想了解 Runway Gen-3 Alpha 是否值得入手？本文將為您提供全面評測，深入解析其功能、優勢，並比較其他 AI 創作工具，幫助您做出明智的選擇

Runway 一直在推動生成式 AI 創意的邊界，他們最新的模型 Runway Gen-3 也不例外。這一新的進步展示了一些最具電影效果、令人驚嘆且現實的 AI 視頻。

在本文中，我們將探討 Runway Gen-3 的功能、相較於之前模型的改進，以及其對各行業的潛在影響，如電影製作、廣告、媒體製作、教育、遊戲和 VR/ AR 開發。

什麼是 Runway Gen-3 Alpha?

Runway 推出了 Gen-3 Alpha，一個突破性的文本生成視頻 AI 模型，設定了視頻創作的新標杆。這一進階模型是 Runway 第三代視頻生成技術，能夠以令人印象深刻的速度和精度生成高解析度、詳細且一致的視頻。

這個模型從簡單的提示生成高質量視頻的能力展示了其創意靈活性的潛力。藝術家可以探索多樣的概念和風格，知道這個模型能夠處理複雜的視覺需求。

Prompt：一部日本動畫電影，一位年輕女子站在船上回頭看向鏡頭。

這個動漫風格的視頻展示了 Gen-3 在角色參考和細粒度時間控制（精確管理和操縱事件的時間和順序）的能力，其一致的藝術方向和流暢的鏡頭運動。對小細節的關注，如水的運動和反射，增加了現實感和吸引力。

Runway Gen-3 何時推出？

在短暫的 alpha 測試階段後，Runway 已經推出了 Gen-3 Alpha 供用戶試用。在更新本文時，您現在可以註冊帳戶並訂閱開始使用這個工具。

Runway Gen-3 的費用？

目前 Gen-3 模型僅對付費訂閱者開放。Runway 使用基於 GPU 使用量的按需付費模式，使得用戶能夠獲取必要的計算能力而無需進行重大硬件投資。

有幾個使用層級 - 免費的 “Basic” 層級（有使用限額），以及 “Standard” - $12/月、 “Pro - $28/月 和 “Unlimited” - $76/月) 選項。

Runway Gen-3 對比 Sora AI

Runway Gen-3 和 OpenAI 的 Sora 是兩個在 AI 驅動視頻生成領域最進階的模型。

Runway Gen-3 基於視覺變壓器、擴散模型和多模態系統，以實現高保真度和時間一致性。擴散模型從噪聲中迭代細化圖像，從而產生逼真、高解析度的視覺效果。Gen-3 支持文本生成視頻和圖像生成視頻等功能。

其與周圍物體的互動以及現實的陰影和反射展示了模型生成高解析度、詳細畫面的能力，為輸出增添了電影品質。

從技術角度的比較

Sora 由 OpenAI 開發，使用與 Midjourney 類似的擴散模型技術，從噪聲開始，逐步細化，直到出現連貫的場景。基於變壓器架構，Sora 將視頻表示為數據塊的集合，逐幀學習文本描述和視覺呈現之間的複雜映射。

Sora 能夠處理各種持續時間、解析度和縱橫比的多樣視覺數據。Sora AI 在動態場景創建方面表現出色，展示了對光照、物理和鏡頭運作的深刻理解。

該模型能夠生成具有連貫過渡的長視頻，具體和富有表現力的視覺故事。Sora AI 擁有強大的安全協議，如對抗測試和檢測分類器，以避免與錯誤信息、偏見和有害內容相關的風險。

Runway 的 Gen-3 Alpha 是一系列新模型中的第一個，專注於改進其前身的保真度、一致性和運動。它在大規模多模態學習的新基礎設施上進行訓練，結合視頻和圖像訓練。Gen-3 Alpha 支持各種工具，包括文本生成視頻、圖像生成視頻和文本生成圖像，以及運動筆刷和高級攝像機控制等控制模式（稍後會詳細介紹）。

這兩個模型的目標是推動 AI 驅動視頻生成的邊界：Runway Gen-3 專注於開發模擬基於現實人類行為和複雜數據的物體的通用世界模型，而 Sora AI 繼續其長視頻生成和物理模擬能力。

