今天小编分享的科学经验：国产AI可以拍微电影了！4K、60帧高清画质，自带音效，欢迎阅读。
国产 AI，正式把视频生成拉进了有声电影时代。
自从 Sora 引爆视频生成之后，基本上所有 AI 生成的视频都属于" 默片 "的效果，也就是没有对应的音效（注意不是配乐）。
但现在，音效是可以直接自带了！而且还是4K、60 帧高清画质的那种。
那么 AI 视频生成现在能到什么水平？
我们直接拿这个国产 AI 做了个微电影，请看 VCR：
如何？是不是已经有电影的那个 feel 了？
这个国产 AI，正是智谱刚更新的新清影，总体来看有三大特点：
电影级效果：除了刚才提到的 4K、60 帧高清之外，还支持 10 秒时长和任意比例视频。
模型能力全面提升：背后的 CogVideoX 模型更懂复杂 prompt，能够保持人物等主体的连贯性，效果更逼真。
自带音效：引入 CogSound 模型，能够自动根据视频内容生成匹配的音效，这个月将正式上线清言 APP。
如此一来，AI 已经具备了制作像上面这样微电影（或短视频）的全要素，而且在操作上也是非常简单。
我们先把一个主题 " 喂给 " 智谱清言的GLM 4 Plus，让它帮我们生成微电影的脚本：
然后我们再用文生图的 AI，生成几张高清大图，以开头片段为例，Prompt 是这样的：
镜头从公园的鸟鸣和晨光中缓缓推进，聚焦在一位满头白发的老太太身上。她坐在长椅上，手中拿着一本书，眼神宁静而深远。
再进入新清影的图生视频界面，把这张影像传上去，并填写想要效果的 prompt：
镜头从公园的鸟鸣和晨光中缓缓推进，聚焦在一位满头白发的老太太身上。她坐在长椅上，缓缓把书合上，望向远方陷入深思。
接着在下方面选择基础参数即可：
在静候片刻之后，一段电影级别、自带音效的高清视频片段就这么水灵灵的诞生了。
重复上面的方法，我们便可以得到后边的那些视频片段。
至于旁白部分，采用的则是智谱在前不久刚发布的GLM-4-Voice 情感语音模型，可以做到宛如真人配音。
嗯，打得就是一套智谱的 AI 组合拳。
而联想人类从第一部无声电影（1895 年）到第一部有声电影（1927 年），足足花费了32 年。
若是从 Sora 算起，那么 AI 生成的视频从无声到有声，耗时仅仅9 个月。
此时此刻，" 人间一天，AI 一年 "这句话，是真真儿的具象化了。
随意一段视频，秒出有声电影片段
那么智谱的 CogSound 模型还能 hold 住什么样的音效？
我们这就来一波实测。
实测方法也是非常简单，我们会截取电影中的视频片段作为输入，考验的就是它能否对视频内容深入理解，并生成没有违和感的音效。
Round 1：自然环境
我们先取一段雨天傍晚房间里的一个视频，把它 " 喂 " 给 CogSound 模型（注：以下原视频都是无声的），生成出来的音效是这样的：
CogSound 精准地 get 到了 " 下雨 " 这个关键元素，从音效上来看也是毫无违和感。
再来欣赏一段由清影生成、CogSound 加音效的视频片段：
Round 2：动物世界
我们再来试试 CogSound 能否看视频识别出动物的声音：
CogSound 不仅生成出了狮子妈妈低沉的叫声，也发觉到了它们处于自然环境之下，还配上了鸟鸣的声音。
Round 3：多种乐器
接下来，我们上个难度，输入一段有多个乐器演奏的视频频段：
可以看到，从视频一开始的画面来看，萨克斯这个乐器应当是 " 主角 "，所以在乐器混合的音效中，萨克斯的声音是最大的。
而当萨克斯手用力吹奏的时候，CogSound 配的音效竟也有了音乐上的起伏，说实话，这一点确实是有点令人意外。
但要非挑个问题的话，或许镜头在转向钢琴的时候，乐器的音效上，钢琴声音变大一些会更好些。
Round 4：科幻电影
最后，我们再 " 喂 " 一个超级复杂的视频片段——《流浪地球》：
讲真，若不是知道这是 CogSound 生成的，很多人应该都会认为它是电影原声了吧。
由此可见，不论 " 喂 " 给 CogSound 模型什么类型的视频，它都可以做到对视频内容的精准理解，并且给出对应音效。
