2025年，视频生成领域迎来爆发式发展。OpenAI的Sora、Google DeepMind的Veo 3以及Runway的Gen-4等模型相继问世，其生成的视频质量已达到以假乱真的程度，甚至被应用于Netflix剧集《永恒族》的视觉特效制作。这些技术突破不仅让专业创作者受益，更通过ChatGPT和Gemini等应用向普通用户开放，推动AI视频生成进入大众化时代。
技术普及的另一面是挑战加剧。社交媒体上，低质量AI生成内容泛滥成灾，虚假新闻片段层出不穷。更严峻的是，视频生成所需的算力消耗远超文本或图像生成，成为能源密集型技术。以Sora为例，其生成一段5秒视频的能耗相当于处理上千张图片，这种资源消耗模式引发了对技术可持续性的质疑。
当前主流视频生成模型采用"潜在扩散Transformer"架构，这一名称虽复杂，但技术逻辑清晰可解。其核心分为三步：首先通过扩散模型将随机噪点转化为有序图像，再利用潜在空间压缩技术提升效率，最后借助Transformer架构确保帧间连贯性。这种设计使模型既能处理手机竖屏视频，也能生成电影级宽屏内容，训练数据的多样性较两年前提升数十倍。
Google DeepMind的Veo 3在音频生成领域实现突破，其创新之处在于将音视频数据压缩为统一数据块进行同步处理。这种设计使模型能生成包含对口型对话、环境音效的完整视频，彻底告别"无声电影时代"。首席执行官德米斯·哈萨比斯在Google I/O大会上演示时，生成的虚拟人物说话口型与声音完全匹配，引发行业震动。
技术边界正在模糊化发展。传统大语言模型依赖Transformer架构生成文本，而Google DeepMind今年公布的实验性模型改用扩散模型处理文字，在效率上展现优势。这种跨界融合预示着，未来可能出现同时具备文本、图像、视频生成能力的统一架构模型。扩散模型虽在视频生成中能耗较高，但其处理特定数据类型的效率优势，正推动AI技术向更精细化的方向演进。
