Runway Aleph 登场：视频生成的下半场，从“创造”走向“编辑”

美东时间 7 月 25 日，AI 视频公司 Runway 发布了其最新的研究成果——Runway Aleph。不同于其前代产品以及竞争对手们普遍专注的“文本到视频”生成能力，Aleph 被定义为一个“情境感知视频模型” (in-context video model)，将重点从凭空创造视频，转向了对现有视频内容的深度理解和编辑转换上。

这一举动，标志着在 OpenAI Sora 和快手 Kling 等模型将视频生成质量推向新高度之后，头部玩家已开始探索视频生成的下一个核心战场：可控性与后期编辑。

何为“情境感知”？

在过去，AI 视频工具的核心任务是根据文本提示 (prompt) 创造出一段全新的视频。而 Runway Aleph 的核心差异在于，它能够“读懂”一段输入视频的内部元素、场景和上下文，并在此基础上进行精准、复杂的修改。

这更像是一种智能化的视频“后期制作”，而非单纯的“拍摄”。根据 Runway 官方发布的演示，Aleph 的能力主要体现在以下几个方面：

• 生成新机位与视角

  用户可以输入一段已有的视频素材，然后通过简单的文本指令，如“生成一个中景镜头”或“从低角度拍摄”，模型便能创造出原始素材中不存在的全新机位画面。这对于影视制作来说，意味着可以用更低的成本获得丰富的镜头语言和补拍镜头。

  指令：“生成一个中景完整镜头”

• 无缝续写故事

  Aleph 能够理解视频最后一帧的内容和动态，并生成逻辑连贯的下一段镜头，从而实现故事的无缝延续。

  指令：“生成下一个镜头”

• 任意风格迁移

  将任意图像或视频的艺术风格应用到目标视频上，实现整体美学的转换。这项功能本身不新，但 Aleph 的优势在于其对内容和动态的高度保留。

  指令：“转换视频的风格”

• 修改环境元素

  这是 Aleph 最具颠覆性的功能之一。它允许用户对视频中的环境进行大刀阔斧的修改，例如改变天气（增加雨雪）、时间（从白天到黑夜）或地点，同时保持主体对象的动态和结构基本不变。这种能力将大大降低视觉特效 (VFX) 的门槛。

  指令：“增加下雨效果”

从“生成”到“编辑”的战略转向

Runway 作为最早商业化AI视频生成工具的公司之一，从 Gen-1 的视频到视频转换，再到 Gen-2 的文本到视频生成，一直在引领市场的节奏。然而，随着 Sora 和 Kling 在生成时长、分辨率和物理一致性上展现出惊人能力，纯粹的“生成”赛道变得异常拥挤。

Aleph 的发布，可以看作是 Runway 的一次战略调整：与其在“生成质量”上与巨头进行军备竞赛，不如另辟蹊径，利用自身在创意工具领域的积累，切入“生成后”的编辑与合成市场。这个市场更注重实用性、可控性和工作流整合，恰好是专业创作者的核心痛点。

Runway Aleph 的思路，不再是让 AI 成为一个一次性的“黑盒”创作者，而是将其定位成一个可以与人类创作者反复交互、迭代修改的智能助手。这种“人机协同”的模式，或许比追求全自动生成更贴近当前创意工作的现实需求。

根据官方信息，Runway Aleph 的早期访问权限将首先向企业客户和创意合作伙伴开放，随后再逐步扩大到所有用户。这延续了 Runway 一贯的策略，即优先服务专业和商业市场，通过与 Lionsgate 等公司的合作，打磨产品在实际工作流中的应用价值。