什么是 AI 生成短视频的核心技术？

当你在抖音刷到那个 「孟婆借汤勺」 的动画短片，被它流畅的动作和生动的角色逗笑时，可能不会立刻意识到，这背后是一整套精密协作的 AI 技术栈在运转。AI 生成短视频早已不是简单的 「一键成片」，其核心技术构成了一个从 「想法」 到 「成品」 的完整工业化流水线。

基石：多模态大模型的 「理解」 与 「构想」

一切始于文本。你输入的 「土地爷深夜拜访城隍庙讨茶喝」，在 AI 眼中并非几个汉字，而是一个需要被解构的复杂场景。这一步依赖的核心是多模态大语言模型。它不仅要理解民间故事中 「土地爷」、「城隍庙」 的文化符号意义，还要将抽象文本 「翻译」 成视觉、动作、氛围的可执行指令。这就像一位通晓古今的导演，瞬间在脑中完成了分镜脚本：角色形象、表情基调、镜头景别、光影氛围，都已有了雏形。没有这一步的深度语义理解，后续所有生成都将是盲目的。

从静帧到动态：扩散模型与视频生成模型的接力

构想之后是绘制。首当其冲的是文生图扩散模型，例如 Stable Diffusion 及其各类变体。它们负责根据文字描述，生成高质量、风格统一的单帧角色与场景。但短视频的核心是 「动」。这就轮到视频生成模型登场了，比如 Runway、Pika 以及 Meta 的 Make-A-Video。这些模型的本质，是在时间和空间维度上对扩散模型进行延伸。它们预测并合成帧与帧之间的连贯变化，让土地爷的胡须能随风飘动，让倒茶的水流有真实的轨迹。目前的技术难点和前沿竞争，正集中于如何提升生成视频的时长、物理合理性与动态细节丰富度。

赋予灵魂：语音合成与口型同步

只有画面，角色仍是哑剧演员。高质量的语音合成技术为角色注入了声音的灵魂。现在的 TTS 技术不仅能生成极其自然、带情感起伏的旁白，更能模仿特定音色，为不同角色配音。更关键的一步是口型同步技术。AI 会根据生成的语音波形，反向驱动角色嘴部模型的运动，确保每一个元音、辅音都能与嘴唇开合精确匹配。你看到的王母娘娘说话时微妙的口型变化，就是这项技术的成果。它消除了音画脱节的违和感，是提升沉浸感的关键一环。

编排与组装：智能剪辑与运镜逻辑

生成了几段动态镜头和配音后，如何把它们组装成一个有节奏、有重点的短视频？这需要智能剪辑逻辑。AI 会基于剧本语义，自动决定镜头切换的时机 （是对话的回合处，还是动作的转折点？）、景别的变换 （用特写突出惊讶表情，还是用全景展示环境？），甚至模拟一些基础的运镜效果，比如缓慢推近以营造悬念。它充当了剪辑师的角色，虽然目前的创意性无法与人类大师相比，但对于大量标准化、快节奏的叙事，已能大幅提升组装效率。

从文本理解到画面生成，再到赋予声音和最终剪辑，这些技术环环相扣。它们让一个人、一台电脑，在几小时内搭建起一个源源不断产出内容的 「迷你梦工厂」。下次再看这类视频，或许你能透过那些卡通形象，瞥见背后那条无声流淌的、由算法驱动的创作之河。