领航文生视频时代 国产AIGC公司开启智能新场景
“这是一条充满希望、值得全力以赴去拼抢的赛道。”2月16日，人工智能领军企业OpenAI发布了Sora，引发了关于AI技术发展、未来产业变革等领域的强烈关注，国内在文生视频领域的快速跟进会否掀起新的“百模大战”，在这条被激活的全新赛道上，有机会做出自己的“现象级产品”吗？智象未来创始人兼首席执行官、加拿大工程院外籍院士梅涛接受记者采访时表示，相较于大语言模型，国内外在AI文生视频领域的技术差距并没有外界想象的那么大，仍有追赶机会，而其市场前景很大。
文生视频时代以人工智能为核心，以视频为主要传播媒介，正引领着全球的信息传播方式和内容消费习惯发生翻天覆地的变化。与此同时，国内生成式人工智能初创公司HiDream.ai 智象未来悄然兴起，作为一家专注于多模态人工智能生成内容（AIGC）的公司，HiDream.ai 智象未来团队在图像和视频生成领域取得了显著的成果，为行业的发展注入了新的活力。
智象未来在成立之初即立下做国内最强的多模态视觉大模型和应用的目标。2023年3月，智象未来公司成立，种子轮融资完成；2023年5-6月开始团队组建核心团队组建，算力资源到位；同年8月，大模型发布千象1.0上线，智象大模型参数超60亿；9-10月，产品/技术迅速迭代，大模型参数超100亿，电商产品“E象”上线，入驻上海模速空间；12月，成为首批通过模型和算法双备案的公司，种子+轮融资完成，是商业化阶段性的里程碑；2024年1月，市场拓展/用户增长持续进行，千象月活突破5万，签约了20多个中腰部电商客户和2000家中小电商客户。
在人工智能领域，技术创新和突破是推动行业发展的关键。HiDream.ai智象未来的主要产品和服务包括自研的“智象视觉大模型”，这一模型参数超过130亿，能够实现文本、图片、视频等多模态内容的生成。此外，公司还推出了两大应用平台：Pixeling千象和E象。Pixeling千象是一个全中文易上手的AIGC创作平台，提供图片生成、视频生成、图片编辑等功能，极大地提升了设计全流程工作效率。而E象则是专为电商卖家打造的AI制图工具，通过一键生成海量真实场景商品图。
在基础模型层面，智象未来团队已经完成了图像Diffusion Transformer架构130亿参数规模的训练，并计划在2024年Q1推出重大迭代的图像基础模型（V3.0）。同时，该团队也在积极将这一技术迁移到视频生成领域，预计在三月底和五月分别两次实现视频基础模型的大幅升级（V2.0），独特之处在于对视频生成过程中的关键要素——视觉故事性、内容确定性、超高清画质（4K/8K）以及全局和局部可控性的专注等。
“这是一条充满希望、值得全力以赴去拼抢的赛道。”2月16日，人工智能领军企业OpenAI发布了Sora，引发了关于AI技术发展、未来产业变革等领域的强烈关注，国内在文生视频领域的快速跟进会否掀起新的“百模大战”，在这条被激活的全新赛道上，有机会做出自己的“现象级产品”吗？智象未来创始人兼首席执行官、加拿大工程院外籍院士梅涛接受记者采访时表示，相较于大语言模型，国内外在AI文生视频领域的技术差距并没有外界想象的那么大，仍有追赶机会，而其市场前景很大。
文生视频时代以人工智能为核心，以视频为主要传播媒介，正引领着全球的信息传播方式和内容消费习惯发生翻天覆地的变化。与此同时，国内生成式人工智能初创公司HiDream.ai 智象未来悄然兴起，作为一家专注于多模态人工智能生成内容（AIGC）的公司，HiDream.ai 智象未来团队在图像和视频生成领域取得了显著的成果，为行业的发展注入了新的活力。
智象未来在成立之初即立下做国内最强的多模态视觉大模型和应用的目标。2023年3月，智象未来公司成立，种子轮融资完成；2023年5-6月开始团队组建核心团队组建，算力资源到位；同年8月，大模型发布千象1.0上线，智象大模型参数超60亿；9-10月，产品/技术迅速迭代，大模型参数超100亿，电商产品“E象”上线，入驻上海模速空间；12月，成为首批通过模型和算法双备案的公司，种子+轮融资完成，是商业化阶段性的里程碑；2024年1月，市场拓展/用户增长持续进行，千象月活突破5万，签约了20多个中腰部电商客户和2000家中小电商客户。
在人工智能领域，技术创新和突破是推动行业发展的关键。HiDream.ai智象未来的主要产品和服务包括自研的“智象视觉大模型”，这一模型参数超过130亿，能够实现文本、图片、视频等多模态内容的生成。此外，公司还推出了两大应用平台：Pixeling千象和E象。Pixeling千象是一个全中文易上手的AIGC创作平台，提供图片生成、视频生成、图片编辑等功能，极大地提升了设计全流程工作效率。而E象则是专为电商卖家打造的AI制图工具，通过一键生成海量真实场景商品图。
在基础模型层面，智象未来团队已经完成了图像Diffusion Transformer架构130亿参数规模的训练，并计划在2024年Q1推出重大迭代的图像基础模型（V3.0）。同时，该团队也在积极将这一技术迁移到视频生成领域，预计在三月底和五月分别两次实现视频基础模型的大幅升级（V2.0），独特之处在于对视频生成过程中的关键要素——视觉故事性、内容确定性、超高清画质（4K/8K）以及全局和局部可控性的专注等。
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