حققت تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، حيث تقود التكامل متعدد الوسائط اتجاهًا جديدًا
مؤخراً، يُعتبر التطور الملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي هو التقدم الثوري في تقنية توليد الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من توليد فيديو بناءً على نص واحد، إلى حل توليد كامل يدمج النصوص والصور والصوت.
هناك العديد من حالات突破 التكنولوجيا النمطية التي تستحق الانتباه:
إطار EX-4D الذي تم تطويره من قبل إحدى شركات التكنولوجيا المفتوحة المصدر يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث تبلغ نسبة رضا المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل الذكاء الاصطناعي قادراً على توليد تأثيرات المشاهدة من أي زاوية بشكل تلقائي، مما يبسط بشكل كبير العمليات المعقدة لنمذجة 3D التقليدية.
تدعي ميزة "رسم الأفكار" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" تستمر لمدة 10 ثوانٍ. ومع ذلك، فإن فعاليتها الفعلية لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحقق.
حقق مشروع Veo من عملاق التكنولوجيا الدولي توليد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي متزامن. تكمن النقطة المحورية في تحقيق突破 في حل مشكلة تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل المطابقة الدقيقة بين حركة شخص يمشي وصوت خطواته.
تقنية ContentV لمنصة الفيديو القصير تمتلك 80 مليار معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080p في 2.3 ثانية، بتكلفة حوالي 3.67 يوان/5 ثوانٍ. على الرغم من أن التحكم في التكلفة جيد، لا يزال هناك مجال لتحسين جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة.
تعتبر هذه الاختراقات ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد توليد الفيديو متعدد النماذج ينمو بشكل أسي. فهو لا يتعين عليه فقط معالجة ملايين نقاط البكسل في إطار واحد، بل يجب أيضًا ضمان التماسك الزمني لمئات الإطارات، مع مراعاة تزامن الصوت و تناسق الفضاء الثلاثي الأبعاد. حاليًا، من خلال التفكيك النمطي والتعاون بين النماذج الكبيرة، أصبح من الممكن إنجاز هذه المهمة المعقدة.
في مجال التحكم في التكاليف، لعب تحسين بنية الاستدلال دورًا حاسمًا. ويشمل ذلك استراتيجيات التوليد المتدرجة، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، مما أدى إلى خفض كبير في تكاليف إنتاج الفيديو.
من حيث تأثير التطبيق، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل العمليات التقليدية لإنتاج الفيديو. العمل الذي كان يحتاج في السابق إلى الكثير من المعدات، والأماكن، والممثلين، ومراحل ما بعد الإنتاج، يمكن الآن إنجازه ببساطة من خلال كلمة إرشادية وانتظار لبضع دقائق. لا يؤدي هذا فقط إلى خفض العوائق أمام إنتاج الفيديو، بل يوفر أيضًا مزيدًا من الإمكانيات للمبدعين، مما قد يؤدي إلى جولة جديدة من التحولات في اقتصاد المبدعين.
تقدم هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي Web2 أيضًا فرصًا جديدة للذكاء الاصطناعي Web3:
أدى تغير هيكل الطلب على قوة الحوسبة إلى خلق سوق جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة، كما زاد من الطلب على نماذج التعديل الموزعة من جميع الأنواع، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
إن زيادة الطلب على تعليم البيانات قد وفرت سيناريوهات تطبيق جديدة لنموذج التحفيز في Web3. يتطلب الأمر تعليم بيانات عالي الجودة لوصف المشاهد الاحترافية، والصور المرجعية، وأنماط الصوت، ومسارات حركة الكاميرا وظروف الإضاءة، مما يوفر فرصًا جديدة للمحترفين مثل المصورين ومهندسي الصوت وفناني الثلاثي الأبعاد.
