Технология генерации видео с помощью ИИ достигла значительных успехов, мультимодальная интеграция задает новые тренды
В последнее время самым заметным достижением в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология эволюционировала от генерации видео на основе одного текста к полному генерационному решению, интегрирующему текст, изображения и аудио.
Несколько типичных случаев технологических прорывов заслуживают внимания:
Открытая платформа EX-4D, разработанная одной из технологических компаний, может преобразовывать обычные видео в 4D-контент с произвольным углом обзора, и уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет ИИ автоматически генерировать эффекты просмотра под любым углом, значительно упрощая сложные процессы традиционного 3D-моделирования.
Платформа ИИ представила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создавать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Тем не менее, ее фактическая эффективность еще требует дополнительной проверки.
Проект Veo международного технологического гиганта реализовал синхронное создание 4K-видео и окружающего звука. Его ключевое достижение заключается в решении проблемы синхронизации звука и изображения в сложных сценах, таких как точное соответствие между движением человека и звуком шагов.
Технология ContentV на одной из платформ коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет примерно 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя управление затратами неплохое, качество генерации в сложных сценах все еще имеет пространство для улучшения.
Эти прорывы имеют большое значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на создание и области применения:
С точки зрения технической ценности, сложность многомодальной генерации видео растет экспоненциально. Она должна обрабатывать миллионы пиксельных точек в отдельных кадрах, обеспечивать временную согласованность сотен кадров, а также учитывать синхронизацию аудио и согласованность 3D-пространства. В настоящее время эта сложная задача реализуется благодаря модульной декомпозиции и сотрудничеству крупных моделей.
В области контроля затрат оптимизация архитектуры вывода играет ключевую роль. Это включает в себя такие технические средства, как иерархические генеративные стратегии, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов, что значительно снижает стоимость генерации видео.
Что касается влияния приложений, технологии ИИ кардинально изменяют традиционный процесс видеопроизводства. Работа, для которой раньше требовалось большое количество оборудования, помещений, актеров и постпродакшена, теперь может быть выполнена всего лишь с помощью одного слова-подсказки и нескольких минут ожидания. Это не только снижает барьер для входа в видеопроизводство, но и предоставляет создателям больше возможностей, что может привести к новой волне преобразования в экономике создателей.
Эти достижения технологий Web2 AI также открыли новые возможности для Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало новый рынок для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности, одновременно увеличив спрос на различные распределенные модели микрорегулировки, алгоритмы и платформы для вывода.
Увеличение потребности в аннотированных данных предоставляет новые сценарии применения для моделей вознаграждения Web3. Профессиональные описания сцен, эталонные изображения, аудиостили, траектории движения камеры и условия освещения требуют высококачественной аннотации данных, что открывает новые возможности для таких специалистов, как фотографы, звуковые дизайнеры и 3D-художники.
Развитие AI-технологий в направлении модульного сотрудничества само по себе является спросом на децентрализованные платформы. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут создать самоусиливающуюся экосистему, способствующую глубокой интеграции сцен Web3 AI и Web2 AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
4
Поделиться
комментарий
0/400
DiamondHands
· 20ч назад
Хорошо, это снова даст мне возможность разыгрывать людей как лохов.
Технология генерации видео с помощью ИИ делает прорыв, Web3 встречает новые возможности
Технология генерации видео с помощью ИИ достигла значительных успехов, мультимодальная интеграция задает новые тренды
В последнее время самым заметным достижением в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология эволюционировала от генерации видео на основе одного текста к полному генерационному решению, интегрирующему текст, изображения и аудио.
Несколько типичных случаев технологических прорывов заслуживают внимания:
Открытая платформа EX-4D, разработанная одной из технологических компаний, может преобразовывать обычные видео в 4D-контент с произвольным углом обзора, и уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет ИИ автоматически генерировать эффекты просмотра под любым углом, значительно упрощая сложные процессы традиционного 3D-моделирования.
Платформа ИИ представила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создавать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Тем не менее, ее фактическая эффективность еще требует дополнительной проверки.
Проект Veo международного технологического гиганта реализовал синхронное создание 4K-видео и окружающего звука. Его ключевое достижение заключается в решении проблемы синхронизации звука и изображения в сложных сценах, таких как точное соответствие между движением человека и звуком шагов.
Технология ContentV на одной из платформ коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет примерно 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя управление затратами неплохое, качество генерации в сложных сценах все еще имеет пространство для улучшения.
Эти прорывы имеют большое значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на создание и области применения:
С точки зрения технической ценности, сложность многомодальной генерации видео растет экспоненциально. Она должна обрабатывать миллионы пиксельных точек в отдельных кадрах, обеспечивать временную согласованность сотен кадров, а также учитывать синхронизацию аудио и согласованность 3D-пространства. В настоящее время эта сложная задача реализуется благодаря модульной декомпозиции и сотрудничеству крупных моделей.
В области контроля затрат оптимизация архитектуры вывода играет ключевую роль. Это включает в себя такие технические средства, как иерархические генеративные стратегии, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов, что значительно снижает стоимость генерации видео.
Что касается влияния приложений, технологии ИИ кардинально изменяют традиционный процесс видеопроизводства. Работа, для которой раньше требовалось большое количество оборудования, помещений, актеров и постпродакшена, теперь может быть выполнена всего лишь с помощью одного слова-подсказки и нескольких минут ожидания. Это не только снижает барьер для входа в видеопроизводство, но и предоставляет создателям больше возможностей, что может привести к новой волне преобразования в экономике создателей.
Эти достижения технологий Web2 AI также открыли новые возможности для Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало новый рынок для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности, одновременно увеличив спрос на различные распределенные модели микрорегулировки, алгоритмы и платформы для вывода.
Увеличение потребности в аннотированных данных предоставляет новые сценарии применения для моделей вознаграждения Web3. Профессиональные описания сцен, эталонные изображения, аудиостили, траектории движения камеры и условия освещения требуют высококачественной аннотации данных, что открывает новые возможности для таких специалистов, как фотографы, звуковые дизайнеры и 3D-художники.
Развитие AI-технологий в направлении модульного сотрудничества само по себе является спросом на децентрализованные платформы. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут создать самоусиливающуюся экосистему, способствующую глубокой интеграции сцен Web3 AI и Web2 AI.