Runway 推出 Gen-4：新一代 AI 视频生成模型，主打世界一致性与可控性-首席AI分享圈

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人工智能研究公司 Runway 近日发布了其下一代媒体生成 AI 模型系列—— Runway Gen-4。该模型旨在解决当前 AI 视频生成中普遍存在的一致性难题，并提升内容生成的可控性，标志着向更稳定、更具叙事能力的 AI 创作工具迈出了重要一步。

突破一致性瓶颈

根据 Runway 的介绍， Runway Gen-4 的核心突破在于其维持“世界一致性”的能力。用户现在可以更精确地生成在不同场景中保持一致的角色、地点和物体。通过设定初始的视觉风格和感觉，模型能够在后续生成中维持连贯的世界环境，同时保留每一帧独特的风格、情绪和电影化元素。更值得注意的是，模型支持从多个视角和位置重新生成这些元素，这对于构建复杂的叙事场景至关重要。

Runway Gen-4 能够结合视觉参考（如单张角色图片）和文本指令来创作新的图像和视频，确保风格、主体、地点等方面的高度一致性。这意味着创作者在讲述自己的故事时，拥有了前所未有的创意自由度，能够让虚拟角色或物体穿越不同的光照、环境和处理方式，而无需进行复杂的模型微调或额外的训练。

提升可控性与生成质量

除了出色的一致性， Runway Gen-4 在多个维度展现了其强大的能力：

多角度场景覆盖 (Coverage): 用户只需提供主体的参考图像并描述所需的镜头构图， Runway Gen-4 便能生成不同角度的镜头，满足场景拍摄需求。
生产级视频质量 (Production-Ready Video): 该模型在生成高动态、动作自然的视频方面表现突出，同时保证了主体、物体和风格的一致性。其对提示词的理解和对物理世界的模拟能力也达到了新的水准。
物理模拟 (Physics): Runway 声称 Gen-4 在模拟现实世界物理规律方面取得了显著进展，这是朝着能够理解世界运作方式的通用生成模型迈出的重要一步。虽然具体的模拟精度和范围有待进一步验证，但这无疑是 AI 视频生成领域的一个重要探索方向。
生成式视觉效果 (GVFX): Runway Gen-4 引入了 GVFX 的概念，提供了一种快速、可控且灵活的视频生成方式，能够与实拍、动画和传统 VFX 内容无缝衔接，为视觉特效制作开辟了新的可能性。

叙事潜力与行业应用

为了验证模型的叙事能力， Runway 使用 Gen-4 制作了一系列短片和音乐视频。这些作品展示了模型在维持角色、环境和风格统一性方面的实际效果。

了解更多关于叙事能力的测试

Runway Gen-4 的发布正值 AI 视频生成技术快速发展之际。虽然市面上已有其他模型（如 OpenAI 的 Sora、Pika 等）在不同方面展现了惊人的能力，但 Runway Gen-4 明确将“一致性”和“可控性”作为核心卖点，并强调无需微调即可实现，这直接击中了当前许多创作者在使用 AI 生成长内容或复杂场景时的痛点。如果其宣称的能力能够在实际应用中得到广泛验证和稳定复现，无疑将对电影制作、广告创意、游戏开发等领域产生深远影响，进一步降低高质量视觉内容的创作门槛，并可能改变现有的生产流程。

此外， Runway 近期宣布的与狮门影业 (Lionsgate)、翠贝卡电影节 (Tribeca Festival) 和 Media.Monks 等行业伙伴的合作，也显示了其将 Gen-4 推向专业级应用的决心。

目前，用户已经可以通过 Runway 的平台尝试使用 Runway Gen-4。随着技术的不断迭代和更多应用场景的涌现， Runway Gen-4 是否能真正定义下一代 AI 媒体创作的标准，市场将拭目以待。

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