تتجه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا في حد ذاته يعد طلبًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز نظامًا بيئيًا معززًا ذاتيًا، مما يعزز التكامل العميق بين سيناريوهات الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تكنولوجيا إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي تحقق突破ات جديدة في Web3 وتفتح آفاقًا جديدة
حققت تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، حيث تقود التكامل متعدد الوسائط اتجاهًا جديدًا
مؤخراً، يُعتبر التطور الملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي هو التقدم الثوري في تقنية توليد الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من توليد فيديو بناءً على نص واحد، إلى حل توليد كامل يدمج النصوص والصور والصوت.
هناك العديد من حالات突破 التكنولوجيا النمطية التي تستحق الانتباه:
إطار EX-4D الذي تم تطويره من قبل إحدى شركات التكنولوجيا المفتوحة المصدر يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث تبلغ نسبة رضا المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل الذكاء الاصطناعي قادراً على توليد تأثيرات المشاهدة من أي زاوية بشكل تلقائي، مما يبسط بشكل كبير العمليات المعقدة لنمذجة 3D التقليدية.
تدعي ميزة "رسم الأفكار" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" تستمر لمدة 10 ثوانٍ. ومع ذلك، فإن فعاليتها الفعلية لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحقق.
حقق مشروع Veo من عملاق التكنولوجيا الدولي توليد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي متزامن. تكمن النقطة المحورية في تحقيق突破 في حل مشكلة تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل المطابقة الدقيقة بين حركة شخص يمشي وصوت خطواته.
تقنية ContentV لمنصة الفيديو القصير تمتلك 80 مليار معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080p في 2.3 ثانية، بتكلفة حوالي 3.67 يوان/5 ثوانٍ. على الرغم من أن التحكم في التكلفة جيد، لا يزال هناك مجال لتحسين جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة.
تعتبر هذه الاختراقات ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد توليد الفيديو متعدد النماذج ينمو بشكل أسي. فهو لا يتعين عليه فقط معالجة ملايين نقاط البكسل في إطار واحد، بل يجب أيضًا ضمان التماسك الزمني لمئات الإطارات، مع مراعاة تزامن الصوت و تناسق الفضاء الثلاثي الأبعاد. حاليًا، من خلال التفكيك النمطي والتعاون بين النماذج الكبيرة، أصبح من الممكن إنجاز هذه المهمة المعقدة.
في مجال التحكم في التكاليف، لعب تحسين بنية الاستدلال دورًا حاسمًا. ويشمل ذلك استراتيجيات التوليد المتدرجة، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، مما أدى إلى خفض كبير في تكاليف إنتاج الفيديو.
من حيث تأثير التطبيق، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل العمليات التقليدية لإنتاج الفيديو. العمل الذي كان يحتاج في السابق إلى الكثير من المعدات، والأماكن، والممثلين، ومراحل ما بعد الإنتاج، يمكن الآن إنجازه ببساطة من خلال كلمة إرشادية وانتظار لبضع دقائق. لا يؤدي هذا فقط إلى خفض العوائق أمام إنتاج الفيديو، بل يوفر أيضًا مزيدًا من الإمكانيات للمبدعين، مما قد يؤدي إلى جولة جديدة من التحولات في اقتصاد المبدعين.
تقدم هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي Web2 أيضًا فرصًا جديدة للذكاء الاصطناعي Web3:
أدى تغير هيكل الطلب على قوة الحوسبة إلى خلق سوق جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة، كما زاد من الطلب على نماذج التعديل الموزعة من جميع الأنواع، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
إن زيادة الطلب على تعليم البيانات قد وفرت سيناريوهات تطبيق جديدة لنموذج التحفيز في Web3. يتطلب الأمر تعليم بيانات عالي الجودة لوصف المشاهد الاحترافية، والصور المرجعية، وأنماط الصوت، ومسارات حركة الكاميرا وظروف الإضاءة، مما يوفر فرصًا جديدة للمحترفين مثل المصورين ومهندسي الصوت وفناني الثلاثي الأبعاد.
تتجه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا في حد ذاته يعد طلبًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز نظامًا بيئيًا معززًا ذاتيًا، مما يعزز التكامل العميق بين سيناريوهات الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.