顛覆傳統觀念：算力絕非唯一的王道
站在人工智慧（AI）影片生成領域，系統的運算能力和速度固然重要，但更為關鍵的是影片素材的品質和相關性。這一個觀點挑戰了當前業界過度強調AI算力（computing power）的趨勢（詹益仁，2024），為我們理解和發展AI影片生成技術提供新視角。長期以來，業界普遍認為AI影片生成的成敗主要取決於系統的運算能力和速度，即所謂的「算力至上」論。然而，這種觀點忽略了影片素材品質和相關性的重要作用，導致許多AI影片生成專案的結果並不盡如人意。因此，我們有必要重新審視這一問題，深入探討影片素材在AI影片生成中的關鍵作用，以期找到更加全面、更加有效的解決方案。
影片素材：AI影片生成的「戰袍」與「靈丹」
從程式語言的角度來看，影片素材的品質，例如，畫面清晰度、色彩飽和度、構圖等，直接影響了最終生成影片的視覺效果。這意味即使我們擁有再強大的AI算力，如果輸入的素材品質低劣，生成的影片品質也不會太高。因此，在建設AI影片生成系統時，我們需要投入大量資源來建立高品質、多元化的影片資料庫。這些包括需要收集和處理大量的高畫質影片，並對其進行仔細的篩選與分類（Kumar等，2023），以確保資料庫有足夠優質的原始資料可以使用。然而，建立一個高品質的影片資料庫並不容易，它需要我們在硬體設備、資料儲存、人力資源等方面進行大量投入。除了確保影片畫質達到一定標準，我們需要建立龐大的資料儲存系統，以支援海量影片資料的存儲和管理（Zhu等，2023）；我們還需要招募專業的影片編輯和資料標記人員，以確保影片資料的品質和準確性（Yuan等，2024）。只有建立一個高品質、多元化的影片資料庫，我們的AI影片生成系統才能擁有堅實的基礎，才能生成出令人滿意的結果。
相關性：AI也需要做「察言觀色」的戀愛高手！
從程式設計的視角來看，影片素材的相關性，即檢索到的影片片段與使用者輸入的主題、關鍵字等的匹配程度，也是決定生成影片品質的關鍵因素。如果AI無法準確理解使用者需求，並檢索到相關的影片素材，那麼無論生成影片的速度有多快，也無法滿足使用者的期待（Generation與Lindholm，2023）。因此，AI需要具備強大的自然語言處理和圖像識別能力，以便深入理解使用者的意圖，並在海量的影片資料庫中快速找到最相關的素材。這對我們的程式設計提出更高的要求，需要我們在演算法和資料結構方面進行更多的優化。具體來說，我們需要開發先進的自然語言處理模型，例如，基於深度學習的語義理解模型、情感分析模型等，以準確理解使用者的查詢意圖和情感傾向（Gupta與Agrawal，2022）；我們還需要開發高效的圖像識別和檢索演算法，例如，基於卷積神經網路（CNN）的圖像特徵提取、基於哈希（hash function）的快速檢索等（Li等，2022）。只有同時具備強大的自然語言處理能力和圖像識別能力，AI影片生成系統才能真正理解使用者需求。
