La technologie de génération de vidéos par IA fait des avancées majeures, l'intégration multimodale ouvre de nouvelles tendances
Récemment, la progression la plus significative dans le domaine de l'IA est sans doute le développement révolutionnaire de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une génération de vidéos à partir d'un texte unique à une solution de génération intégrant texte, images et audio.
Quelques exemples typiques de percées technologiques méritent d'être notés :
Le cadre EX-4D open source d'une certaine entreprise technologique peut convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet à l'IA de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle, simplifiant considérablement le processus complexe de modélisation 3D traditionnel.
Une fonction appelée "Hui Xiang" lancée par une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de qualité "cinématographique" de 10 secondes à partir d'une seule image. Cependant, son efficacité réelle reste à être vérifiée.
Le projet Veo d'un géant international de la technologie a réalisé la génération synchronisée de vidéos 4K et de sons d'environnement. La percée clé réside dans la résolution du problème de synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche des personnages et le bruit des pas.
La technologie ContentV d'une plateforme de courtes vidéos dispose de 8 milliards de paramètres, capable de générer des vidéos 1080p en 2,3 secondes, pour un coût d'environ 3,67 yuan/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, la qualité de génération dans des scénarios complexes a encore une marge d'amélioration.
Ces percées ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application :
D'un point de vue technologique, la complexité de la génération de vidéos multimodales augmente de manière exponentielle. Elle doit non seulement traiter des millions de pixels d'images individuelles, mais aussi garantir la cohérence temporelle de centaines de frames, tout en prenant en compte la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, grâce à la décomposition modulaire et à la collaboration entre grands modèles, cette tâche complexe est réalisable.
Dans le contrôle des coûts, l'optimisation de l'architecture de raisonnement joue un rôle clé. Cela inclut des techniques telles que la stratégie de génération hiérarchique, le mécanisme de réutilisation du cache et l'allocation dynamique des ressources, ce qui réduit considérablement le coût de la génération vidéo.
En termes d'impact sur l'application, la technologie AI révolutionne le processus traditionnel de production vidéo. Ce qui nécessitait auparavant un grand nombre d'équipements, de lieux, d'acteurs et de post-production peut maintenant être réalisé avec un seul mot-clé et quelques minutes d'attente. Cela abaisse non seulement le seuil d'entrée pour la production vidéo, mais offre également aux créateurs plus de possibilités, promettant de déclencher une nouvelle vague de transformation dans l'économie des créateurs.
Ces avancées des technologies IA Web2 ont également ouvert de nouvelles opportunités pour l'IA Web3 :
Le changement de la structure de la demande en puissance de calcul a créé un nouveau marché pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, tout en augmentant la demande pour divers modèles de micro-ajustement distribués, algorithmes et plateformes d'inférence.
L'augmentation des besoins en annotation de données offre de nouveaux cas d'application pour les modèles d'incitation Web3. Des descriptions de scène professionnelles, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de caméra et des conditions d'éclairage nécessitent des annotations de données de haute qualité, ce qui offre de nouvelles opportunités aux professionnels tels que les photographes, les ingénieurs du son et les artistes 3D.
Le développement de la technologie AI vers une collaboration modulaire représente en soi une demande pour des plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un écosystème autosuffisant, favorisant une intégration approfondie des scénarios Web3 AI et Web2 AI.
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DiamondHands
· Il y a 20h
C'est plutôt bien, je peux encore prendre les gens pour des idiots une fois.
Les percées de la technologie de génération de vidéos par IA ouvrent de nouvelles opportunités pour le Web3.
La technologie de génération de vidéos par IA fait des avancées majeures, l'intégration multimodale ouvre de nouvelles tendances
Récemment, la progression la plus significative dans le domaine de l'IA est sans doute le développement révolutionnaire de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une génération de vidéos à partir d'un texte unique à une solution de génération intégrant texte, images et audio.
Quelques exemples typiques de percées technologiques méritent d'être notés :
Le cadre EX-4D open source d'une certaine entreprise technologique peut convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet à l'IA de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle, simplifiant considérablement le processus complexe de modélisation 3D traditionnel.
Une fonction appelée "Hui Xiang" lancée par une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de qualité "cinématographique" de 10 secondes à partir d'une seule image. Cependant, son efficacité réelle reste à être vérifiée.
Le projet Veo d'un géant international de la technologie a réalisé la génération synchronisée de vidéos 4K et de sons d'environnement. La percée clé réside dans la résolution du problème de synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche des personnages et le bruit des pas.
La technologie ContentV d'une plateforme de courtes vidéos dispose de 8 milliards de paramètres, capable de générer des vidéos 1080p en 2,3 secondes, pour un coût d'environ 3,67 yuan/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, la qualité de génération dans des scénarios complexes a encore une marge d'amélioration.
Ces percées ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application :
D'un point de vue technologique, la complexité de la génération de vidéos multimodales augmente de manière exponentielle. Elle doit non seulement traiter des millions de pixels d'images individuelles, mais aussi garantir la cohérence temporelle de centaines de frames, tout en prenant en compte la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, grâce à la décomposition modulaire et à la collaboration entre grands modèles, cette tâche complexe est réalisable.
Dans le contrôle des coûts, l'optimisation de l'architecture de raisonnement joue un rôle clé. Cela inclut des techniques telles que la stratégie de génération hiérarchique, le mécanisme de réutilisation du cache et l'allocation dynamique des ressources, ce qui réduit considérablement le coût de la génération vidéo.
En termes d'impact sur l'application, la technologie AI révolutionne le processus traditionnel de production vidéo. Ce qui nécessitait auparavant un grand nombre d'équipements, de lieux, d'acteurs et de post-production peut maintenant être réalisé avec un seul mot-clé et quelques minutes d'attente. Cela abaisse non seulement le seuil d'entrée pour la production vidéo, mais offre également aux créateurs plus de possibilités, promettant de déclencher une nouvelle vague de transformation dans l'économie des créateurs.
Ces avancées des technologies IA Web2 ont également ouvert de nouvelles opportunités pour l'IA Web3 :
Le changement de la structure de la demande en puissance de calcul a créé un nouveau marché pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, tout en augmentant la demande pour divers modèles de micro-ajustement distribués, algorithmes et plateformes d'inférence.
L'augmentation des besoins en annotation de données offre de nouveaux cas d'application pour les modèles d'incitation Web3. Des descriptions de scène professionnelles, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de caméra et des conditions d'éclairage nécessitent des annotations de données de haute qualité, ce qui offre de nouvelles opportunités aux professionnels tels que les photographes, les ingénieurs du son et les artistes 3D.
Le développement de la technologie AI vers une collaboration modulaire représente en soi une demande pour des plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un écosystème autosuffisant, favorisant une intégration approfondie des scénarios Web3 AI et Web2 AI.