除此之外，在视频本身生成的能力上，智谱的CogVideo也有了大幅的提升。
例如生成的下面这位老爷爷，情绪和表情的变化，宛如在看一个电影片段：
还有像非常科幻的火焰老虎：
而从上面两个例子中，我们也不难发现，CogVideoX 现在是可以支持多种比例视频的生成。
那么接下来的问题就是：
怎么做到的？
首先是 CogVideo 的更新，主要集中体现在了内容连贯性、可控性和训练效率等方面的能力提升。
其整体的模型框架如下图所示，是基于多个专家 Transformer 模块，通过文本编码器将输入的文本转化为潜在向量，再经由 3D 卷积和多层专家模块处理，生成连续的视频序列。
整个过程可视为将自然语言描述转化为动态视觉内容的复杂系统。
在模型架构设计中，CogVideoX 特别采用了因果 3D 卷积（Causal 3D Convolution），以高效捕捉时空维度上的复杂变化，使得模型能够更加精确地理解和生成富有细节的场景。
同时，该模型引入了专家自适应层归一化（AdaLN），通过动态调整不同模块的特性，从而在视觉表现上实现更自然、更具连贯性的视频生成。
为了应对视频压缩与计算效率的挑战，CogVideoX 采用了3D VAE结构，通过对视频特征在空间和时间上的下采样，大幅降低了视频存储与计算开销。
这意味着即便在资源有限的计算环境下，CogVideoX 仍能生成高质量的视频内容，显著提升了其应用的可行性。
如果说 CogVideoX 负责生成可视的动态内容，那么 CogSound 则赋予这些画面以听觉上的生命。
CogSound 是一种为无声视频自动生成音效的模型，能够基于视频内容智能合成背景音乐、对话音频及环境音效，其架构如下图所示：
CogSound 的核心技术依托于GLM-4V 的多模态理解能力，能够精确解析视频中的语义和情感，并生成匹配的音效。
例如，在展示森林景观的视频中，CogSound 能够生成鸟鸣和风吹树叶的声音；而在城市街景中，则会生成车流与人群的背景噪音。
为实现这一目标，CogSound 利用了潜空间扩散模型（Latent Diffusion Model），通过将音频特征从高维空间进行压缩并再扩展，从而有效地生成复杂音效。
此外，CogSound 通过块级时间对齐交叉注意力（Block-wise Temporal Alignment Cross-attention）机制，确保生成的音频在时间维度和语义上与视频内容高度一致，避免了传统音画合成中常见的错位和不协调问题。
这便是智谱 CogVideoX 能力提升和 CogSound 背后的技术秘笈了。
短视频迈入了 AI 时代
多模态是通往 AGI 的必经之路。
这是智谱在很早之前便提出的一个认知，而随着此次 CogSound 的发布，其多模态的矩阵可谓是再添一块拼图。
而它的多模态之路，可以追溯到 2021 年，具体到细节领網域分别是：
文本生成（GLM）、影像生成（CogView）、视频生成（CogVideoX）、音效生成（CogSound）、音乐生成（CogMusic）、端对端语音（GLM-4-Voice）、自主代理（AutoGLM）。
若问这一步步走来，对现在的技术和行业带来了哪些改变，答案或许是——
起码在短视频制作领網域，是时候可以迈入 AI 时代了。
首先就是更高质量、更符合物理世界规则的生成视频，在内容逻辑和视觉上基本上可以够到短视频制作的门槛。
加之 CogVideoX 还支持非常多的尺寸，更符合用户在各种场景下的制作需求。
而最为关键的一点，随着 CogSound 把视频生成拉进 " 有声电影 " 时代，使得输出的结果不仅满足了视觉的要求，更是符合了真实物理世界中的听觉要求。
正如智谱所言：
真正的智能一定是多模态的，听觉、视觉、触觉等共同参与了人腦认知能力的形成。
据悉，CogSound 即将在智谱清言上线，而且智谱还将发布音乐模型 CogMusic。
加之此前已经发布的 GLM-4-Voice 人声模型，智谱可以说是把视频生成中的 " 音 " 这块全面 hold 住。
总而言之，现在做短视频，或许就成了有想法就能实现的事儿了。
