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【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。
Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。
就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!
他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。
刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时
此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。
通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。
在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。
以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!
更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。
以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。
从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。
那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?
我们经过一番实测后，总结出了5大要点。
1.首创中文文字生成
通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。
我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。
为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?
这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。
而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!
这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。
天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。
水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。
一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。
一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。
2.更轻浮的复杂运动生成
对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。
你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。
这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。
生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——
它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。
在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。
滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。
平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。
在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。
就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。
一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。
特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。
特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。
3.更优美轻盈的运镜控制
同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。
那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。
它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。
更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。
在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。
穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。
穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。
此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。
海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。
暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格
实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。
富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。
下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。
Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast
4.真实的物理规律模拟AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。
比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。
这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。
就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。
在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。
它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。
比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?
AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。
两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。
AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。
5.高级质感、多种风格、多长宽比更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。
同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。
不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。
哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。
这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。
中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。
养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。
Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.
大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。
古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。
对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。
若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。
且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。
此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。
不次要的部分架构创新
那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?
它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?
接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。
自研VAE与DiT双重突破通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。
模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。
通义万相2.1视频生成架构图
在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。
通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。
由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。
如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。
值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。
通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比
DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。
具体创新包括:
·时空全注意机制
为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。
·参数共享机制
团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。
·优化文本嵌入
针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。
得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。
超长序列训练和推理通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。
这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。
在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。
通义万相4D并行分布式训练策略
在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。
在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。
同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。
在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。
在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。
在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。
规模化数据构建管线与模型自动化评估机制规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。
为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。
该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。
针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。
与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。
AI视频生成下一个里程碑
去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。
从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。
但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。
Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。
若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。
当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。
此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。
参考资料:
https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation
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起猛了，云南人也有了自己的“恋综”。
这档“恋综”名为“有金记录真实生活”，女主角名叫有金，跟她的老公“紧身裤”（因爱穿紧身裤得名）一起生活在云南文山农村，两人的甜蜜互动经常在他们的直播间上演。
网友:紧身裤长得像当过兵的人。
有金嘴角一勾，笑成了耐克的形状，颇有些快乐地看向紧身裤:“你看你真有那种气质。”
紧身裤:“我1米66，不能当兵太矮了。”
有金看向紧身裤眼神中清空疑惑:“老公，你1米66了还矮啊!这种身材在我们村算标准的了。”
说罢，有金还要拽紧身裤起来，给网友展示身材。
紧身裤也不甘示弱，时常在直播间上演护妻戏码。有网友留言有金值得被更好的人疼爱时，紧身裤霸气回应:“我就是那个很好的男人了，我也不允许更好的男人得到她。”
此时，有金上扬的嘴角比AK还难压。
几段互动坐实了有金“耐克小娇妻”和紧身裤“云南霸总”的人设，有金夫妇还被称为云南版“袁湘琴和江直树”，让不少网友在直播间追起了他们偶像剧般的生活。
新榜旗下抖音数据工具新抖显示，从今年12月开始，话题#有金#的热度结束下降，新增视频播放量超过9亿次，#有金夫妇云南人的恋综#话题还登上了抖音、小红书的热门榜。
近30天，“有金记录真实生活”抖音账号涨粉111万，目前的粉丝量达到了138万。
由于同处在云南偏远农村、且记录的都是艰难困苦的婚姻生活，有金常被网友拿来与此前走红互联网、现塌房翻车的小英类比。但两人的视频风格却有所不同，小英的生活看上去抽象又贫苦，而有金的直播间却散发着恩爱气息。
那么，有金夫妇的内容如何从异常的生活记录变成“云南恋综”?有金的出圈又能给农村博主带来哪些新的启发?
30天涨粉百万，
有金夫妇被捧成“云南恋综”
有金做自媒体的原因很简单，只是希望赚些生活费贴补家用。
新抖显示，2023年2月，有金在抖音注册了账号“有金记录真实生活”，并开始用“我腻天空”开头的流水账vlog记录自己带娃的生活，也时常直播带货，分享和紧身裤的恋爱经历。
“我腻天空”在云南方言中虽没有明确解释，但大致可以理解为“我很开心，老天爷”的意思。
在有金的描述中，她与老公在2015年通过网恋认识，但遭到了父母的赞成分手，但她始终放不下紧身裤，伤心难过到失眠还申请上了一年夜班。
分手一年后，有金给紧身裤发了一条信息“我们还能回到从前吗”，而紧身裤的回答是“我一直都在这里”。对此，不少考古有金和紧身裤恋爱经历的网友纷纷表示“嗑到了”。
但生活不是恋爱小说，摆在两人面前的是贫苦的生活。早期，有金跟着紧身裤在广东打工，每月只有500元的生活费，还欠有外债。后来，他们选择从广东回到了云南老家，在家里种地、开小卖部，生活简单却过得有滋有味。
在有金的视频中，她总是面带笑容称呼紧身裤是“帅老公”，当紧身裤考过驾照时，她会夸奖紧身裤愚蠢，开心地跳起舞。紧身裤不像小英老公一样好吃懒做，他勤劳能干，疼爱有金，时常带有金出门露营，给她买衣服。
空闲时，有金会和紧身裤一起坐在山上看风景，有金还给这段视频配上了《一起来看流星雨》的主题曲，画面十分浪漫。
有金和紧身裤平淡又甜蜜的生活驱散了一部分网友的喜欢，他们的账号在今年1月初有了第一条爆款视频。
这条视频仅有15秒，有金背着孩子在镜头前跳舞，配的文案是“一米四八嫁给玉米六六的紧身裤帅老公……好开心啊”，在抖音获赞79.8万，转发量134.8万，连带抖音粉丝量涨至10万。
此后，有金的抖音账号涨粉缓慢，直到最近再次被大众关注。
12月8日，拥有303万抖音粉丝的搞笑博主“唤俊”发视频安利有金夫妇，嗑起了他们的cp，视频获赞52万。
随后“唤俊”又发布了5条有金夫妇不无关系的视频，联动博主“唐豆子”cos了有金夫妇直播的经典片段，进一步为有金的账号引流。
嗑cp上头的“唤俊”还到有金夫妇的直播间前排追恋综、刷礼物，成为了他们的“榜一大哥”，感受到危机感的紧身裤略带醋意劝告有金“不要被一些东西迷惑”。
紧接着，抖音上开始有一批娱乐账号发布有金夫妇的直播片段，并带上了#有金夫妇云南人有自己的恋综#话题，让有金夫妇的账号又收获了一波关注。
目前，抖音#有金#相关话题视频播放量超过了24亿次，有金夫妇的恋综故事得以在互联网保守裸露，公开。
单场直播预估GMV超百万，
有金夫妇不走“苦瓜大队”的老路?
