AI大模型文生视频生成能力多维测评与用户行为研究报告

一、研究背景与技术洞察

1、生成式AI技术演进

文生视频赛道的技术突破与商业化进程

多模态生成模型的架构迭代与创新方向

2、用户价值迁移

从文本生成到视频创作的效率革命

专业创作者与普通用户的场景化需求分层

二、测评体系设计

1、产品筛选逻辑

头部模型纳入标准（可灵/通义/Pixverse/Veo2/即梦等）

新兴势力补充机制

2、双盲测试框架

5组标准化提示词设计原则：

基础场景/复杂叙事/抽象概念/商业应用/情感表达

4维度评分模型：

视觉保真度（VCR）

叙事连贯性（NCA）

创意契合度（CIA）

技术稳定性（TSA）

三、用户行为研究

1、样本画像

跨行业重度用户特征分析（2025年1月-测评期周频使用）

使用记录截图核验标准与隐私保护方案

2、行为模式挖掘

提示词迭代路径：首次尝试vs熟练优化

多产品协同使用策略（功能互补性/场景适配性）

四、测评数据深度解析

1、产品横向对比

各模型在标准化提示词下的表现波动性分析

技术短板与差异化优势定位（如人物生成/场景渲染）

2、用户满意度归因

评分分布与NPS关联因素

负面反馈的语义聚类分析（如画质/逻辑/版权）

五、行业策略建议

1、产品优化方向

动态提示词优化工具开发建议

多模态协同生成的技术突破点

2、市场教育策略

用户分层运营框架（新手/专业/企业）

场景化教程的内容设计逻辑

六、伦理与合规审视

1、版权风险预警

生成内容的版权归属争议解决方案

2、数据隐私保障

使用记录核验过程中的信息脱敏机制

3、算法偏见监测

多文化场景下的视觉元素生成公平性评估

4、报告特色说明
本研究通过"标准化测试+用户行为追踪"双轨机制，构建"技术测评-用户反馈-策略建议"的闭环研究体系。重点解析文生视频生成场景下的用户价值实现路径，为生成式AI产品的功能迭代与市场拓展提供决策支撑。测评过程全程采用自动化数据采集与AI辅助分析，确保结果客观性与分析深度。