生成式人工智能（AIGC）正在重塑我们对“内容创作”的认知，而图像与视频生成技术的演进，堪称这场革命的核心战场。今天，我们就通过一张时间线图，带你穿越生成式AI在图像、视频领域的技术长河，从早期实验到Sora的里程碑突破，看懂每一步迭代的价值与意义。

一、技术黎明：生成式AI的“创世基石”（2016年前）

生成式AI的故事，要从两个关键起点讲起：

• 序列建模的萌芽：multilayer LSTMs
  多层长短期记忆网络（LSTMs）是早期处理时序数据的核心工具。它能捕捉“序列依赖关系”，为后续视频这类时序性强的内容生成埋下了伏笔——毕竟视频本质是“图像的时序序列”。

• 生成对抗的革命：GAN
  生成对抗网络（GAN）的诞生，是生成式AI的“破局点”。它通过“生成器（造内容）”和“判别器（辨真假）”的对抗训练，让AI能生成以假乱真的图像。从此，“生成逼真内容”有了系统性框架。

二、分野与深耕：图像与视频的技术探索（2016-2020）

从2016年开始，生成式AI开始分化出**“图像生成”和“视频生成”两条技术支线**，各自在探索中突破：

（1）图像生成：从“能不能做”到“做得精美”

• 2016年：DCGAN与Pix2Pix的“从无到有”

  • DCGAN（深度卷积GAN）：把卷积神经网络（CNN）引入GAN，解决了传统GAN训练不稳定、生成图像模糊的问题，让“生成清晰图像”成为可能。
  • Pix2Pix：属于“条件GAN”的经典应用，实现“图像到图像”的转换（比如把建筑线稿变成写实照片），证明了GAN在“风格化创作”上的潜力。

• 2018年：BigGAN、StyleGAN2的“精益求精”

  • BigGAN：主打“大规模高分辨率”，能生成亿级参数规模的高清图像，把生成质量推到新高度。
  • StyleGAN2：专注“风格可控性”，可以精准控制图像细节（比如人脸的发型、妆容），成为“AI换脸”“虚拟偶像生成”的技术底座。
  • VQ-VAE-2：走了“矢量量化”的路子，把图像编码成离散的“语义块”，既提升了生成效率，又能让AI学习到更结构化的图像知识。

（2）视频生成：从“动态模拟”到“时序理解”

视频生成的难点在于**“时序连贯性”和“动态合理性”**，早期模型都在攻克这两个痛点：

• 2016年：Recurrent Environment Simulators、VGAN、MoCoGAN
  这些模型尝试用“循环结构”（比如类LSTM的递归网络）捕捉视频的时序信息，试图模拟“动态环境”（比如物体的运动轨迹、场景的变化逻辑）。

• 2018年：World Model、DVD-GAN

  • “World Model”主打“世界建模”，让AI先学习现实世界的物理规律、场景逻辑，再生成符合常识的动态视频。
  • “DVD-GAN”则聚焦“动态细节还原”，优化视频帧之间的过渡自然度，减少“画面抖动、细节丢失”的问题。

三、爆发与颠覆：从“单点生成”到“多模态宇宙”（2020-2024）

2020年后，生成式AI进入**“大模型驱动”的爆发期**，图像和视频生成都迎来了“质的飞跃”。

（1）图像生成：“文本驱动”的创意革命

• 2020年：DALL-E的“破冰者”
  OpenAI的DALL-E首次实现“文本→图像”的规模化生成，用Transformer架构替代了传统GAN的框架，证明“大模型+多模态”能解锁更自由的创意空间（比如生成“会飞的热狗”这种脑洞画面）。

• 2022年至今：DALL-E 2/E3、Imagen、Midjourney、Stable Diffusion的“百家争鸣”

  • DALL-E 2/E3：在“图像质量、生成速度、细节丰富度”上持续迭代，支持“图像局部编辑”“风格迁移”等精细化操作。
  • Imagen（谷歌）：主打“文本对齐度”，能更精准地把文字描述转化为图像（比如“一只穿着西装的猫在太空舱里喝咖啡”，细节还原度极高）。
  • Midjourney：以“艺术化生成”出圈，生成的图像充满油画、赛博朋克等风格化质感，成为设计师、艺术家的创意工具。
  • Stable Diffusion：凭借“开源生态”大火，开发者可以基于它训练自定义模型（比如专属的动漫风格、历史人物风格），让生成式AI的应用门槛大幅降低。

（2）视频生成：从“短片段”到“长叙事”的跨越

视频生成的技术路径在这一阶段也迎来了密集突破：

• 2020年左右：VideoGPT、NUWA（微软）
  这些模型尝试把“GPT式的自回归逻辑”引入视频生成，让AI像写文字一样“逐帧生成视频”，探索“长时序视频”的建模可能。

• 2022年至今：GEN-1/GEN-2、Stable Video Diffusion、VideoPoet、Sora的“技术狂飙”

  • GEN-1/GEN-2（Runway）：GEN-1实现“图像→视频”的风格化生成（比如把静态画变成动态动画）；GEN-2更进一步，支持“文本→视频”的直接生成，还能模仿现实镜头语言（如运镜、剪辑）。
  • Stable Video Diffusion：是Stable Diffusion在视频领域的延伸，能基于文本或图像生成短时长、高连贯的视频片段。
  • VideoPoet（谷歌）：主打“多模态指令”，支持“文本+音乐+图像”驱动的视频生成，探索“多感官协同创作”。
  • Sora（OpenAI，2024年）：堪称视频生成的“里程碑”，能基于文本生成分钟级、高保真、逻辑连贯的长视频（比如“一群企鹅在纽约时代广场跳踢踏舞”），标志着AI在“动态叙事、物理一致性、场景复杂度”上的全面突破。

四、未来展望：生成式AI的“下一站”

从这张时间线图可以清晰看到，生成式AI在图像、视频领域的演进逻辑是**“从工具化到智能化，从单点生成到多模态叙事”**。未来的趋势可能集中在：

• 更自然的“多模态交互”：文本、图像、音频、视频的边界进一步模糊，AI能理解“跨模态指令”（比如“根据这段音乐生成对应的科幻短片”）。
• 更高效的“长内容生成”：像Sora这样的长视频模型会持续优化，支持“电影级叙事”“虚拟世界构建”等复杂需求。
• 更普惠的“个性化创作”：开源生态和低代码工具会让普通人也能定制专属的生成模型，实现“千人千面”的创意表达。

这场由GAN开启、由大模型推动的生成式AI革命，还在持续改写“内容创作”的定义。从静态图像到动态视频，从工具辅助到创意主导，我们正见证一个“AI赋能全民创作”的新时代加速到来。