技术局限导致画面失真

当前AI生成视频的技术仍处于快速发展阶段，虽然在图像生成方面已有显著突破，但在视频生成领域仍面临诸多挑战。视频不仅需要每一帧图像清晰合理，还需保证帧与帧之间的连贯性。然而，现有的AI模型在处理动态场景时，常常出现人物动作扭曲、物体形变或场景突变等问题。这种不连贯的视觉表现，使得生成的视频看起来“奇怪”甚至诡异。

此外，AI在理解复杂空间关系和物理规律方面能力有限。例如，当生成一个人走路的视频时，AI可能无法准确模拟腿部的自然摆动或地面的反作用力，导致人物仿佛在“滑行”或“漂浮”。这些违背日常经验的视觉错误，会立刻引起观众的不适感。尽管训练数据中包含大量真实视频，但AI并未真正“理解”物理世界，只是在模仿表层模式，因此容易产生不合逻辑的画面。

语义理解不足引发内容错乱

AI生成视频依赖于对文本提示的理解，但其语义解析能力远未达到人类水平。当用户输入“一只猫在沙发上跳舞”这样的指令时，AI需要拆解“猫”“沙发”“跳舞”等概念，并将其组合成合理场景。然而，由于缺乏上下文推理能力，AI可能将“跳舞”误解为抽搐或无规律的动作，或将“猫”生成为形态怪异的生物，导致最终视频显得荒诞不经。

更复杂的是，语言本身具有多义性和模糊性。例如，“飞机穿过云层”可以指航拍视角，也可以被误解为飞机从云中“钻出”的拟人化场景。AI在缺乏常识判断的情况下，往往选择字面理解，从而生成不符合现实逻辑的画面。这种语义错位不仅影响视觉真实感，也削弱了观众对内容的信任与共鸣。

训练数据偏差影响生成质量

AI模型的生成效果高度依赖于训练数据的规模与质量。目前大多数视频生成模型使用的数据集主要来自互联网公开资源，这些数据本身存在内容重复、标注错误或文化偏见等问题。当AI在学习过程中过度依赖某些特定类型的视频（如动画或特效片段），它可能倾向于生成风格夸张、不符合现实规律的内容，从而加剧“奇怪感”。

此外，数据中的不平衡也会影响生成结果。例如，若训练集中“人类活动”场景远多于“动物行为”，AI在生成动物相关视频时可能借用人类动作模板，导致动物做出类似人类的举止，如直立行走或挥手致意。这种跨物种的动作迁移虽具趣味性，却违背自然规律，使观众感到违和。因此，数据的多样性与代表性是决定AI视频是否“正常”的关键因素。