版本演变分析
由 DeepSeek 生成
本次更新为首次备案公示，新增视频生成和音乐生成两项算法，明确算法原理、运行机制及应用场景，属于AI合规备案的实质性新增。
总体评估
本次版本演变的方向与定性
此次更新属于实质性新增，支付宝首次对其视频生成算法和音乐生成算法进行备案公示，详细披露了算法基本原理、运行机制、应用场景及目的意图。这反映了企业积极落实《生成式人工智能服务管理暂行办法》及《互联网信息服务算法推荐管理规定》的备案要求，属于行业领先的合规实践。新增内容完整覆盖了算法透明度义务，包括多模态输入处理、模型架构（时空扩散模型、大语言模型等）、生成步骤等细节，有助于监管审查和用户知情。相比同业，支付宝的备案说明在技术细节披露上较为充分，但未涉及算法偏见、内容安全过滤等风险控制措施，存在一定完善空间。
详细变更点
按条款逐项的变化解读
1. 新增算法 - 支付宝视频生成算法
旧版：无（旧版不存在）
新版：算法名称：支付宝视频生成算法。算法基本原理：基于时空扩散模型(Spatio-Temporal Diffusion Model)和多模态融合技术，该算法能够接收文本、单张或多张图像作为输入，生成高保真度的动态视频。其核心是利用一个大型的Transformer架构，在潜空间(Latent Space)中学习视频数据在空间(画面内容)和时间(运动变化)上的联合分布。模型通过在巨大的视频-文本-图像数据集上进行预训练，理解语…
合规影响
此变更为实质性新增，属于首次备案公示。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第17条，提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式AI服务应当向网信部门备案。支付宝视频生成算法作为AIGC视频生成服务，必须履行备案义务。本次公示明确了算法基本原理、运行机制和应用场景，满足了透明度要求。但未提及内容安全过滤机制、训练数据来源合法性、用户输入内容审核等合规要点，可能面临监管追问。企业需确保算法生成内容符合《网络信息内容生态治理规定》，并建立用户投诉处理机制。
借鉴价值
网易在类似AIGC算法（如游戏内AI生成内容）备案时，可借鉴支付宝对算法原理的详细描述方式，包括模型架构（如Transformer、扩散模型）、输入输出类型、训练数据规模等。但应补充内容安全措施，例如在运行机制中增加“生成内容经过安全审核模型过滤”的表述，以降低合规风险。
2. 新增算法 - 支付宝音乐生成算法
旧版：无（旧版不存在）
新版：算法名称：支付宝音乐生成算法。算法基本原理：支付宝音乐生成算法能够基于用户上传的文本、图片等信息，使用基于深度学习的大语言模型和扩散模型算法，结合用户输入的提示词指令完成音乐及歌词生成。算法运行机制：用户输入提示词文本(或上传图片)后，符合要求的请求会进入意图识别模块，采用大语言模型识别用户的具体生成意图，并生成相应风格和需求的歌词及曲风描述文本；随后歌词和曲风描述文本会经过音乐生成模型，生成相应的音乐，包含人声对歌词的演唱及背景伴奏乐；最后，返回音乐和歌词，显示到用户界面。
合规影响
此变更为实质性新增，属于首次备案公示。音乐生成算法涉及歌词生成，可能涉及著作权问题。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第4条，生成式AI服务提供者应当依法承担知识产权责任。支付宝需确保训练数据不侵犯他人著作权，并在用户协议中明确生成内容的版权归属。此外，算法运行机制中提及“符合要求的请求”才进入意图识别，暗示存在输入过滤，但未说明过滤标准，可能涉及用户言论审查的合规边界。企业应明确过滤规则并告知用户，避免违反《互联网信息服务管理办法》第15条。
借鉴价值
网易若推出音乐生成类AI功能，可借鉴支付宝对算法流程的清晰描述（意图识别→歌词生成→音乐生成→返回），但应增加版权声明条款，例如“用户生成内容的知识产权归属用户，但用户授权平台在服务范围内使用”。同时，需明确输入过滤规则，避免因不当审查引发争议。
3. 新增算法 - 备案编号
旧版：无（旧版不存在）
新版：备案编号：网信算备330106616449901260079号（视频生成算法）；网信算备330106616449901260087号（音乐生成算法）
合规影响
备案编号的公示是履行《互联网信息服务算法推荐管理规定》第24条及《生成式人工智能服务管理暂行办法》第17条的法定义务。编号本身无实质合规影响，但公示备案编号有助于用户和监管机构验证算法合规状态，提升透明度。企业需确保备案信息与实际算法一致，若算法发生重大变更（如模型架构、应用场景变化），应及时更新备案。
借鉴价值
网易在公示算法备案时，应确保备案编号准确无误，并建议在隐私政策或算法说明页面显著位置展示，便于用户查询。同时，建立内部备案变更管理流程，确保算法更新后30日内重新备案。
结论与启示
合规建议与对网易的借鉴价值
本次更新是支付宝对新增AIGC算法（视频生成、音乐生成）的首次备案公示，属于实质性合规动作，反映了企业积极落实《生成式人工智能服务管理暂行办法》的备案要求。整体合规设计处于行业领先水平，技术细节披露充分，但内容安全、知识产权、用户输入过滤等风险控制措施未在公示中体现，存在完善空间。法务团队应在30天内：1）审查内部AIGC算法是否完成备案，未备案的尽快启动；2）在算法公示中补充内容安全过滤机制和版权声明；3）建立算法变更备案流程，确保重大更新及时报备。
逐字对比
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| 22 | | 算法目的意图 | 通过智能生图算法，完成高质量、有艺术性的图像效果生成，提升C端用户参与度等。 | | 22 | | 算法目的意图 | 通过智能生图算法，完成高质量、有艺术性的图像效果生成，提升C端用户参与度等。 | |
