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AI魔改《甄嬛传》，Runway带飞AI视频转绘，这下谁还能拦住网友搞二创啊


高端的大片特效，如今只需要最朴素的操作 。
简陋实拍“AI一下”秒变惊险动作片:
上方为AI生成
下方为原视频素材
还可以一人分饰两角，变装易容从未如此简单:
上方为AI生成
下方为原视频素材
以上动图来自X博主“Jon Finger”利用Runway Gen-3模型最新V2V（视频生视频）功能整活的AI特效视频 。
9月底，该视频发布后，迅速在AI创作圈引起热议 。视频中人物一致性、动作表现相当惊艳，不少在X平台上有一定影响力的创作者，也在评论区纷纷盛赞“Incredible” 。
背后工作流并不复杂 。博主先是“就地取材”，实拍了一些表演镜头，结合部分未经渲染的3D建模镜头，投喂给AI后，经过大量抽卡，便得到了最终的视频效果 。
AI视频创作中，目前最常见的工作流是图生视频和文生视频 。相较之下，大多数头部AI视频工具如Luma、可灵、即梦等，都还没有支持V2V功能 。
但对于寻求进阶玩法的玩家来说，V2V在保持画面连续性、人物运动符合物理运动规则方面有着天然的优势 。
图源:X博主“aulerius”
更不用说，今年在应用层上卷生卷死的AI视频生成产品，还把V2V的操作门槛打了下来、生成质量提了上去 。
据我们观察 ， 以抖音、TikTok为代表的短视频平台上，已经涌进大量V2V制作的热门UGC内容，其中还有不少博主借此快速涨粉起号 。
目前市面上有哪些好用的V2V工具?创作者都在用V2V做些什么?相较图生视频和文生视频 ， V2V的应用前景如何?我们进行了一番探究 。
把一支视频交给AI，可以有哪些玩法?
为了方便理解，先看看整体制作流程 。简单来说，利用V2V功能制作一支AI特效视频主要分为两个步骤:
第一步，准备好原始素材 。无论是实拍还是3D建模，只要画面构图、人物动作符合创作需求即可 。实拍可以是任何场景，而3D建模则可以是任何想象中的物体或环境 。这些素材不需要完美，因为AI可以进行进一步加工 。
第二步，投喂素材给AI，进行风格化处理 。如果说第一步相当于绘画中的线稿 ， 那这一步就是上色和细节修饰的过程 。不过 ， 由于各家AI视频工具的定位和面向的用户群体有所差异，在这一步中，你用不同的工具，能创作出来的视频是不一样的 。
所以，依据功能和玩法差异，我们把支持V2V的AI视频生成工具分成了以下三类:
1.视频转绘工具:可以通过文字提示词指挥AI做后期特效，包括改变视频氛围、色调和风格，甚至更改人物形象 。代表工具有Runway、Domo和Kaiber 。
https://runwayml.com/
https://www.domoai.app/zh-Hant/create/video
https://kaiber.ai/
2.模版化的视频转绘工具:这类工具定位更接近“视频风格转绘”，通常由官方提供预设模版，适合需要快速制作特定视频风格的玩家 。代表工具有GoEnhance AI、Wink AI 。
https://app.goenhance.ai/vid2vid
https://wink.meitu.com/
3.局部视频编辑工具:支持输入文字提示词进行局部编辑，适合需要精细调整视频的玩家 。代表工具有Pika1.0、以及尚未面向公众开放的Sora和meta最近发布的AI视频模型Movie Gen 。
Pika1.0演示Demo
这三类工具都基于V2V的使用方法，即你输入一个视频，可以通过文字提示词或预设模版，来改变视频的风格或添加创意特效 。
不同之处在于，模版化的视频转绘工具如GoEnhance AI，不支持文字提示词输入，所以你没有办法“用嘴”指挥AI修改画面主体的细节 。
例如，让人物戴个帽子、或者更改人物样貌，如果官方没有提供特定的模版 ， 都难以通过这类工具实现 。
早前在TikTok、抖音上流行的真人转绘漫画风格玩法，就是基于模版化的视频转绘工具 。在一定程度上，模版优化了产品使用体验，方便UGC内容制作，但同时也限制了创意的发挥 。
而局部视频编辑，虽然在交互上更自然、更可控——可以通过框选局部画面进行精细修改，也支持文字提示词输入 。但目前市面上提供该功能的产品很少 。
据我们不完全统计 ， 面向公众开放的产品中，仅有Pika（目前已更新至Pika1.5）的上一代模型Pika1.0支持局部视频编辑，且需要订阅会员才能使用 。