結果比較

與現有的圖像生成模型（如 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion）相比，Runway Gen-3 在生成高保真、詳細和上下文豐富的視頻方面表現出色。利用視覺變壓器和擴散模型等進階算法，Gen-3 達到了顯著的時間一致性，確保穩定和逼真的視頻幀。

Gen-3 包含了一種安全方法，作為負責任 AI 概念的一部分，技術上是一個基於 C2PA 標準的系統，向視頻添加元數據，表明其 AI 來源和創建細節。

Runway Gen-3 範例

提示：一個紅色氣球穿越小徑

實施安全措施對於企業、政府和初創公司越來越重要，無論是開源還是閉源。AI 驅動組織的商業模式策略必須優先考慮 AI 安全問題。

Sora 也展示了卓越的視頻生成能力。Sora 使用與 Midjourney 類似的擴散模型技術，從噪聲開始，逐步細化，創造連貫且生動的場景。

同樣基於變壓器架構，Sora 將視頻表示為數據塊的集合，使其能夠有效處理各種持續時間、解析度和縱橫比的多樣視覺數據。Sora 在創建具有複雜細節的動態場景方面表現出色，展示了對光照、物理和鏡頭運作的深刻理解。它能夠生成具有連貫過渡的長視頻。

OpenAI Sora 範例

也許 Sora 和 Gen-3 之間最大的區別是，目前唯一可以讓用戶實際操作的模型是 Runway Gen-3。
功能 Runway Gen-3 Sora AI
輸出質量 高保真且詳細的視覺效果，保持幀間一致性 高質量的視頻生成，動態且富有表現力的場景，展示了強大的物理互動和三維一致性
速度和效率 90秒內生成10秒的視頻片段 效率高，但具體生成時間並未被強調為主要功能
技術功能 整合了先進的安全功能，包括 C2PA 來源系統。 使用再標註技術進行訓練，擴散變壓器以提高可擴展性，並具有防止濫用的強大安全協議
使用案例 適合製作詳細且現實的視頻內容，如電影製作、遊戲和廣告行業。 在創建詳細且動態的視覺故事方面表現出色，適合長篇內容和複雜場景生成。

Runway Gen-3 和 Sora AI 之間的競爭可能會推動該領域的進一步發展，造福於各行各業和應用。

Runway Gen-3 的關鍵特點

根據 Runway 的官方公告（以及視頻證據），Gen-3 相比之前的模型有了重大改進：

高保真視頻生成

Runway Gen-3 展示了其視頻質量相較前代的提升。它以比 Gen-2 快兩倍的速度生成視頻，同時保持出色的保真度。Gen-3 在創建現實運動方面表現出色，包括跑步和行走等複雜動作，這得益於進階的 AI 算法，能夠準確渲染人體運動和解剖。

該模型展示了優越的時間一致性，這意味著角色和元素在整個視頻中保持穩定和連貫。潛在的使用案例包括電影製作，其中需要高質量的視覺效果，以及社交媒體、廣告和藝術視頻的內容創作。

進階控制

Runway Gen-3 引入了進階的控制功能，顯著提高了視頻生成中的創意性和精確性。模型的角色參考自定義使用單詞，允許創作者在不同項目中重用這些參考，以保持設計角色的一致外觀。這種能力提供了更大的創意自由，因為開發複雜敘述並將其實現變得更加容易。

輸出場景的細節和可控功能使得像遊戲和虛擬現實這樣的行業能夠從中大大受益，在這些行業中，角色的一致性和詳細環境的渲染是創作過程中的重要部分。這段視頻展示了模型在渲染環境方面的非凡能力，能夠生成極其詳細和複雜的場景。

提示：一道煙霧穿越吵鬧的市集。

用戶友好界面

Runway Gen-3 使用了一個更新的用戶界面，該界面針對初學者和專業人士設計，提供直觀且用戶友好的體驗，使各種技術水平的用戶都能簡化視頻生成過程。無需大量培訓或事先經驗，就能立即創建高質量的視頻。該界面非常適合公司培訓和教育用途，重點是內容質量而不是技術複雜性。

Gen-3 的技術創新

這個模型比之前的版本生成視頻的速度快兩倍，並引入了進階的功能，例如使用單詞進行角色參考自定義模型。它解決了 AI 視頻生成中的複雜挑戰，如創建現實運動和保持視頻的一致性。

