A tecnologia de geração de vídeos com IA alcançou um grande avanço, a integração multimodal lidera uma nova tendência
Recentemente, o avanço mais significativo no campo da IA é o desenvolvimento inovador da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de gerar vídeos a partir de texto único para uma solução de geração de cadeia completa que integra texto, imagens e áudio.
Alguns casos típicos de avanços tecnológicos merecem atenção:
O framework EX-4D de uma empresa de tecnologia de código aberto consegue converter vídeos comuns em conteúdos 4D de visão livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização de qualquer ângulo, simplificando significativamente os processos complexos de modelagem 3D tradicionais.
Uma funcionalidade chamada "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA afirma que pode gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. No entanto, os seus efeitos reais ainda precisam de ser mais bem verificados.
O projeto Veo de um gigante tecnológico internacional conseguiu gerar vídeo 4K e som ambiental de forma sincronizada. A sua principal inovação reside na resolução do desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenas complexas, como o emparelhamento preciso entre os movimentos de uma pessoa a andar e o som dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros e consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo aproximado de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorar a qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços têm um significado importante em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Do ponto de vista do valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal cresce de forma exponencial. Ela não só precisa lidar com milhões de pontos de pixels em uma única imagem, mas também garantir a coerência temporal de centenas de quadros, ao mesmo tempo em que considera a sincronização de áudio e a consistência espacial 3D. Atualmente, através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, essa tarefa complexa é realizada.
Na controlo de custos, a optimização da arquitectura de raciocínio desempenhou um papel crucial. Isso inclui estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, que reduziram significativamente os custos de geração de vídeo.
Em termos de impacto na aplicação, a tecnologia de IA está a revolucionar o processo de produção de vídeo tradicional. O trabalho que antes exigia uma grande quantidade de equipamentos, locais, atores e pós-produção, agora pode ser realizado apenas com uma palavra-chave e alguns minutos de espera. Isto não só reduz a barreira de entrada para a produção de vídeo, como também oferece mais possibilidades aos criadores, prometendo desencadear uma nova onda de transformação na economia dos criadores.
Os avanços dessas tecnologias de IA Web2 também trouxeram novas oportunidades para a IA Web3:
A mudança na estrutura da demanda por poder de computação criou um novo mercado para o poder de computação distribuído ocioso, ao mesmo tempo que aumentou a demanda por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
O aumento da demanda por rotulagem de dados oferece novos cenários de aplicação para o modelo de incentivo Web3. A descrição profissional de cenários, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros, requerem rotulagem de dados de alta qualidade, o que oferece novas oportunidades para profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D.
A tecnologia de IA está a evoluir para uma direção de colaboração modular, o que por si só é uma necessidade de plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de computação, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivos poderão formar um ecossistema auto-reforçado, promovendo uma fusão profunda entre os cenários de IA Web3 e Web2.
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DiamondHands
· 20h atrás
Bastante bom, ainda posso fazer as pessoas de parvas uma vez.
A tecnologia de geração de vídeo por IA dá um salto e o Web3 encontra novas oportunidades
A tecnologia de geração de vídeos com IA alcançou um grande avanço, a integração multimodal lidera uma nova tendência
Recentemente, o avanço mais significativo no campo da IA é o desenvolvimento inovador da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de gerar vídeos a partir de texto único para uma solução de geração de cadeia completa que integra texto, imagens e áudio.
Alguns casos típicos de avanços tecnológicos merecem atenção:
O framework EX-4D de uma empresa de tecnologia de código aberto consegue converter vídeos comuns em conteúdos 4D de visão livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização de qualquer ângulo, simplificando significativamente os processos complexos de modelagem 3D tradicionais.
Uma funcionalidade chamada "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA afirma que pode gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. No entanto, os seus efeitos reais ainda precisam de ser mais bem verificados.
O projeto Veo de um gigante tecnológico internacional conseguiu gerar vídeo 4K e som ambiental de forma sincronizada. A sua principal inovação reside na resolução do desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenas complexas, como o emparelhamento preciso entre os movimentos de uma pessoa a andar e o som dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros e consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo aproximado de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorar a qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços têm um significado importante em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Do ponto de vista do valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal cresce de forma exponencial. Ela não só precisa lidar com milhões de pontos de pixels em uma única imagem, mas também garantir a coerência temporal de centenas de quadros, ao mesmo tempo em que considera a sincronização de áudio e a consistência espacial 3D. Atualmente, através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, essa tarefa complexa é realizada.
Na controlo de custos, a optimização da arquitectura de raciocínio desempenhou um papel crucial. Isso inclui estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, que reduziram significativamente os custos de geração de vídeo.
Em termos de impacto na aplicação, a tecnologia de IA está a revolucionar o processo de produção de vídeo tradicional. O trabalho que antes exigia uma grande quantidade de equipamentos, locais, atores e pós-produção, agora pode ser realizado apenas com uma palavra-chave e alguns minutos de espera. Isto não só reduz a barreira de entrada para a produção de vídeo, como também oferece mais possibilidades aos criadores, prometendo desencadear uma nova onda de transformação na economia dos criadores.
Os avanços dessas tecnologias de IA Web2 também trouxeram novas oportunidades para a IA Web3:
A mudança na estrutura da demanda por poder de computação criou um novo mercado para o poder de computação distribuído ocioso, ao mesmo tempo que aumentou a demanda por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
O aumento da demanda por rotulagem de dados oferece novos cenários de aplicação para o modelo de incentivo Web3. A descrição profissional de cenários, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros, requerem rotulagem de dados de alta qualidade, o que oferece novas oportunidades para profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D.
A tecnologia de IA está a evoluir para uma direção de colaboração modular, o que por si só é uma necessidade de plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de computação, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivos poderão formar um ecossistema auto-reforçado, promovendo uma fusão profunda entre os cenários de IA Web3 e Web2.