春风送暖入屠苏，千门万户曈曈日，承载着中华民族深厚文化底蕴和美好期许的传统佳节，伴随着热闹非凡的氛围如期而至。

　　今年，AI厂商纷纷强势“加盟”拜年领域，无论是从智能语音助手送出的温馨问候，还是到AI生成的创意拜年视频，再到独具匠心的个性化春联，几乎无处不在。

　　或因别的原因无法当面为亲友送去祝福，今年，不如换一个角度，感受一下AI数字化的春节，会不会给你更多乐趣？

　　字节跳动旗下的“抖音AI拜年”、腾讯旗下“微信语音红包”应该是大部分人最先发现的吧，除了抖音微信之外，今年百度推的“数字人拜年”也是花了不少心思，曦灵数字人“可上传你个人照片”免费生成定制拜年视频。

　　除此之外，妙鸭相机动态live春节写真与视频、通义千问“一张照片生成全家福、生成拜年视频”、咪咕说年活动的AI视频彩铃拜年等都纷纷上线。

　　通过这些视频生成模型，能定制个性化的祝福视频，也能轻松制作出带有虚拟人物和丰富内容的拜年视频，框框整活吧，高级小众，卷翻亲朋好友。

　　视频生成模型的底层技术主要依赖于深度学习中的多种技术，尤其是生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）、自回归模型、卷积神经网络（CNNs）等。

　　GANs由生成器和判别器两个神经网络组成，它们通过对抗训练的方式不断提升生成视频的质量。生成器负责生成视频内容，而判别器则负责判断生成的内容是否足够真实，是否能够“骗过”判别器。通过这种对抗训练，生成器会逐步提高视频内容的真实性和创意性。

　　例如，你输入一个简单的祝福语，生成器就可以根据这个文本生成一个虚拟人物，虚拟人物会根据春节主题做出相应的动作（如挥手、点头、微笑等）。

　　VAE技术可以在人物形象和场景设计上发挥作用。比如，生成春节主题的场景，或者定制特定的虚拟人物形象。这种技术使得视频生成模型不仅能够快速生成符合主题的视频，还能提供更多的风格和形式选择，满足用户对个性化视频的需求。

　　其次，CNNs能够帮助模型识别和生成视频中的静态元素，如人物、背景、道具等。CNNs的强大之处在于它能够高效地从图像中提取特征，并通过这些特征生成具有高质量的图像或视频。

　　春节拜年视频中，CNNs可以帮助模型识别并生成与春节相关的元素，如红包、灯笼、鞭炮、春联等。

　　所以今年，不妨AI一个机会，让现代科技的“新酒”，装在传统春节的“旧瓶”里，品一品，给你变淡的年味加一点新意？