几个月前，OpenAI 凭借生成式 AI 视频模型 Sora 惊艳科技界。但 Sora 目前仍处于严格限制状态，目标似乎锁定在好莱坞导演等资金充裕的创意人士，而非业余爱好者或小规模营销人员。
Snap 前生成式 AI 负责人 Alex Mashrabov 敏锐察觉机遇，推出了 Higgsfield AI。这是一个由 AI 驱动的视频创作与编辑平台，旨在满足更定制化、个性化的应用需求。
Higgsfield 首款应用 Diffuse
Higgsfield 的首款应用 Diffuse 由定制化的文生视频模型驱动，能够从零开始生成视频，也可上传自拍并生成以该人物为主角的短片。
Mashrabov 在接受 TechCrunch 采访时表示：“我们的目标受众是各类创作者，包括希望与朋友制作有趣内容的普通用户、尝试新内容形式的社交媒体创作者，以及希望品牌脱颖而出的社交媒体营销人员。”
Mashrabov 此前创立的初创公司 AI Factory 于 2020 年被 Snap 以 1.66 亿美元收购。任职期间，他帮助开发了 Snapchat 的 AR 特效、滤镜（包括 Cameos）及颇具争议的 MyAI 聊天机器人等产品。
几个月前，Mashrabov 与专注于生成式视频的 AI 研究员 Yerzat Dulat 共同创立了 Higgsfield。该平台提供精心策划的预生成片段、参考媒体上传工具及提示词编辑器，让用户可描述角色、动作和场景。使用 Diffuse，用户可直接将自己插入 AI 生成的场景中，或让数字形象模仿其他视频中的动作（如舞蹈）。
Mashrabov 表示：“我们的模型支持高度逼真的动作和表情。我们正在为消费级市场开创‘世界模型’，这将使我们能够构建业内领先的视频生成和编辑功能，并提供极高的控制水平。”
移动优先策略与精简运营
Higgsfield 并非唯一与 OpenAI 竞争的生成式视频初创公司。Runway 是最早入局者之一且工具持续改进；Haiper 则获得两位 DeepMind 校友支持及超 1300 万美元风投。
Mashrabov 认为，Diffuse 将凭借移动优先、社交导向的市场策略脱颖而出。他表示：“通过优先开发 iOS 和 Android 应用而非桌面端工作流，我们使创作者能随时随地制作引人入胜的社交媒体内容。基于移动端开发让我们从第一天起就能优先考虑易用性和面向消费者的功能。”
Higgsfield 保持着精简运营。支撑平台的生成式模型由 16 人团队在不到九个月内开发完成，并在 32 块 GPU 集群上训练（虽少于 OpenAI 的数万块，但对初创公司而言已属不易）。截至目前，Higgsfield 仅筹集 800 万美元，大部分来自 Menlo Ventures 领投的种子轮融资。
为保持领先，Higgsfield 计划将种子资金用于构建更强大的视频编辑器（允许修改视频中角色和物体），并训练针对社交媒体场景的更强视频生成模型。Mashrabov 将社交媒体及其营销视为主要盈利领域。
虽然 Diffuse 目前免费，但 Mashrabov 设想未来营销人员可能需为高级功能、高容量或大规模活动支付费用或订阅费。
他表示：“我们相信 Higgsfield 为社交媒体营销人员解锁了令人难以置信的真实感和内容生产应用场景。CMO 和创意总监常表示需要优化预算并缩短时间线，同时交付有影响力的内容。因此，视频生成 AI 解决方案将成为帮助他们实现这一目标的核心方案。”
版权风险与安全挑战
当然，Higgsfield 也无法免疫生成式 AI 初创企业面临的广泛挑战。
众所周知，此类模型会“复述”训练数据。若模型在未经同意或使用受版权保护内容训练，用户可能无意中生成侵权作品并面临诉讼风险。
Mashrabov 不愿透露训练数据来源（仅称来自“多个公开可用”处），也未说明是否保留用户数据训练未来模型，这可能令部分企业客户不安。但他指出，Diffuse 用户可随时请求删除自己的数据。
数字“克隆”平台易被滥用，正如近期深度伪造内容在社交媒体蔓延所示。类似地，Higgsfield 可能使窃取创作者内容变容易——例如上传他人舞蹈视频即可生成自己表演相同编排的视频。
关于安全措施，Mashrabov 未透露具体细节，但声称平台结合了自动和人工审核机制。他补充道：“我们决定逐步推出产品，先在选定市场测试，以便监控潜在滥用情况并在必要时改进。”
这种做法在实践中效果如何，只能拭目以待。