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本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展
1. 挑战
AI视频创作的任务面临着多方面的独特挑战。主要有:
- 计算挑战: 确保帧间空间和时间一致性会产生长期依赖性，从而带来高计算成本，使得大多数研究人员无法负担训练此类模型的费用。
- 缺乏高质量的数据集: 用于文生视频的多模态数据集很少，而且通常数据集的标注很少，这使得学习复杂的运动语义很困难。
- 视频字幕的模糊性: “如何描述视频从而让模型的学习更容易”这一问题至今悬而未决。为了完整描述视频，仅一个简短的文本提示肯定是不够的。一系列的提示或一个随时间推移的故事才能用于生成视频。