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AIGC行业专题报告：从文生图到文生视频—技术框架与商业化-国海证券-20231102.pdf

AIGC行业专题报告：从文生图到文生视频—技术框架与商业化-国海证券-20231102.pdf
这份国海证券的研究报告《AIGC专题报告：从文生图到文生视频——技术框架与商业化》主要探讨了AIGC技术在图像和视频生成领域的应用，并分析了其技术框架、商业模式以及未来发展趋势。 报告首先梳理了底层模型技术框架，指出扩散模型是当前主流的生成模型，并在图像质量、参数量、生成速度和训练成本等方面与其他模型（GAN、自回归模型）进行了对比。报告还探讨了AIGC在图像生成领域的商业化模式，包括定价方式、成本拆分以及潜在的盈利能力。同时，报告还分析了文生图的代表性模型及应用，例如OpenAI的DALL-E系列、谷歌的Imagen和Parti、Meta的CM3Leon、Midjourney、Stable Diffusion等，并对这些模型进行了比较。 报告进一步探讨了文生视频技术，分析了其与文生图技术的共通之处，并介绍了相关模型和应用，例如谷歌的Phenaki、Meta的Make-A-Video、Runway的Gen-1和Gen-2等。报告强调了文生视频技术在视频生成领域的潜力，但也指出了当前技术仍存在的一些难点，例如缺乏大规模高质量的文本-视频对、高维度视频数据建模的复杂性以及用户prompt表达的不确定性。 报告还讨论了人工智能监管问题，分析了中欧美在AIGC领域的监管政策，并强调了规范发展的重要性。报告对文生图推理算力需求进行了测算，分析了不同情景下所需的显卡数量。 最后，报告对文生图领域的竞争格局进行了分析，认为与高频场景结合更容易突围。报告维持行业“推荐”评级，并建议关注微软、Meta、Adobe、谷歌、百度、阿里巴巴、美图、万兴科技、新国都等相关标的。 总体而言，这份报告对AIGC技术在图像和视频生成领域的应用进行了深入研究，分析了其技术框架、商业模式以及未来发展趋势，并提出了相应的投资建议。但也提示了市场竞争、内容质量、用户流失、政策监管、变现不及预期以及估值调整等风险。
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