現實角色運動

Gen-3 在生成現實運動方面表現出色，這一直是 AI 視頻生成中的一個挑戰。複雜的動作如跑步、行走和其他需要準確渲染人體運動和解剖的動態活動。它能夠生成照片級現實的人物動畫，這為敘事驅動的內容開創了新可能。

Gen-3 在渲染逼真人體運動和動態活動方面的熟練度，體現在流暢且現實的跑步動畫中，創造了富有表現力、照片級現實的人物，適合敘事驅動的內容。

視覺一致性

之前的模型常常在幀間變形和不一致性上存在問題，但 Gen-3 展示了優越的時間一致性，角色和元素從開始到結束都保持穩定和連貫。

Runway Gen-3 還能生成慢動作視頻，這提供了創作靈活性，創作者可以在後期處理中加速這些視頻以達到所需效果。

細粒度時間控制

Gen-3 Alpha 的訓練包括高度描述性和時間密集的字幕，允許對視頻生成進行精確控制。這意味著 AI 能夠理解隨時間變化的場景詳細描述。因此，它可以在視頻中的不同元素或場景之間創建平滑且富有創意的過渡。它還能夠進行精確的關鍵幀設置，可以在視頻時間軸上的確切時刻放置或修改特定元素。這種控制水平允許用戶生成複雜、細膩的視頻，具有平滑過渡和精確的時序，類似於熟練的人類動畫師或電影製作人所創作的效果。

慢動作

Runway Gen-3 可以生成慢動作視頻，這提供了創作靈活性，創作者可以在後期處理中加速這些視頻以達到所需效果。

提示：一名中年光頭男子在一頂捲髮假髮和太陽鏡突然落到他頭上後變得開心起來。

進階的 AI 算法

Runway Gen-3 採用一套進階的機器學習算法來實現其視頻生成能力。視覺變壓器處理視頻幀序列，保持時間一致性，確保元素在整個視頻中保持穩定。擴散模型從噪聲中逐步細化圖像，生成具有詳細且高解析度視覺效果的現實視頻。

多模態 AI 模型整合了各種數據類型——文本、圖像和視頻，允許 Runway Gen-3 生成具有上下文豐富和準確的視頻。這些模型利用多樣的數據來源來增強視頻內容。擴散模型以其生成銳利和詳細視頻幀的能力聞名，能夠理解輸入數據的基本結構和內容。這些複雜的算法共同生成了具有精確運動動態的逼真動畫，提升了生成視頻內容的整體質量。

與其他工具的整合

Runway Gen-3 與其他 Runway AI 工具整合，提供文本生成視頻、圖像生成視頻和進階視頻編輯工具，用於創作複雜且定制化的視頻。例如，將 Gen-3 的視頻生成器與 Runway 的運動筆刷和直接模式工具結合使用，可以控制動畫和攝影機運動，擴展其可能性。

Runway Gen-3 的潛在應用和使用案例

我們知道 AI 視頻工具的潛力是巨大的，讓我們看看哪些行業和領域可以從 Runway Gen-3 中受益：

AI影片用於電影製作

憑藉其高保真視頻生成能力，電影製作人可以創建詳細且現實的場景。例如，我們已經看到 Runway AI 工具被《瞬息全宇宙》的編輯用來製作動態視覺效果，提升了影片的故事性和視覺吸引力。

自定義攝影機控制和運動功能的整合使得實現複雜鏡頭變得更容易。這些能力本來需要大量資源和時間投入。

AI影片用於廣告和行銷產業

Gen-3 模型生成一致且視覺吸引力的內容的能力可以幫助營銷人員講述引人入勝的品牌故事，吸引觀眾的注意。組織可能有機會創建與品牌一致的視頻，這對於提高參與度至關重要。

Runway 還與主要娛樂和媒體公司合作，開發 Gen-3 的定制版本。這些定制模型提供了對角色風格和一致性的增強控制，滿足特定的藝術和故事需求。這種合作為尋求在內容創作中利用 AI 的行業開創了新可能，使得模型能夠精確調整以符合其獨特需求和創意願景。

AI影片用於教育內容

Runway Gen-3 在教育領域也具有潛力。該模型可以用來創建引人入勝和互動的教育視頻，幫助呈現複雜的主題。

教育工作者可以利用 AI 視頻生成工具的潛力來製作高質量的視覺內容，增強不同學習風格的學習體驗。Gen-3 可用於教學視頻、虛擬實驗室和互動教程，所有這些都可以提高學生的參與度和保留率。

