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文生圖與文生視頻技術(shù)框架對比及商業(yè)化模式
發(fā)布時間：2024-08-18 13:39:01 瀏覽量：225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、自回歸和擴散模型三大路徑。擴散模型是當(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)量對比：自回歸模型 > 擴散模型 > GAN模型。
- 生成速度排列：GAN模型 > 擴散模型 > 自回歸模型。
- 訓(xùn)練成本對比：自回歸模型 > 擴散模型 > 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GPU時間、生成次數(shù)、API接口調(diào)用以及個性化定價等方式實現(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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