pika1.0首测超越gen-2_pika最新发布_pika文生图怎么用

Pika 1.0正式上线后，拿到内测资格的网友们已经玩疯了!

有人用它生成了一个姜黄色头发女孩和她的姜黄**的短片。

以往，因为一致性的难题，用AI视频很难做出优秀的动漫作品。但是Pika 1.0.实在是太给人惊喜了!

更令人震惊的是，作者表示，这是100%用文本到视频生成的。

还记得半个月前，这家有斯坦福AI Lab博士创办的初创公司Pika，发布的第一个产品瞬间成为顶流。

不仅能够生成3D动画、动漫、卡通和电影，甚至可以实现风格转换、幕布扩展等重磅能力。

如今，许多网友到手体验后，纷纷觉得太哇塞了。

与此同时，Pika官方账号公布了自家的最新研究。这是Pika 1.0发布产品以来，这家公司首次对外披露技术细节。

最新研究中，提出了一种DreamPropeller方法，能够将文本到3D的生成速度提升4.7倍。

网友实测，皆为经典

接下来，先来一起看看，广大网友们的创意。

比起Runway的Gen-2.Pika 1.0在让人物动起来时的一致性非常稳定。

电影级效果，堪称动漫界的「宫崎骏」

Pika 1.0非常擅长动漫风格的动物，看看这些不同场景中的老鹰就知道了。

看得出，宫崎骏画风非常浓郁。

还有这种漫威风格的小人模型，让他们动起来真的像是「复仇者联盟」。‍

还有形单影只的白天鹅，在波光粼粼的湖中嬉戏，再游到岸边，好像在找回家的路。

就连美版「机器人总动员」动画的科幻风，呈现的也是淋漓尽致。

一朵含苞待放的花朵。‍

如下这个例子是Pika自己做的丛林中兔子士兵的电影级效果，并给出了提示(拿到内测资格的网友可试)

1. Cinematic, extreme close-up of a bunny soldier in a jungle, 3D rendering

2. Cinematic, back-view long shot of a bunny soldier exploring a giant carrot in the jungle, 3D rendering‍

疯狂动物城、狮子王、熊大熊二混版动画。

网友做了一个电影预告片，就连名字都想好了「金刚哥斯拉：新帝国」。

爱因斯坦和他的实验。

真人变身，泰坦尼克号被恶搞

还有一位自称「AI级导演」做出的真人演示效果，简直绝绝子。

戴上帽子，穿上羽绒服，服饰的搭配与人的身体契合度，毫无违和感。

还可以把周边的物体变成松柏，还能把自己变成北极熊，简直可爱到爆。

还有「泰坦尼克号」重制版，女主Rose直接变成熊猫，和男主Jack在一起牵手的画风，你细品...

‍‍再来看个真人变身的效果，还有二次元小姐姐。

AI魔法棒，一键替换

用AI「修改区域」，能够把所有背景，甚至包括主体的衣服能够换成一致的圣诞的风格。

还有网友尝试了这一替换功能，把海边的啤酒，瞬间变成了可乐。

具体实现效果，Chase Lean给出了一个教程，只需要3步过程。

首先需要生成一个视频，先让Midjourney生成一张海边Corona啤酒的图片，然后将其做成视频。

第二步：单击「编辑」，然后单击「修改区域」。

第三步，告诉Pika你想用什么来代替它，比如可口可乐。

画布扩展，超凡脑洞

图像画布扩展能力，其实我们也见到了许多像MidjourneyAI图像生成工具已经实现了。

而Pika 1.0不仅能开出脑洞，还能让画面动起来。

就看这雅典帕特农神庙，外画出的景色更加凸显这座建筑的壮观。

还有橄榄树、游览古建筑都能暗藏各种惊喜。

你可以录一段视频，Pika能够直接想象出背景。

下面这个网友使用文本提示创建了第一个视频，然后扩展画布几次，获得了第二个视频。

初始提示是：A beautiful princess, standing on the castle wall, 3d animation

还有网友做出了，演唱会级的音乐视频，不过不得不承认，还有些不足的地方。

Pika 1.0背后技术

看到这么多惊艳的效果，或许许多人更想了解一些关于Pika 1.0生成的技术细节。

这不，官方刚刚公布了一篇论文，是由斯坦福大学和Pika Labs联手共创。

以往，通过分数蒸馏，比如DreamFusion、ProlificDreamer等模型，进行文本到3D的生成质量虽高，但运行时间可能长达10个小时。

最新论文中，研究人员提出了一种基于分数蒸馏的加速方法——DreamPropeller，能够将现有方法的速度提高4.7倍。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.17082.pdf

DreamPropeller整体架构如下图所示。

在每次迭代(k次)的开始，初始化一个由3D形状(用绿色表示)组成的窗口，然后，这些形状被分发到p个GPU上进行并行计算，在GPU上并行计算形状的SDS/VSD梯度。

然后根据公式 (9) 中的规则收集这些梯度，并使用这些梯度对形状进行更新。

窗口向前滑动，直到该时间步的误差不小于阈值e，阈值e根据窗口的平均/中值误差进行自适应更新。

另外，在VSD的情况下，研究人员会在所有GPU上保留LoRA扩散的独立副本，这些副本会独立更新，无需额外通信。

如下是应用DreamPropeller的代表性示例。

最新框架以并行计算换取速度，在保持生成质量的前提下，应用于DreamGaussian和ProlificDreamer时，速度提高了 4 倍以上。

在DreamPropeller完成时，基线版本的外观和几何效果明显较差。

如下是与其他模型的可视化比较。使用DreamPropeller的方法能以更短的运行时间实现同样高质量的生成。

对DreamFusion图库中的30个提示进行量化评估。运行时间以秒为单位。最新研究的方法达到了具有竞争力的质量，同时速度提高了4倍以上。

下一个视频生成顶流

对于Pika 1.0的诞生，让全网热血沸腾，而它或许成为下一个视频生成的顶流。

有人统计了Discord上最大的人工智能产品，以及它们在平台范围内的规模。

如下是按邀请页面流量排序的十大人工智能应用程序，Midjourney位列第一，Pika排在第二。

在排名前十的应用程序中，有4个是图片生成应用程序，3个是语音/歌曲生成应用程序，2个是视频生成应用程序。

按流量计算，图片占了前10名流量的74%，其次是视频8%，语音/音乐6%。