未來展望與發展

Runway 對創意產業 AI 未來的願景

Runway 正通過其先進的 AI 驅動工具引領創意未來。公司的願景是將高保真內容創作的機會民主化，賦予各行業的藝術家和創作者力量。

通過不斷推動 AI 和機器學習的邊界，Runway 旨在改變故事講述和視覺內容製作，讓所有人都能夠使用複雜的 AI 工具，無論其技術專長如何。

這一願景得到了重大投資的支持，例如最近的 1.41 億美元融資，將用於擴大研究力度並開發新的直觀產品體驗。

Gen-3 未來功能和潛在更新

Gen-3 Alpha 正在引入幾個突破性功能，以提高其可用性和創意潛力。未來的更新將包括對視頻生成的更精細控制，允許創作者更精確地指定結構、風格和運動等細節。它將得到 Runway 工具套件的支持，包括文本生成視頻、圖像生成視頻、高級攝影機控制、導演模式和運動筆刷，這些工具使用戶能夠從簡單提示生成複雜且動態的視覺內容。

通用世界模型

通用世界模型（General World Models，GWMs）代表了 AI 研究中的一個雄心勃勃的概念，旨在創建能夠全面理解和模擬視覺世界及其動態的系統，涵蓋各種現實世界場景。

與僅限於特定上下文的先前世界模型不同，GWMs 旨在建立多樣環境的內部表示，並在其中模擬未來事件。這一項目面臨的挑戰包括生成一致的環境地圖、在這些環境中實現導航和互動，以及捕捉世界動態和現實人類行為。

當前的視頻生成系統如 Gen-3 被視為早期且有限形式的 GWMs。開發更先進的 GWMs 有可能徹底改變 AI 與物理世界互動和理解的能力，標誌著 AI 技術的一個重大進步。

Runway 工具套件

文本生成視頻

通過 Runway 的文本生成視頻工具，用戶可以通過輸入文本提示來生成視頻。用戶可以調整各種設置，如固定種子數、放大和幀插值，以提高視頻的一致性和分辨率。文本生成視頻工具直觀；通過調整設置，如固定種子數、放大和幀插值，用戶可以實現一致的高分辨率輸出。視頻風格的多樣性無窮無盡，從簡單描述到複雜場景應有盡有。

圖像生成視頻

圖像生成視頻工具將靜態圖像轉換為動態視頻。過程開始於用戶上傳圖像，然後調整設置以增強細節和分辨率。這是動畫照片和從靜態圖像創作視覺故事的理想工具。

高級攝影機控制

Runway 的高級攝影機控制提供了對生成視頻中攝影機運動的精確控制，選項包括定義攝影機路徑、調整運動值和創建循環視頻。非常適合電影製作人創建動態和複雜的攝影機運動。

提示：超高速放大蒲公英，展示夢幻般的宏觀抽象世界。

導演模式

導演模式使用戶能夠完全控制視頻生成過程，並使用定向循環視頻等功能，這有助於從短片段創建更長的連續視頻。用戶還可以使用關鍵幀來使視頻更具動態和俐落感，帶有專業的觸感。

運動筆刷

運動筆刷工具使用戶能夠在視頻中的特定區域或主題添加運動，創建目標動畫和精細運動效果，從而創作出詳細且視覺吸引人的內容。用戶在生成視頻中定向和控制運動動態的能力得到了增強。

Runway 的工具套件共同提供了一個強大的平台，供 AI 驅動的視頻生成使用，為從初學者到專業人士的創作者提供更多控制。

結論

Runway Gen-3 Alpha 代表了高保真可控視頻生成方面的突破性進展。作為 alpha 系列中的第一個新模型，Gen-3 在大規模多模態訓練的新基礎設施上進行了訓練。

Gen-3 代表了朝著構建通用世界模型邁出的一步，這些模型能夠生成照片級現實的人物和具有細膩動作和情感的複雜環境。通過其在視頻和圖像上的訓練，支持 Runway 的工具套件，以及對生成內容的結構、風格和運動的先進控制模式，為用戶和藝術家提供了創作自由。

與 Sora 一樣，Runway Gen-3 是生成式 AI 領域的一個令人興奮的工具。如果您還沒有，我建議您查看 DataCamp 上提供的生成式 AI 課程、認證、項目和學習資料。

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