现在的大模型应用，越来越卷了。

前一阵，阿里云的通义千问 App 上线了个视频生成的新功能，只需要一张照片，就能生成自定义的舞蹈视频。

根据官方的介绍，这个功能不仅能生成视频，而且面部表情、衣着打扮以及背景等等，也保留了照片原来的特征。

最主要的是，没什么门槛，在手机上下个 App 就能玩。

所以功能上线不久，就在网上掀起了一大波试用风潮，堪称整活大赏。

从兵马俑跳科目三，到科目三席卷三国，还有不少粉丝用自家爱豆的照片 “ 恶搞 ”，短短几天时间各种鬼畜视频层出不穷。

甚至，#兵马俑跳科目三# 的词条，在微博上已经有了千万级别的热度。

“ 科目三火到考古圈 ”、“ 还没学会科目三的不用卷了，下一个通义千问 App 就行 ”、“ 这个世界越来越疯狂了，AI好牛 ”，网络上诸如此类的评论不绝于耳。

趁着热度，知危编辑部也在第一时间下载了最新版的通义千问 App，上手试了试这个新功能。

打开通义千问 App，视频生成功能的入口并没有直接出现在首页的功能模块里，而是需要在对话框里输入 “ 全民舞王 ” 或者 “ 通义舞王 ” 等关键词，再跳转到体验页面。

该功能里面有包括科目三、DJ 慢摇、鬼步舞还有秧歌在内的 12 种舞蹈模板，随机选择舞种再上传一张全身照就行。

当然，如果自己不想上传照片，官方也有默认图片模板可供选择，整个流程操作起来没什么难度。

只不过需要注意的是，在上传照片的时候，照片的分辨率要大于 500 × 500，而且需要正面站立的全身照，不能有遮挡，如果侧身站或者背景过于复杂，可能会影响最后生成的效果。

我们先是拿最近火爆全网的科目三来试了试。

上传一张马斯克的全身照，再等待十分钟左右，一个马斯克跳科目三的视频就新鲜出炉了。

舞蹈动作流畅，包括西装、鞋子在内，也跟原来的照片没什么两样，甚至动起来的老马连眨眼睛都很自然。

虽然跳舞过程中手部有些小瑕疵，但并不影响整体的视觉效果。

随后，我们又用扎克伯格试了划桨舞。

原图

可以看看照片和视频之间的对比，虽然原照片小扎并没有双臂垂直站立，但视频里手臂部分的还原度很高，就连衣服上的褶皱变化都能模拟出来。

之前老马和小扎一直 “ 约架 ” 不成，这次斗舞就当是看个乐呵了。

而除了能让真人跳舞以外，我们发现动漫人物同样也可以整活。

比如，让迪迦奥特曼扭东北秧歌。

还有鸣人跳爱心表白舞。

章鱼哥摆着臭脸，跳兔子舞。

甚至于，雕像也动起来。

就比如，唐代仕女俑再加上 DJ 慢摇的组合。

还有手办鬼步舞。

体验下来，我们觉得这个让照片跳舞的新功能可玩性还是挺高的，而且生成效果同样可圈可点。

但不可否认的是，最后生成的视频并非没有瑕疵，包括背景、脸部和手部，会出现不同程度的抖动或者轻微变形。

不过，这也是视频生成的通病了。

一直以来，视频生成都存在着生成困难、生成时间长还有生成效果不一致的情况，特别是如何保持人物形象一致和动作流畅，更是学界和业界都在攻克的难题。

如果从体验的整体效果来看，这次通义千问上线的视频生成功能已经有了非常大的突破。

而这背后，多亏了阿里研究团队自研的 Animate Anyone 视频生成模型。

正如前文的体验，这个模型可以只通过一张图像，就无缝生成动画视频。

通常，视频生成需要具备一致性、可控性和连续性三要素，也就是视频高度还原图片的细节、姿势动作需要精准可控，还有动作和动作之间连贯不卡壳。

在一致性上，Animate Anyone 引入了 ReferenceNet，这是一种特征提取网络。

简单来理解，用这个就可以提取图像里的一些外观特征，从而使视频高度还原人物形象、面部表情还有服装上的细节。

与此同时，从评测结果来看，Animate Anyone 的性能也要优于国内外的同类模型。

所以，这次全民舞王应用在国内能火起来，也算是在情理之中。

不过，更早些时候，这个模型其实就已率先在海外火起来了。

一个月前，阿里通义实验室团队在 arXiv 上发了一篇关于 Animate Anyone 模型的论文。

很快，这篇论文就在推特和 YouTube 等海外社交媒体平台上，引起了巨大反响。

光是推特上的一篇帖子，就有五千多万的浏览量。

YouTube 上，Animate Anyone 的相关视频播放量轻松破十万。

在 GitHub 上，短短几天时间内也收获了上万颗星。

只不过，当时的 Animate Anyone 对外还只是停留在论文阶段，不少网友都表示要蹲一蹲体验入口。

所以，阿里的团队也趁热打铁在通义千问 App 上推出了这个功能，让国内的用户先体验了一把。

从结果来看，确实也激起了不小的水花。

事实上，从去年下半年开始，在视频生成领域的各种大模型应用可以用百花齐放来形容。

比如，Runway 用画笔涂一涂，图片就能变视频；Pika1.0 免费开放试用；Stability AI 顺势入局图生视频领域，推出 Stable Video Diffusion。

国内方面，在阿里的 Animate Anyone 推出后不久，字节也推了个 Magic Animate，不少评测博主还专门对两个模型进行了对比。

不难看出来，多模态大模型的应用潜力已经被激发，整个行业其实都在往视频生成的方向卷。

从文本生成到图像生成，再到如今爆火的视频生成，过去一年，大模型的发展速度远远超过了人们的预期。《 福布斯 》近期发布的报告也已经明确提出了 2024 年多模态生成将有巨大的潜力。

接下来，视频生成能否诞生一个全新的爆款？

问题的答案需要时间来验证，但 2024 年伊始，阿里这波让照片跳舞的应用成功破圈，算是给行业加了把火。