从 Midjourney 到 Runway：AI 视频生成工具进化史
摘要：从静态图像生成到动态视频创作，AI 工具正在颠覆内容生产的底层逻辑。本文将沿着技术演进的时间线，从 Midjourney 的图像生成说起，拆解 Runway 等新一代视频生成工具的核心突破，解释帧间连贯、运动建模等技术难点，最后展望 AI 视频生成的未来可能性。
核心概念与联系
故事引入：从'拍照片'到'拍电影'的烦恼
假设你是一个小学生导演，想拍一部'小猫追蝴蝶'的动画：
- 第一步（拍照片）：用 Midjourney 生成'小猫坐在草地上'的照片，很简单！AI 像魔法画家，按你的描述（'金色小猫，粉色蝴蝶，春天草地'）画出一张图。
- 第二步（拍视频）：你需要让小猫动起来——从坐着→站起来→追蝴蝶。这时候问题来了：AI 生成的第二帧可能'小猫突然消失'，第三帧'蝴蝶飞到火星'，画面完全不连贯！
这就是 AI 生成视频的核心难点：从单张图（静态）到连续帧（动态）的跨越。Midjourney 能画好'照片'，但要让照片'动起来'，需要解决三个问题：
- 如何让每一帧'长得像前一帧'（帧间连贯）？
- 如何让物体'合理移动'（运动建模）？
- 如何让整个视频'讲一个故事'（时间维度叙事）？
核心概念解释
核心概念一：单帧生成（Midjourney 的拿手好戏）
单帧生成就像
