AI video üretim teknolojisinde büyük bir atılım, çok modlu entegrasyon yeni bir trend belirliyor
Son zamanlarda, AI alanındaki en belirgin ilerleme, çok modlu video üretim teknolojisindeki çığır açan gelişmeler oldu. Bu teknoloji, yalnızca metinlerden video üretmekten, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim çözümüne dönüşmüştür.
Dikkate değer birkaç tipik teknoloji atılımı örneği:
Bir teknoloji şirketi tarafından açık kaynak olarak sunulan EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest gözlem açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebilmektedir ve kullanıcı kabul oranı %70.7'dir. Bu teknoloji, AI'nın herhangi bir açıdan görüntüleme etkisi oluşturmasını sağlar ve geleneksel 3D modellemenin karmaşık süreçlerini büyük ölçüde basitleştirir.
Bir AI platformunun "Hüseyin" özelliği, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" video oluşturabileceğini iddia ediyor. Ancak, gerçek etkisi daha fazla doğrulama gerektiriyor.
Bir uluslararası teknoloji devinin Veo projesi, 4K video ve çevresel sesin senkronize üretilmesini sağladı. Temel yenilik, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmekte, örneğin insanların yürüyüş hareketleri ile ayak seslerinin hassas eşleşmesini sağlamakta yatıyor.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti ise yaklaşık 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerde üretilen kalitede hala iyileştirme alanı var.
Bu atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır:
Teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir artış göstermektedir. Bu, yalnızca tek bir karedeki milyonlarca pikseli işlemekle kalmayıp, yüzlerce kare arasındaki zaman tutarlılığını da sağlamalı ve ayrıca ses senkronizasyonu ile 3D uzamsal tutarlılığı da dikkate almalıdır. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği yoluyla bu karmaşık görev gerçekleştirilmektedir.
Maliyet kontrolü açısından, çıkarım mimarisinin optimizasyonu kritik bir rol oynamaktadır. Bu, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanım mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi teknik araçları içermekte olup, video üretim maliyetlerini büyük ölçüde azaltmıştır.
Uygulama etkisi açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim sürecini alt üst ediyor. Önceden büyük miktarda ekipman, mekan, oyuncu ve post prodüksiyona ihtiyaç duyan işler, şimdi sadece bir anahtar kelime ve birkaç dakika beklemekle tamamlanabiliyor. Bu, video üretiminin erişim engelini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda yaratıcılar için daha fazla olasılık sunarak, yaratıcı ekonomi için yeni bir dönüşüm dalgasını tetikleme potansiyeli taşıyor.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemeler, Web3 AI için yeni fırsatlar da sunuyor:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişim, dağıtılmış atıl hesaplama gücüne yeni bir pazar yaratırken, çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformlarına olan talebi de artırmıştır.
Veri etiketleme gereksinimlerinin artışı, Web3 teşvik modeline yeni uygulama senaryoları sağlamaktadır. Profesyonel senaryo tanımları, referans görüntüleri, ses stil, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi unsurlar yüksek kaliteli veri etiketleme gerektirmektedir. Bu, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçıları gibi profesyoneller için yeni fırsatlar sunmaktadır.
AI teknolojisinin modüler iş birliği yönünde gelişmesi, kendisiyle merkeziyetsiz platforma bir talep oluşturuyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir ekosistem oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
4
Share
Comment
0/400
DiamondHands
· 20h ago
Gayet iyi, yine bana enayilerden bir dal kesmeye yarayacak.
AI video üretim teknolojisi atılımı, Web3 yeni fırsatlar getiriyor.
AI video üretim teknolojisinde büyük bir atılım, çok modlu entegrasyon yeni bir trend belirliyor
Son zamanlarda, AI alanındaki en belirgin ilerleme, çok modlu video üretim teknolojisindeki çığır açan gelişmeler oldu. Bu teknoloji, yalnızca metinlerden video üretmekten, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim çözümüne dönüşmüştür.
Dikkate değer birkaç tipik teknoloji atılımı örneği:
Bir teknoloji şirketi tarafından açık kaynak olarak sunulan EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest gözlem açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebilmektedir ve kullanıcı kabul oranı %70.7'dir. Bu teknoloji, AI'nın herhangi bir açıdan görüntüleme etkisi oluşturmasını sağlar ve geleneksel 3D modellemenin karmaşık süreçlerini büyük ölçüde basitleştirir.
Bir AI platformunun "Hüseyin" özelliği, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" video oluşturabileceğini iddia ediyor. Ancak, gerçek etkisi daha fazla doğrulama gerektiriyor.
Bir uluslararası teknoloji devinin Veo projesi, 4K video ve çevresel sesin senkronize üretilmesini sağladı. Temel yenilik, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmekte, örneğin insanların yürüyüş hareketleri ile ayak seslerinin hassas eşleşmesini sağlamakta yatıyor.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti ise yaklaşık 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerde üretilen kalitede hala iyileştirme alanı var.
Bu atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır:
Teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir artış göstermektedir. Bu, yalnızca tek bir karedeki milyonlarca pikseli işlemekle kalmayıp, yüzlerce kare arasındaki zaman tutarlılığını da sağlamalı ve ayrıca ses senkronizasyonu ile 3D uzamsal tutarlılığı da dikkate almalıdır. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği yoluyla bu karmaşık görev gerçekleştirilmektedir.
Maliyet kontrolü açısından, çıkarım mimarisinin optimizasyonu kritik bir rol oynamaktadır. Bu, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanım mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi teknik araçları içermekte olup, video üretim maliyetlerini büyük ölçüde azaltmıştır.
Uygulama etkisi açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim sürecini alt üst ediyor. Önceden büyük miktarda ekipman, mekan, oyuncu ve post prodüksiyona ihtiyaç duyan işler, şimdi sadece bir anahtar kelime ve birkaç dakika beklemekle tamamlanabiliyor. Bu, video üretiminin erişim engelini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda yaratıcılar için daha fazla olasılık sunarak, yaratıcı ekonomi için yeni bir dönüşüm dalgasını tetikleme potansiyeli taşıyor.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemeler, Web3 AI için yeni fırsatlar da sunuyor:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişim, dağıtılmış atıl hesaplama gücüne yeni bir pazar yaratırken, çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformlarına olan talebi de artırmıştır.
Veri etiketleme gereksinimlerinin artışı, Web3 teşvik modeline yeni uygulama senaryoları sağlamaktadır. Profesyonel senaryo tanımları, referans görüntüleri, ses stil, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi unsurlar yüksek kaliteli veri etiketleme gerektirmektedir. Bu, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçıları gibi profesyoneller için yeni fırsatlar sunmaktadır.
AI teknolojisinin modüler iş birliği yönünde gelişmesi, kendisiyle merkeziyetsiz platforma bir talep oluşturuyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir ekosistem oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.