| 23 | | 备案编号 | 网信算备330106616449901240021号 | | 23 | | 备案编号 | 网信算备330106616449901240021号 | |
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| · | 26 | | 算法名称 | 支付宝视频生成算法 | | |
| · | 27 | | 算法基本原理 | 基于时空扩散模型(Spatio-Temporal Diffusion Model)和多模态融合技术，该算法能够接收文本、单张或多张图像作为输入， 生成高保真度的动态视频。其核心是利用一个大型的Transformer架构，在潜空间(Latent Space)中学习视频数据在空间(画面内容)和时间(运动变化)上的联合分布。模型通过在巨大的视频-文本-图像数据集上进行预训练，理解语义、风格和动态变化规律，并在生成时通过迭代去噪过程，将随机噪声逐步精炼成符合用户输入条件的、连贯的视频片段。 输入模态：文本和图像；输出模态：视频 | | |
| · | 28 | | 算法运行机制 | 该算法是一个复杂的、异步执行的多模态生成系统，其运行机制可分解为以下核心步骤: 1. 多模态输入解析与编码: 文本(Prompt)输入：接收用户的文本描述(prompt)和负向提示(negative\_prompt)，通过一个文本编码器(如 CLIP Text Encoder)将其转换为语义向量。 图像(Image)输入：接收用户上传的图像(images或img\id)，通过一个图像编码器(如 CLIP Vision Encoder)将其转换为视觉特征向量，用于初始化视频内容、定义角色或指定整体风格。 * 控制参数解析：解析camera\movement、movement\amplitude、style 等控制参数，将其转换为引导信号，用于在生成过程中精确控制镜头动态和视觉风格。 2. 核心视频生成(潜空间扩散去噪): * 将编码后的文本向量、图像特征和控制信号进行融合，作为扩散模型的条件输入。 * 在潜空间中，模型从一个符合目标分辨率和时长的随机噪声张量开始。 * 在多个时间步(timestep)上迭代地预测并去除噪声，每一步都依据融合后的条件信号进行引导，逐步生成清晰、连贯的视频潜空间表示。 3. 视频解码与后处理: * 将最终去噪完成的视频潜空间表示通过一个视频解码器(Decoder VAE)，还原成像素级别的视频帧序列。 * 音频合成(可选)：如果audio为true，则调用一个文本到语音(TTS)模型，使用prompt作为文本和指定的voice\id，生成同步的旁白或音效，并将其与视频流合并(Muxing)。 任务状态管理：整个过程作为后台异步任务执行，并通过task\_id 和state(queueing, processing, success/failed)向用户反馈处理进度。 输出：任务成功后，生成带有可选水印(watermark)的最终视频文件，并提供访问链接。 | | |
| · | 29 | | 算法应用场景 | 该算法凭借其强大的文本/图像到视频生成能力和丰富的可控性，适用于广泛的创意场景: * AIGC 内容创作：个人快速生成富有创意的视频/Vlog 片段、多媒体内容、动态表情包和视觉故事。 | | |
| · | 30 | | 算法目的意图 | 通过提供一个高度可控、多模态驱动的智能视频生成服务，实现以下核心目标: 降低创作门槛：使不具备专业视频制作技能的普通用户，也能通过简单的文本或图片输入，创作出具有专业水准的视频内容，赋能个体创作者。 提升生产效率：将传统数小时甚至数天的视频制作流程缩短至分钟级别，实现内容生产的规模化和自动化。 | | |
| · | 31 | | 备案编号 | 网信算备330106616449901260079号 | | |
| · | 32 | | | | | |
| · | 33 | | --- | --- | | |
| · | 34 | | 算法名称 | 支付宝音乐生成算法 | | |
| · | 35 | | 算法基本原理 | 支付宝音乐生成算法能够基于用户上传的文本、图片等信息，使用基于深度学习的大语言模型和扩散模型算法，结合用户输入的提示词指令完成音乐及歌词生成。 | | |
| · | 36 | | 算法运行机制 | 用户输入提示词文本(或上传图片)后，符合要求的请求会进入意图识别模块，采用大语言模型识别用户的具体生成意图，并生成相应风格和需求的歌词及曲风描述文本；随后歌词和曲风描述文本会经过音乐生成模型，生成相应的音乐，包含人声对歌词的演唱及背景伴奏乐；最后，返回音乐和歌词，显示到用户界面。 具体包括: 文生音乐和图生音乐：1)基于上述生成的歌词和歌曲描述文本，通过文本token化，基于全新的扩散模型，完成文/图生成 音乐的过程；2)输入模态：文本(文生音乐)或文本加图像 (图生音乐)；3)输出模态：音乐/音频 歌词生成：1)基于用户上传的意图提示词文本和/或图像，通过大语言模型判断意图，并生成相应的歌词文本和歌曲风格描述文本；2)输入模态：文本和或图像；3)输出模态：文本 | | |
| · | 37 | | 算法应用场景 | 算法应用于人工智能相关应用产品文生音乐/图生音乐场景。 | | |
| · | 38 | | 算法目的意图 | 根据用户指令为用户基于个人学习、研究、欣赏、娱乐等需求提供专业的内容和服务，实现文生音乐、图生音乐等音乐生成类任务。 | | |
| · | 39 | | 备案编号 | 网信算备330106616449901260087号 | | |
| 24 | 三、大模型原理说明 | 40 | 三、大模型原理说明 |
| 25 | 灵光使用的通用大模型信息如下： | 41 | 灵光使用的通用大模型信息如下： |
| ⋯ 折叠 16 行未变更内容 ⋯ | |||