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随着sora等模型的惊艳登场，文生视频大模型已经成为AI领域炙手可热的赛道。然而在国内提供服务，必须跨过算法备案和大模型备案这两道门槛，备案之路可谓是挑战重重，本文带你直面文生视频算法、大模型备案的核心难点。

文生视频大模型定义

文生视频大模型的核心功能是根据文本描述自动生成对应视频内容。

其技术原理核心在于：借助自然语言处理（NLP）解析文本语义内涵，精准提取关键信息；再结合计算机视觉（CV）技术生成匹配的视频帧，同时通过生成对抗网络（GAN）或扩散模型（Diffusion Models）保障生成视频的连贯性与视觉真实性。

文生视频技术发展

1 技术发展路径图

发展

2 文生视频典型应用场景

应用

影视制作、广告营销、教育与培训、社交媒体内容创作、游戏开发、医疗健康可视化以及新闻媒体。

3 当前主流文生视频大模型

举例

大模型备案

1 需要做算法备案以及大模型备案吗？

算法备案：文生视频属于算法备案中的”生成合成类“，只要面向境内提供服务，具备舆论属性或社会动员能力，则必须要算法备案。

大模型备案：因为文生视频提供了生成式人工智能服务，如果使用自研技术或者对第三方技术二开，那么就需要大模型备案。

2 大模型备案难点

难点一：动态内容安全管控难

核心挑战：文生视频的内容安全审核维度呈指数级增长。它不仅需要审核每一帧静态画面（涉黄、涉暴、政治敏感元素等），更需要审核帧与帧之间动态连贯表达的含义。

具体难点	举例
违法违规内容	一个单帧看似无害的画面，连贯起来可能描述了详细的违法过程（如犯罪教学）、或包含了侮辱性、诽谤性的动态情节
隐性不良导向	可能生成宣扬拜金、躺平、性别对立等不符合社会主义核心价值观的动态场景和叙事，这种导向隐藏在情节发展中，识别难度极大

备案思路：采用针对视频内容的多模态大模型进行安全过滤、建立多层审核机制，向监管机构证明内容安全机制健全、高效。

难点二：数据合规性证明难

核心挑战：文生视频模型需要海量的视频/文本对数据进行训练。这些数据的来源合法性、版权清晰度和个人信息处理合规性是备案审查的重点，也是企业最难自证清白的环节。

具体难点	举例
版权风险突出	训练数据中可能包含大量未经授权的影视作品、动漫、纪录片片段，导致生成的视频存在潜在的著作权侵权风险
个人信息泄露风险	训练数据中若包含来自互联网的公开视频，极有可能混入可识别到特定个人的面孔、声音、行踪等个人信息
“数据投毒”与偏见	数据集中若存在质量低劣、带有严重偏见（如种族、性别、地域歧视）的内容，模型会学习并放大这些偏见，生成歧视性视频

备案思路：构建合规数据供应链和准备详细的数据来源说明、数据清洗与偏见审计和个人信息识化方案。

难点三：算法安全评估界定难

核心挑战：文生视频大模型是典型的“黑箱模型”，其内部决策逻辑极其复杂。在备案前的安全评估中，如何向评估方清晰、可信地证明模型的

具体难点	举例
“可控生成”能力证明	如何证明你的模型在接收到1000条恶意指令时，能100%拒绝生成有害内容？如何证明其不会因“提示词注入”攻击而失控？
可解释性不足	很难解释模型为何会生成某个特定视频，当生成内容出现偏差或错误时，定位原因非常困难
评估标准尚待完善	针对文生视频这种新兴技术的安全评估细则和标准仍在探索中，企业可能需要与监管部门进行大量沟通，共同界定评估的边界和方法

备案思路：准备安全评估报告，汇报技术方案和安全管理措施，其中包含大量的、覆盖各种极端和敏感场景的测试用例。

4 深度伪造滥用防御难

核心挑战：文生视频是“深度伪造”技术的终极形态。一旦被恶意使用，可生成以假乱真的名人发言、政治事件、社会新闻等视频，对国家安全、社会稳定和个人权益造成极其严重的危害。

备案思路：内置数字水印和溯源技术，无缝嵌入难以去除的、符合监管要求的数字水印或隐形标识，以实现内容的可追溯、可鉴别。

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