传媒行业GenAI之四十二:李飞飞空间智能谷歌Genie2,AI3D再突破

业及产业 行业研究/行业点评 证券研究报告 传媒 2024 年 12 月 08 日 李飞飞空间智能谷歌 Genie2,AI 3D 再突破 看好 ——GenAI 之四十二 证券分析师 林起贤 A0230519060002 linqx@swsresearch.com 袁伟嘉 A0230519080013 yuanwj@swsresearch.com 任梦妮 A0230521100005 renmn@swsresearch.com 夏嘉励 A0230522090001 xiajl@swsresearch.com 赵航 A0230522100002 zhaohang@swsresearch.com 研究支持 黄俊儒 A0230123070011 huangjr@swsresearch.com 联系人 林起贤 (8621)23297818× linqx@swsresearch.com 本期投资提示: ⚫ AI 3D:向混合 3D 路径迈进,世界模型有新进展。AI 3D 生成工具仍在技术快速进步期,23H2 后混合 3D 路径正成为重要进步方向,一定程度上缓解高质量数据集匮乏难题。3D 资产生产周期长、高度依赖人工,AI 3D 时代核心生产要素将从人力变更为算力,内容生产厂商可实现在低边际生产成本条件下增加 3D 内容。内容创作门槛降低,AI 3D 工具可以简化 3D 内容生产流程,例如可视化内容编辑器可替代传统引擎,用户可以通过拖拽开发模块、文字描述等完成内容创作。除 AI 3D 工具之外,世界模型也将是未来 3D 内容生产重要方向,可直接生成具备可交互特性的视频/3D 场景,如近期由李飞飞联合创办的 World Labs 发布的“空间智能”模型,谷歌发布的 Genie 2。均可实现一张图生成一个 3D 世界,前者更进一步挖掘世界的物理本质,后者每一帧生成都是像素预测,并通过额外用户输入引导下一帧概率分布。 ⚫ 游戏:AI 3D 直击研发核心环节,游戏供给有望迎来革命。23 年以来,受益于 AI 在文生文/文生图/文生代码等方向逐步成熟,游戏公司工作流中已开始广泛应用 AI 文案/AI绘图(2D)/AI 代码/AI 配音等工具,3D 或是缺少的最后一环。AI 3D/世界模型的成熟和应用有望改变游戏供给逻辑,实现 UGC 和千人千面。 ⚫ XR:3D 是最主要内容形态,AI 提效将极大丰富内容与场景。原生 3D 内容是 XR 时代最主要的内容形态。AI 3D 的发展将极大提升虚拟 3D 内容的生产效率,增加场景,如Meta 的 AR 眼镜基于 Reality Labs Research 的 SceneScript 模型可识别现实世界对象并生成场景布局,NVIDIA 将基于 OpenUSD Omniverse 的企业数字孪生 3D 模型引入苹果 Vision Pro。 重点标的: ⚫ 3D 内容创作者社区:战略投资 CG 网的【视觉中国】。 ⚫ 游戏:重点,自研 GiantGPT、原生 AI 玩法实装、老产品稳定性超预期的【巨人网络】;新品周期在即、布局 AI 催收/客服的【神州泰岳】;形意大模型、投资 AI 应用,以及新品储备丰富的【恺英网络】。弹性,递延储备深厚、1 月新品密集,出海tiktok 合作的【冰川网络】;25 年 2 款新品弹性大且有 AI 赋能的【电魂网络】;卡牌赛道布局全面且前瞻、AI 积极探索的【姚记科技】。其他关注【盛天网络】(AI 陪伴)【完美世界】(AI NPC 布局)【掌趣科技】(AI 3D 引擎/AI+UGC 布局)【吉比特】【三七互娱】【世纪华通】。 ⚫ 影视:IP 资源丰富,AI 等布局积极的【上海电影】、国内头部长视频、剧集、电影公司【芒果超媒】【华策影视】【光线传媒】【博纳影业】等。 ⚫ XR:风语筑、凡拓数创、丝路视觉、创维数字。 ⚫ 风险提示:海外国内 AI 3D 进展不及预期;国内外市场竞争加剧,导致参与公司的利润率降低。 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第2页 共16页 简单金融 成就梦想 1.AI 3D:向混合 3D 路径迈进,世界模型有新进展,嵌入 3D 资产生产各环节 目前看,AI 3D 生成工具仍在技术快速进步期。从技术路径来看,23H2 后混合 3D路径正成为 AI 3D 工具重要进步方向,一定程度上缓解了 AI 3D 高质量数据集匮乏难题。 2D 升维方法:可通过多张图像或视频,以 NeRF 等方法升维生成 3D 模型,以隐式表征为主。23 年 7 月高斯溅射方法发表,可实现实时渲染以及快速光栅化,前沿研究仍在快速迭代。2D 升维方法可基于丰富的图像数据集,数据上较为丰富,但在生成质量、生成速度、算力消耗上表现有不足。 原生 3D 方法:基于 3D 数据集进行训练和推理。通常使用 Transformer 和Diffusion 等方法,此前以显式表征为主(网格、体素、点云等),Shap-E 等少数模型使用隐式表征(使用连续函数表征三维体素)。原生 3D 方法具备生成速度快、生成质量高、兼容性好的优点;但高质量 3D 数据集十分匮乏,生成内容的多样性受限,当前 3D 数据集仍在加快补足。Adobe 于 23 年 11 月推出 LRM 项目《LRM: Large Reconstruction Model for Single Image to 3D》为原生 3D 方法的重要玩家。 混合 3D 方法:旨在解决原生 3D 方法数据集匮乏的难题,为当下 3D 大模型前沿的技术方向,相关工具生成质量提升较快。在最新的混合 3D 路径中,大模型研发人员将3D 信息注入预训练的 2D 模型,例如,通过多视角图像微调 Stable Diffusion 模型,使其能够生成稳定、一致的 3D 模型。该路径一方面解决了 2D 升维方法中提取的 3D 信息量较低的问题,另一方面解决了 3D 高质量数据集匮乏的问题,近年来出现众多围绕混合3D 的工作。目前混合 3D 的代表玩家包括字节跳动、Adobe、META 等。 图 1:混合 3D 正成为 AI 3D 工具重要进步方向 行业点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第3页 共16页 简单金融 成就梦想 资料来源:《A Comprehensive Survey on 3D Content Generation》,申万宏源研究 AI 3D 时代,3D 模型的边际生产成本极大幅度降低,较大程度上消除了成本、人力侧的限制,推动内容生产向 3D 升维。 3D 模型生产效率提升,抬高内容生产质量。3D 资产生产周期长、高度依赖人工,AI 3D 时代核心生产要素将从人力变更为算力,内容生产厂商可实现在低边际生产成本条件下增加 3D 内容,实现高质量、大规模 3D 内容生产。内容创作门槛降低,揭开 UGC 时代序幕。AI 3D 工具可以简化 3D 内容生产流程,例如可视化内容编辑器

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综合
2024-12-17
申万宏源
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