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多模態(tài)大模型加速發(fā)展，內(nèi)容生產(chǎn)效率望顯著提升。1)圖→文:GPT-4支持圖像輸入并給予正確的文本反饋;2）文→圖:Stable Diffusion2.1版本支持渲染非標(biāo)準(zhǔn)分辨率的圖像，MidjourneyV5可迅速生成光影效果絕佳的專業(yè)畫師級(jí)圖像;3文、圖→視頻:Runway GEN-2支持文、圖、文+圖生成視頻并實(shí)現(xiàn)風(fēng)格化、掩碼、渲染等功能。
　　A性成內(nèi)容仍存版權(quán)爭(zhēng)議，原創(chuàng)P重要性將不斷凸顯。《Extracting TrainingData from Diffusion Models》研究結(jié)果表明,主流的Diffusion模型會(huì)牢記訓(xùn)練集中的圖片特征，并在生成結(jié)果中有所體現(xiàn)，因此Al生成圖片等內(nèi)容存在侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。隨著業(yè)界對(duì)版權(quán)保護(hù)的關(guān)注度不斷提升，IP版權(quán)持有者有望獲得更多議價(jià)權(quán)，并在AIGC布局上占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
　　多模態(tài)大模型加持下，原創(chuàng)P商業(yè)價(jià)值有望不斷放大。小說(shuō)、電視劇、動(dòng)畫、游戲、劇本殺等內(nèi)容形式的聯(lián)動(dòng)可燠活I(lǐng)P生命力，兗分挖掘IP商業(yè)價(jià)值，典型案例如《斗羅大陸》、《慶余年》等，但I(xiàn)P改編仍存在輸出質(zhì)量不確定性較強(qiáng)、制作周期長(zhǎng)、跨品類內(nèi)容銜接不暢等問題。多模態(tài)模型及工具的應(yīng)用有望降佃P改編難度，對(duì)于科幻題材以及場(chǎng)景宏大的作品，AlIGC還有助于開閑創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)思路，注入更多想象力，未來(lái)隨著3D內(nèi)容生成模型逐步精進(jìn)，VR/AR/MR等全新形式的內(nèi)容亦有望迅速擴(kuò)充。
　　原創(chuàng)IP商業(yè)價(jià)值望迎多維重塑，IP儲(chǔ)備豐富者望率先受益。推薦標(biāo)的:閱文集團(tuán);受益標(biāo)的: 1）網(wǎng)文IP:中文在線、平治信息、掌閱科技等;2)影視P:光線傳媒、百納千成、上海電影、華策影視、捷成股份等。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示:AlI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期，商業(yè)化拓展低于預(yù)期等。