AI 视频是指利用深度学习模型生成或编辑视频内容的技术。当前以扩散模型（如 Sora）和自回归模型（如可灵）为代表，能在几秒内从文本、图片生成短视频。2026 年，开放权重模型（如 Inkling）和物理 AI 模型（如 LingBot-VA 2.0）进一步拓展了可控性和真实感。
主流玩家包括 OpenAI（Sora）、Runway（Gen-3）、快手（可灵）、MiniMax 等，路线有文生视频、图生视频、视频编辑和世界模型。选型需考虑：生成长度（2-30秒）、分辨率、运动一致性、可控性（如相机运动）及部署成本。开源模型（如 CogVideo、ModelScope）适合定制，闭源 API 适合快速集成。
怎么上手、怎么选
上手路径：先试闭源 API（如 Sora、Runway、可灵）快速验证效果。用文本提示词生成 5 秒短视频，观察是否满足业务需求。若需频繁生成和定制，评估月费或按量计费成本。
选型思路：如果你需要高质量、长视频且预算充足，选择 Sora 或 Runway；如果需要中文场景或特定控制（如相机运动），可灵和 MiniMax 更合适。开源方案（如 AnimateDiff、VideoCrafter）适合有 GPU 资源且需自定义模型的团队，但需投入工程优化。
常见坑：运动不一致（对象跳动、闪烁），可通过增加引导词（如“慢动作”）或使用帧插值改善。视频长度超过 5 秒时质量下降明显，建议先分段再拼接。另需注意版权风险：生成内容可能含已知 IP，需过滤。
常见问题
文生视频和文生图模型有何区别？
核心区别是时间维度。文生视频模型需要保证连续帧之间的运动一致性，因此模型更复杂，参数量通常更大（如 975B vs 几十B）。生成速度也更慢（分钟级 vs 秒级）。
AI 视频生成的最佳模型是哪个？
没有绝对最佳。Sora 在高质量、长视频（~1分钟）上领先，但闭源且贵。可灵在中文场景和可控性上表现好。Runway 在创意控制上灵活。开源模型如 CogVideoX 适合预算有限的团队。
如何控制生成视频的运动速度？
使用文本中的速度词（如“慢动作”“快速运动”）或调整帧率参数（如 24fps vs 60fps）。部分模型如 Runway 允许直接设置运动强度。后期也可用视频编辑工具调整速度。
AI 视频的物理真实性如何？
当前模型（如 Sora、可灵）在简单场景（如行走、水花）上表现尚可，但复杂交互（如互动物体）常出现反物理现象（如物体消失）。专用物理世界模型如 LingBot-World-Infinity 旨在改善这一点。
训练自己的视频模型需要多少数据？
至少需要数万段短视频（2-10秒），建议百万级。数据需标注描述文本或动作标签。训练成本高昂（GPU 月租数万美元），通常企业用户才自训。小团队可以用微调预训练模型（如 LoRA）降低门槛。
AI 视频的伦理风险有哪些？
主要风险包括：生成虚假视频（深度伪造）、侵犯版权（如生成含知名角色或场景的内容）、偏见（如性别/种族刻板印象）以及色情/暴力内容。建议添加水印、使用内容过滤 API，并遵守平台政策。