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文生圖與文生視頻技術(shù)框架對(duì)比及商業(yè)化模式

發(fā)布時(shí)間:2024-08-18 13:39:01 瀏覽量:223次

探討文生圖與文生視頻的技術(shù)框架及商業(yè)化模式

底層模型技術(shù)框架探究

文生圖和文生視頻的底層技術(shù)框架較為相似,主要包括GAN、自回歸和擴(kuò)散模型三大路徑。擴(kuò)散模型是當(dāng)前主流生成模型,在圖像質(zhì)量、參數(shù)量、生成速度和訓(xùn)練成本上都有不同表現(xiàn)。

  • 圖像質(zhì)量比較:擴(kuò)散模型優(yōu)于自回歸模型和GAN模型,體現(xiàn)在FID值較小,反應(yīng)出高圖像質(zhì)量。
  • 參數(shù)量對(duì)比:自回歸模型 > 擴(kuò)散模型 > GAN模型。
  • 生成速度排列:GAN模型 > 擴(kuò)散模型 > 自回歸模型。
  • 訓(xùn)練成本對(duì)比:自回歸模型 > 擴(kuò)散模型 > GAN模型。

商業(yè)化模式及成本拆分

文生圖的商業(yè)化模型主要通過(guò)GPU時(shí)間、生成次數(shù)、API接口調(diào)用以及個(gè)性化定價(jià)等方式實(shí)現(xiàn)。以Midjourney為例,單張圖片生成成本約0.03~0.04美金,毛利率約30%~40%,凈利率約20%。

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底層技術(shù)框架
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