在 AI 视频生成应用中，需要进行以下技术攻关：
内容分析技术：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说等内容，提取关键场景、角色和情节。 视觉描述生成技术：利用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成角色和场景的视觉描述。 图像生成技术：通过 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 视频脚本制作技术：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作技术：使用如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具将文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成技术：运用视频编辑软件如 Clipfly 或 VEED.IO 将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理技术：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提升视频质量。目前，AI 视频生成依旧处于技术驱动的发展模式中，仍存在很多应用问题，更大的技术突破是产业现阶段的核心推动因素。例如，当前的视频生成产业可能处于 GPT-2 的时期，技术的突破可能远比想象中更快。AIGC 技术虽展现出巨大潜力，但也面临技术、伦理和质量控制等挑战，技术成熟度需进一步提升，以确保生成内容的准确性和可靠性。同时，AIGC 的广泛应用需要考虑版权、隐私和伦理等方面的问题，确保内容的原创性和价值。未来，随着技术的完善和规范的建立，AIGC 有望成为互联网内容产业的重要驱动力，为用户提供更加丰富和个性化的体验。
