

　　Sora发布后，AI视频生成迎来“第二春”，无论是技术、产品的迭代，还是资本市场的关注，都达到了新的高度。光是本周，就有快手宣布全球上线、爱诗科技发布第二代模型，以及今天智谱AI入局等重磅进展。（视频生成大战2.0！大厂狂卷底层模型，创企5个月吸金44亿）

　　不同于此前的文本、图像模型赛道，国内长期处于追逐OpenAI等海外企业进展的状态。在视频生成领域，国内的大厂、创企在短短几个月内实现弯道超车，不仅打磨出了高质量的底层模型，而且个个公开可用甚至免费，给至今仍是期货的Sora上了一课。