前言 本文介紹生成式影音平台 AI Generated Video Platform（AIGV）的海外應用案例，以生成式人工智慧技術，產生照片與影片降低影片製作成本。在 AIGV 影片製作過程中需要模型微調，以符合國內在地風情或是符合海外當地文化，文中以客家柿餅為例，進一步介紹模型微調技術，讓原本不認識新竹客家柿餅的原始 Stable Diffusion 模型，產出新竹客家柿餅的照片並應用於影片中；此方法可應用於海外當地文化風情的AI建模，包含臉型、服裝、妝容、物品、景色等等。最後介紹日本企業使用集仕多 AIGV 平台在新人招募影片製作的應用案例，讓原有需要人工多次出錯與重錄的時間，節省高達82％時間。
生成式影音平台 AIGV 簡介 AIGV 是 AI Generated Video 的簡稱，是透過人工智慧（AI）技術製作的影片，使用深度學習和 TTS 等技術，生成影片。AI生成的影片可以涵蓋多個領域，AI可以生成新的影像，包括人造場景、人物、物體或景觀，也可以將現有影像進行合成和剪輯，創建新的影片。這些影片可能基於文字或語音內容生成影片，例如根據故事、文章或語音指示創建視覺內容。AI可以創建人物動畫，例如生成虛構角色、卡通人物或簡單的動畫場景。AI可能用於影片編輯，包括特效、轉場和影片修剪等功能。這些技術通常用於製作電影、廣告、教育和娛樂等各個領域的影片。AI生成的影片通常能夠更快速、自動化地創建影片內容，提供更多創意的可能性，並在視覺和聽覺上為觀眾帶來更豐富的體驗。
以 AIGV 降低影片製作成本 近年來，影片製作成本一直是影片產業的一大挑戰。從拍攝、剪輯到特效製作，每個階段都需要龐大的資金投入。隨著科技的演進，人工智慧逐漸成為降低影片製作成本的一個關鍵因素。首先，人工智慧在拍攝階段的應用大大提高了效率；傳統上，拍攝一場戲需要大量的人力與時間，而且常常需要進行多次的取景，利用人工智慧的技術，可以在較短的時間內找到最佳的拍攝角度，減少不必要的重複取景，從而節省了製作時間和成本。其次，人工智慧在剪輯階段也發揮了極大的作用；傳統的影片剪輯需要專業的剪輯師，而且可能需要多次修改才能達到理想效果。透過人工智慧的影像辨識和分析技術，可以快速地找到最佳的鏡頭並進行自動剪輯。這不僅節省了人力成本，還提高了剪輯的效率和準確性。此外，人工智慧在特效製作方面也有顯著的貢獻；傳統的特效製作需要龐大的計算資源和專業的技術人才。透過深度學習和機器學習算法，人工智慧可以更迅速地生成高質量的特效，減少了專業技術人員的需求，同時降低了硬體投資成本。人工智慧的應用為影片製作帶來了效益。它不僅提高了製作效率，還降低了製作成本，使得更多的人有機會參與到影片製作的領域中。隨著人工智慧技術的不斷進步，我們可以預見未來影片製作成本將繼續被有效地降低，為影片產業帶來更多的創新和可能性。
AIGV 平台架構 AIGV 平台包含了資料處理層、引擎層與應用層，如下圖1。資料處理層處理 Image, Video, Text 相關的資料前處理與模型訓練，使用 PyTorch Framework 來實現，檢查和評估模型並進行測試影像生成，完成 Stable Diffusion 穩定擴散模型的訓練後，在測試資料集上進行驗證，以檢查其性能品質。引擎層增加更多商業邏輯，包含依據商業需求做模型 fine-tune。應用層則利用微調後的模型，整合其他資源，提供使用者服務。
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