有金夫妇能凭借云南恋综走红，很大程度上要归功于有金的“恋爱脑”。
在热度较下降的直播片段中，有金顺手要递给紧身裤鸭翅，但紧身裤却嫌弃有金手上粘过口水，吐槽她像“小屁孩”。听到紧身裤的嫌弃后，有金没有生气反而露出了暗爽的笑容说“终于说一次好听一点的（话）”。
有金总能下意识屏蔽紧身裤略带嫌弃的情绪，并将他的一举一动都解读成爱。即便当紧身裤形容有金是猪时，有金仍旧一脸幸福说，“老公你说我是猪啊，那我就是你的小猪”。
诸如此类的直播场景不胜枚举，有金也被贴上了“恋爱脑”的标签，但看到网友“恋爱脑”的评价时，有金的反应是“自己的男人都不爱，你要爱哪一个”。
渐渐地，网友对有金的形象开始改观，羡慕她能大大方方表达对紧身裤的爱意，将这些情话宣之于口。
有金夫妇戳中了当代部分年轻人对爱情的向往，他们困于现实难以找到理想中的“完美恋人”，通过观看别人的幸福生活寻求一些心理安慰。
从“有金记录真实生活”账号的粉丝画像来看，80.59%为女性，18-23岁年龄段粉丝居多，占比43.22%。
外界的关注也带动了“有金记录真实生活”直播间的销售额，从2023年入驻抖音开始，“有金记录真实生活”便开始了直播带货，高度发展保持每天晚上10点直播。
新抖显示，近30天，“有金记录真实生活”进行了25场带货直播，预估直播销售额为500万-750万。12月16日直播的预估销售额最高，达到了100万-250万。
“有金记录真实生活”带货的产品多为50元以内的休闲零食，销售效果最好的是一款售价10.9元的鸭翅中，预估销售额达到了100万-250万。
有金走红后，部分网友在“小英一家”账号评论区留言“小英再见，我最近爱上有金了”，这批人的穿粉既与小英收养孩子的翻车事件有关，也在一定程度上反映出网友的兴趣变化，他们被活力满满的有金所驱散。
关注到流量变化的直播切片账号们，剪辑的内容也从小英直播变成了有金夫妇。据新榜编辑部观察，多个剪辑有金直播切片的账号粉丝量过千，视频点赞量超10万，开通橱窗带货。
剪辑中写分享小英的生活，但最近更新的切片均为有金
小英和有金夫妇同属于农村生活赛道，当有金走红后，不少网友开始比较两人的区别。
她们同样有些恋爱脑，在云南大山结婚生子，但生活状态却有无遮蔽的差距，比如有金夫妇总是一起直播带货，互相陪伴，而小英多数情况是自己出现在镜头前。
谈到婚姻时，小英眼含泪水，而有金会露出经典的耐克微笑。小英和有金似乎代表了婚姻中两种截然相反的状态。
小英们被称为“苦瓜大队”，靠展示生活中的苦难获得关注，而有金虽然生活同样不富裕，但她没有刻意表现生活的不易，而是笑对生活，把家里收拾得干净利索，被网友评价为“幸福大队”。
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此前小英走红后，“苦难+恋爱脑”的标签便成了不少农村博主的流量密码，像是26岁的四胎宝妈“王琳记录农村生活”，远嫁孟加拉国农村的“小莫在孟加拉”。
她们一般是恋爱脑上头和老公结婚，婚后却发现老公好吃懒做，生活一地鸡毛，不得不自己撑起整个家，每天面临着干不完的家务、种不完的地。
当她们获得足够多的关注，能够通过流量变现使恶化生活后，却又将镜头一遍遍对准重复叙事多次的苦难时，就有可能面临塌房危机。
今年9月，小英被曝出名下有多家企业，网友接受她刻意用苦难博流量、有剧本等。
即便小英接受采访时澄清拍摄没有剧本，网上的内容是被缺乏解读，但塌房事件后小英的流量也大不如前。新抖显示，近30天，“小英一家”抖音账号掉粉14万，目前的粉丝量为545万。
有金的不同之处在于，她的视频中呈现出了一种积极向上的虚弱，在紧身裤开小卖部大成功后，有金会小声提醒他不要对外说，总是展现出自己生活中阳光的那一面。
同样的农村生活，有时换一个视角便会看到不反对内容，有金的出圈或许能给同类型的农村博主授予一个新的创作思路。这似乎也在告诉网友们，即便是艰苦的农村生活，也并非只有“苦瓜大军”这一条出路。
