对于用工企业来说 ， 快聘真正有想象力的变革在于 ， 蓝领招聘传统渠道坚固 ， 能提供更大量工人的劳务派遣机构有绝对话语权 ， 派来的员工企业无法筛选 ， 只能将人放至不同岗位 。 快手这样的新渠道出现后 ， 当前解决了流量的问题 ， 长期的价值在于保证这个渠道招聘的稳定性 ， 且成本不会大幅度提升 。
快手需要做的 ， 就是通过产品机制、平台特性更好地解决匹配精准度、信息筛选及后期的用人服务 。 这同样需要更深入产业链条 ， 并再深化用户操作系统的价值 。
05
前沿技术
带来新的应用机遇
底层技术的演进必将带来相应的商业变革 。 极客公园经过大量的梳理和访谈发现 ， 在直播和短视频行业 ， 几类前沿技术的进化正掀开新的应用机遇和商业现象 。
AIGC：降低用户创作门槛
2022 年 ， AI 生成绘画有了大量产品出现 。 基于深度学习（Deep Learning）技术快速发展而诞生的文本生成图像模型 Stable Diffusion 发布 ， 它以完全开源的方式 ， 让普通人接触最尖端 AI 技术的门槛因此被降到最低：开发者纷纷接入、部署自己的生成模型 ， 海量的文本生图产品出现；用户们只要打开网址、App ， 输入想要画面的关键字 ， 等待几分钟 ， AI 就会自动生成完成度非常高的图片作品 。
随着此类扩散模型的开源 ， 催生了大批创业公司 ， 过去一年 ， AIGC（Artificial Intelligence Generated Content ， 用人工智能技术生成内容）成为投资大热 。 它被视作是紧接 PGC（专业内容生产）、UGC（用户内容生产）之后 ， 一种新的内容生产方式 。
据极客公园的不完全统计 ， 在 2022 年 ， 在中国至少有 15 家拿到新融资的 AIGC 相关企业 ， 红杉中国、高瓴资本、DCM 创投等一线机构均有出手 。 多家短视频平台的高层也开始研究 AIGC ， 探寻是否存在技术带来的新机会 。
2022 年获得融资的 AIGC 相关企业｜极客公园制图
追溯来看 ， AIGC 早早就在短视频直播领域有了基础的应用 。
2017 年问世的 GAN（Generative Adversarial Networks ， 对抗生成网络）模型在人脸识别上有了很大进步 ， 抖音、快手也在通过 GAN 模型生成特效滤镜供用户拍摄视频使用 ， 例如曾在抖音风靡的让不笑的脸变笑、人脸的转换等 。 基于新的 Stable Diffusion 模型 ， 抖音、快手也同样很快就被应用在特效滤镜上 。 今年中秋节 ， 抖音上线了一款基于扩散模型的视频模版「中秋梦境图」 ， 可以通过用户所处背景的特点 ， 生成与月亮相关的、不同的动画图像 。
AIGC 相关的技术 ， 早就悄无声息在很多日常的内容生产中应用 ， 只是还未有今年的名气 。 在剪辑软件中被广泛使用的自动提取语音转换字幕功能 ， 同样也被归为 AIGC 的其中一类 。 此外 ， 在短视频平台上 ， 已经有批量由 AI 剪辑的影视视频 。
（一位算法专家解释 ， 这类视频虽然是 text-to-video 的落地 ， 但不是完全的 AI 创造 。 内容的生成大多依赖背后的视频库 ， 视频库里面有海量的片段 ， AI 需要做的是根据文案 ， 匹配相应的画面 ， 再对片段的短视频进行拼接 ， 再由 AI 配音 。 ）
可以肯定的是 ， AIGC 的应用远不止于此 。 极客公园了解到 ， 抖音、快手都在研究 AIGC 相关的智能创作 。 未来最成熟的 AIGC 技术 ， 必然是在文字、图像、音频、视频、动画等之间的多模态转化 。
AI 绘画的走红 ， 让人们意识到 AI 技术在纯文本转图像方面有了飞跃进步 ， 按照正常的推演 ， 视频正是由海量的图像画面组成 ， 看起来下一步就将是生成创造视频内容 。
不过 ， AIGC 距离能够影响视频内容的生产 ， 还有很远的距离 。
就多模态生成视频来看 ， 目前最前沿的三个平台 Google ImagenVideo、Google Phenaki、Meta Make-A-Video 仍然有各自的问题 ， 例如帧率过低导致画面模糊 ， 动作不流畅、分辨率过低、假影、噪音等 。 比起生成图像 ， 视频的难点在于处理时间与空间的信息 ， 视频运镜、场景转化等 ， 现有的技术、模型仍然不能很好地识别 3D 空间 。
现有最前沿的多模态视频生成平台及特点 ｜受访者供图
AI 绘画产品 Tiamat 创始人青柑提到 ， 生成视频还面临不少的基础问题 ， 以像素为例 ， 一个清晰度在 1080p 的视频对算力的要求很高 ， 成本也很大 。 早期他们曾通过现有的模型和算力生成一个时长 3 秒的视频 ， 光是渲染就用了两天 。
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