La tecnología de generación de video AI ha logrado un gran avance, la integración multimodal marca una nueva tendencia
Recientemente, el avance más notable en el campo de la IA es el desarrollo innovador de la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de un solo texto a una solución de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos típicos de avances tecnológicos merecen atención:
El marco EX-4D de una empresa tecnológica de código abierto puede convertir videos normales en contenido 4D de libre perspectiva, con un alto nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite que la IA genere automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo, simplificando enormemente el complejo proceso de modelado 3D tradicional.
Una función llamada "Hui Xiang" lanzada por una plataforma de IA afirma que puede generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una imagen. Sin embargo, su efectividad real aún está por verificarse.
El proyecto Veo de un gigante tecnológico internacional logró la generación sincronizada de video 4K y sonido ambiental. Su avance clave radica en resolver el problema de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como la coincidencia precisa entre los movimientos de una persona caminando y el sonido de sus pasos.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros, puede generar videos de 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, todavía hay margen de mejora en la calidad de generación en escenarios complejos.
Estos avances tienen un gran significado en términos de calidad de video, costos de generación y escenarios de aplicación:
Desde el punto de vista del valor técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece de manera exponencial. No solo debe manejar millones de píxeles en una sola imagen, sino que también debe asegurar la coherencia temporal de cientos de fotogramas, al mismo tiempo que considera la sincronización de audio y la coherencia espacial 3D. Actualmente, esta compleja tarea se logra a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos.
En términos de control de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia ha jugado un papel clave. Esto incluye técnicas como estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, lo que ha reducido significativamente los costos de generación de video.
En términos de impacto en las aplicaciones, la tecnología de IA está revolucionando el proceso de producción de video tradicional. Lo que antes requería una gran cantidad de equipos, locaciones, actores y postproducción, ahora se puede realizar con solo una palabra clave y unos minutos de espera. Esto no solo reduce la barrera de entrada para la producción de video, sino que también ofrece a los creadores más posibilidades, con la esperanza de provocar una nueva ronda de transformación en la economía de los creadores.
Los avances en estas tecnologías de IA de Web2 también han traído nuevas oportunidades para la IA de Web3:
El cambio en la estructura de la demanda de poder de cálculo ha creado un nuevo mercado para el poder de cálculo distribuido ocioso, al mismo tiempo que ha aumentado la demanda de varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
El aumento de la demanda de anotación de datos proporciona nuevos escenarios de aplicación para el modelo de incentivos de Web3. Descripciones de escena profesionales, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de cámara y condiciones de iluminación requieren anotaciones de datos de alta calidad, lo que brinda nuevas oportunidades a profesionales como fotógrafos, ingenieros de sonido y artistas 3D.
La tecnología de IA se está desarrollando hacia una dirección de colaboración modular, lo que en sí mismo es una demanda de plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ecosistema auto-reforzante que promueva la profunda integración de los escenarios de IA de Web3 y Web2.
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DiamondHands
· hace20h
Está bien, también pueden tomar a la gente por tonta una vez más.
La tecnología de generación de videos con IA rompe barreras y Web3 enfrenta nuevas oportunidades
La tecnología de generación de video AI ha logrado un gran avance, la integración multimodal marca una nueva tendencia
Recientemente, el avance más notable en el campo de la IA es el desarrollo innovador de la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de un solo texto a una solución de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos típicos de avances tecnológicos merecen atención:
El marco EX-4D de una empresa tecnológica de código abierto puede convertir videos normales en contenido 4D de libre perspectiva, con un alto nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite que la IA genere automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo, simplificando enormemente el complejo proceso de modelado 3D tradicional.
Una función llamada "Hui Xiang" lanzada por una plataforma de IA afirma que puede generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una imagen. Sin embargo, su efectividad real aún está por verificarse.
El proyecto Veo de un gigante tecnológico internacional logró la generación sincronizada de video 4K y sonido ambiental. Su avance clave radica en resolver el problema de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como la coincidencia precisa entre los movimientos de una persona caminando y el sonido de sus pasos.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros, puede generar videos de 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, todavía hay margen de mejora en la calidad de generación en escenarios complejos.
Estos avances tienen un gran significado en términos de calidad de video, costos de generación y escenarios de aplicación:
Desde el punto de vista del valor técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece de manera exponencial. No solo debe manejar millones de píxeles en una sola imagen, sino que también debe asegurar la coherencia temporal de cientos de fotogramas, al mismo tiempo que considera la sincronización de audio y la coherencia espacial 3D. Actualmente, esta compleja tarea se logra a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos.
En términos de control de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia ha jugado un papel clave. Esto incluye técnicas como estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, lo que ha reducido significativamente los costos de generación de video.
En términos de impacto en las aplicaciones, la tecnología de IA está revolucionando el proceso de producción de video tradicional. Lo que antes requería una gran cantidad de equipos, locaciones, actores y postproducción, ahora se puede realizar con solo una palabra clave y unos minutos de espera. Esto no solo reduce la barrera de entrada para la producción de video, sino que también ofrece a los creadores más posibilidades, con la esperanza de provocar una nueva ronda de transformación en la economía de los creadores.
Los avances en estas tecnologías de IA de Web2 también han traído nuevas oportunidades para la IA de Web3:
El cambio en la estructura de la demanda de poder de cálculo ha creado un nuevo mercado para el poder de cálculo distribuido ocioso, al mismo tiempo que ha aumentado la demanda de varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
El aumento de la demanda de anotación de datos proporciona nuevos escenarios de aplicación para el modelo de incentivos de Web3. Descripciones de escena profesionales, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de cámara y condiciones de iluminación requieren anotaciones de datos de alta calidad, lo que brinda nuevas oportunidades a profesionales como fotógrafos, ingenieros de sonido y artistas 3D.
La tecnología de IA se está desarrollando hacia una dirección de colaboración modular, lo que en sí mismo es una demanda de plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ecosistema auto-reforzante que promueva la profunda integración de los escenarios de IA de Web3 y Web2.