相比之下，以Runway为代表的视频转绘工具可玩性就很高了 。
以Runway为例，其V2V功能是由最新模型Gen-3支持的，不仅在生成视频质量上有显著提升，还能一次性上传并转换时长达10秒的视频 。
对于第一次使用的新手，官方还提供了提示词示例参考如3D卡通、黏土风等流行风格 ， 点击你想要的风格，修改彩色字体部分（画面主体描述）即可 。
在这里，我们尝试了多种提示词 。例如，让跳舞的两个人带上墨镜、或者让他们的手变成热狗肠 ， 都成功生成了 。
由于生成质量的提升，近期各大社交媒体上也涌现出了不少基于Runway V2V的有趣玩法，其中一些玩法还获得了不错的流量 。
一个在网上传播颇广的例子是，国民电子榨菜《甄嬛传》的二创 。“赛博影业”是抖音上的一位博主，自9月20日起其在抖音上陆续更新了一系列《甄嬛传》的二创视频，定位是“印度甄嬛” 。
这些视频大多围绕剧中的名场面或经典情节整活 ， 其中有一条视频获得36.8万转发 。
从效果呈现来看 ， 这些二创视频并没有对原片进行较大改动，仅仅是利用V2V将画面风格和人物装扮转换成了具有印度特色的元素 。
背后制作流程类似X博主“@CharaspowerAI”在9月24日发布的对比视频所示，一段视频素材 一句提示词 ， 就轻松完成了人物和场景的“套皮” 。
AI圈知名博主“歸藏”还发文称这是“天才想法”，并推测其背后的工作流可能是“剪辑一些影视剧的经典镜头，然后用Runway V2V转成别的主题” ， 并评价称这“非常容易起量，又避免了原创问题” 。
不过还是可以看到，虽然V2V在画面整体风格上可以保持一致性（用网友的话来说就是“一股咖喱味”），但仍然无法保证在多切几个镜头之后，“甄嬛”还是那个“甄嬛” 。
可见，在强叙事、多人物的视频中保持人物一致性，V2V也不是最终的解决之道 。
从电影制作到短视频生产，
V2V的应用前景如何?
在AI视频生成领域，V2V并不是一个新玩法 。
头部AI视频初创公司Runway最早尝试的视频生成模式就是V2V 。早在2023年2月，Runway就推出了可以转换视频风格的Gen-1模型，虽然这款初代模型在当时为影视制作带来了一些新思路，但与Gen-3相比，其生成效果多少还是有点拉胯 。
从这两代的生成效果对比，可以看到AI视频生成技术的迭代之快 。
Gen-1
Gen-3
所以，V2V其实不是一个新功能 ， 但之前由于生成质量、操作门槛等各种因素 ， 它在实际应用中的普及度，相比图生视频和文生视频等工作流要小众得多 。
V2V主要使用人群在早前更偏向专业创作者，作为一种实验性的方法 ， 用来替代传统影视制作中的动作捕捉、CG和布景等制作成本高昂、耗时较长的制作环节 。
迪士尼导演Nem Perez工作流:实拍绿幕 Kaiber
一些专业的AI创作者会利用ComfyUI AnimateDiff LCM的工作流进行视频风格转绘 。
Simon阿文，赞126
随着底层模型能力的提升，AI视频在产品应用层上的内卷，如今做一支AI转绘视频，无需复杂的前期部署，就能让原本的视频“改头换面” 。
这对大多数创作者来说是一个好消息，就算你没有专业影视制作背景和资源，也能用AI做出以前做不到的视觉效果 。
就视频生成模式而言，用视频作为“原料”来生成新视频，比光用文字或图片靠谱得多——给模型一个基本的视频内容框架 ， 再让AI赋予原视频新的外表和风格，远远比文字或图片作为输入“原料”更为可控 。
在AI备受诟病的原创性问题上，V2V的工作流程也因为提供了足够的创作自由度 ， 在作品归属上更易被判定为是创作者本人的智力投入 。
尤其对专注特效、剧情赛道的博主和自媒体创作者来说，结合实拍等方式的V2V，既可以在制作上节省成本 ， 也能比以往更轻松地将脑子的创意转化为现实，用小成本撬动大流量的同时，还规避掉了使用AI创作的原创性问题 。
自今年年初Sora横空出世以来 ， 国内外大厂、AI初创公司在视频生成产品上的内卷有目共睹 。毕竟视频作为当今互联网内容消费的流量大头，谁都不愿错过在AI时代成为抖音的机会 。
在“人人都能成为导演”的科技愿景兑现之前 ， 不可否认的是 ， AI正在以前所未有的速度降低内容生产的门槛 。
【AI魔改《甄嬛传》，Runway带飞AI视频转绘，这下谁还能拦住网友搞二创啊】如今在V2V的帮助下，人人都可以是“五毛特效师” 。

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