Teknologi Generasi Video AI Mencapai Terobosan Besar, Integrasi Multimodal Memimpin Tren Baru
Belakangan ini, kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah perkembangan teknologi pembuatan video multimodal yang inovatif. Teknologi ini telah berevolusi dari pembuatan video hanya berdasarkan teks menjadi solusi pembuatan yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa kasus terobosan teknologi yang patut diperhatikan:
Kerangka EX-4D yang dikembangkan oleh sebuah perusahaan teknologi yang bersifat open source dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan AI untuk secara otomatis menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun, sangat menyederhanakan proses kompleks pemodelan 3D tradisional.
Fitur "Hui Xiang" yang diluncurkan oleh suatu platform AI mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari satu gambar. Namun, efektivitas sebenarnya masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Proyek Veo dari raksasa teknologi internasional telah mencapai generasi video 4K dan suara lingkungan yang disinkronkan. Terobosan inti terletak pada penyelesaian masalah sinkronisasi audio dan visual dalam skenario kompleks, seperti kecocokan yang tepat antara gerakan berjalan orang dan suara langkah.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 80 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam waktu 2,3 detik, dengan biaya sekitar 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, kualitas hasil di bawah kondisi yang kompleks masih memiliki ruang untuk perbaikan.
Terobosan ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas pembuatan video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini tidak hanya harus menangani jutaan piksel dari gambar tunggal, tetapi juga memastikan konsistensi waktu dari ratusan frame, sementara juga mempertimbangkan sinkronisasi audio dan konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas kompleks ini dapat dicapai.
Dalam pengendalian biaya, optimasi arsitektur inferensi memainkan peran kunci. Ini mencakup strategi generasi berlapis, mekanisme penggunaan kembali cache, dan teknik alokasi sumber daya dinamis, yang secara signifikan mengurangi biaya pembuatan video.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Pekerjaan yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, lokasi, aktor, dan pascaproduksi, sekarang hanya memerlukan satu kata kunci dan beberapa menit menunggu untuk diselesaikan. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas produksi video, tetapi juga memberikan lebih banyak kemungkinan bagi para kreator, yang diharapkan dapat memicu gelombang baru perubahan dalam ekonomi kreator.
Kemajuan teknologi AI Web2 ini juga memberikan peluang baru bagi AI Web3:
Perubahan struktur permintaan daya komputasi menciptakan pasar baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, sekaligus meningkatkan permintaan untuk berbagai model penyesuaian terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Peningkatan kebutuhan penandaan data menyediakan skenario aplikasi baru untuk model insentif Web3. Deskripsi skenario yang profesional, gambar referensi, gaya audio, jalur gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan semuanya memerlukan penandaan data berkualitas tinggi, yang memberikan peluang baru bagi para profesional seperti fotografer, desainer suara, dan seniman 3D.
Teknologi AI berkembang ke arah kolaborasi modular, yang merupakan kebutuhan untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk ekosistem yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario AI Web3 dan AI Web2.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
4
Bagikan
Komentar
0/400
DiamondHands
· 20jam yang lalu
Baik sekali, bisa memplay people for suckers saya lagi.
Teknologi pembuatan video AI mengalami terobosan, Web3 menyambut peluang baru
Teknologi Generasi Video AI Mencapai Terobosan Besar, Integrasi Multimodal Memimpin Tren Baru
Belakangan ini, kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah perkembangan teknologi pembuatan video multimodal yang inovatif. Teknologi ini telah berevolusi dari pembuatan video hanya berdasarkan teks menjadi solusi pembuatan yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa kasus terobosan teknologi yang patut diperhatikan:
Kerangka EX-4D yang dikembangkan oleh sebuah perusahaan teknologi yang bersifat open source dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan AI untuk secara otomatis menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun, sangat menyederhanakan proses kompleks pemodelan 3D tradisional.
Fitur "Hui Xiang" yang diluncurkan oleh suatu platform AI mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari satu gambar. Namun, efektivitas sebenarnya masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Proyek Veo dari raksasa teknologi internasional telah mencapai generasi video 4K dan suara lingkungan yang disinkronkan. Terobosan inti terletak pada penyelesaian masalah sinkronisasi audio dan visual dalam skenario kompleks, seperti kecocokan yang tepat antara gerakan berjalan orang dan suara langkah.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 80 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam waktu 2,3 detik, dengan biaya sekitar 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, kualitas hasil di bawah kondisi yang kompleks masih memiliki ruang untuk perbaikan.
Terobosan ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas pembuatan video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini tidak hanya harus menangani jutaan piksel dari gambar tunggal, tetapi juga memastikan konsistensi waktu dari ratusan frame, sementara juga mempertimbangkan sinkronisasi audio dan konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas kompleks ini dapat dicapai.
Dalam pengendalian biaya, optimasi arsitektur inferensi memainkan peran kunci. Ini mencakup strategi generasi berlapis, mekanisme penggunaan kembali cache, dan teknik alokasi sumber daya dinamis, yang secara signifikan mengurangi biaya pembuatan video.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Pekerjaan yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, lokasi, aktor, dan pascaproduksi, sekarang hanya memerlukan satu kata kunci dan beberapa menit menunggu untuk diselesaikan. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas produksi video, tetapi juga memberikan lebih banyak kemungkinan bagi para kreator, yang diharapkan dapat memicu gelombang baru perubahan dalam ekonomi kreator.
Kemajuan teknologi AI Web2 ini juga memberikan peluang baru bagi AI Web3:
Perubahan struktur permintaan daya komputasi menciptakan pasar baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, sekaligus meningkatkan permintaan untuk berbagai model penyesuaian terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Peningkatan kebutuhan penandaan data menyediakan skenario aplikasi baru untuk model insentif Web3. Deskripsi skenario yang profesional, gambar referensi, gaya audio, jalur gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan semuanya memerlukan penandaan data berkualitas tinggi, yang memberikan peluang baru bagi para profesional seperti fotografer, desainer suara, dan seniman 3D.
Teknologi AI berkembang ke arah kolaborasi modular, yang merupakan kebutuhan untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk ekosistem yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario AI Web3 dan AI Web2.