Технологія генерації відео на основі штучного інтелекту досягла значного прориву, інтеграція мультимодальностей веде до нових тенденцій
Нещодавно найзначніший прогрес у сфері AI полягає у проривному розвитку технології генерації мультимедійного відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео з одного тексту до інтегрованого рішення генерації, що поєднує текст, зображення та аудіо.
Кілька типовіх випадків технологічних проривів, на які варто звернути увагу:
Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений однією технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео на контент вільного кута зору 4D, а ступінь визнання користувачами становить 70,7%. Ця технологія дозволяє ШІ автоматично генерувати ефекти перегляду з будь-якого кута, значно спрощуючи складний процес традиційного 3D-моделювання.
Один з AI-платформ, що запустила функцію "Художня уява", стверджує, що може створити 10-секундне відео "кінематографічної якості" з одного зображення. Проте, її фактична ефективність ще потребує подальшої перевірки.
Проект Veo міжнародного технологічного гіганта реалізував синхронне генерування 4K відео та навколишнього звуку. Його основний прорив полягав у вирішенні проблеми синхронізації звуку та зображення в складних сценах, таких як точне співпадіння руху персонажа та звуку кроків.
Технологія ContentV певної платформи короткометражних відео має 80 мільярдів параметрів і може генерувати 1080p відео за 2.3 секунди, вартість приблизно 3.67 юанів за 5 секунд. Хоча контроль витрат досить хороший, але якість генерації в складних сценаріях все ще має потенціал для покращення.
Ці прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, витрати на генерацію та сценарії застосування:
З точки зору технічної цінності, складність генерації мультимодальних відео зростає експоненціально. Це не лише потребує обробки мільйонів пікселів однофреймових зображень, але й забезпечення часової узгодженості сотень кадрів, а також врахування синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. В даний час ця складна задача реалізується завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей.
У контролі витрат оптимізація архітектури висновків зіграла ключову роль. Це включає в себе технологічні засоби, такі як ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів, що значно знизило витрати на генерацію відео.
Що стосується впливу застосувань, технології ШІ руйнують традиційний процес виробництва відео. Робота, яка раніше вимагала великої кількості обладнання, місця, акторів та пост-продакшну, тепер може бути завершена всього за допомогою одного підказки та кількох хвилин очікування. Це не лише знижує бар'єри для виробництва відео, але й надає творцям більше можливостей, з перспективою спричинити новий виток змін в економіці творців.
Ці досягнення технологій Web2 AI також відкрили нові можливості для Web3 AI:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила новий ринок для розподілених неактивних обчислювальних ресурсів, а також збільшила попит на різноманітні розподілені моделі мікрорегулювання, алгоритми та платформи для інференції.
Зростання потреби в маркуванні даних створює нові сценарії застосування для стимулюючих моделей Web3. Професійний опис сцен, референтні зображення, аудіо стилі, траєкторії руху камери та умови освітлення вимагають високоякісного маркування даних, що відкриває нові можливості для професіоналів, таких як фотографи, звукові дизайнери та 3D-художники.
Розвиток AI-технологій у напрямку модульної співпраці є вимогою до децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми заохочення можуть утворити самопідсилюючу екосистему, що сприятиме глибокій інтеграції Web3 AI та Web2 AI сцен.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DiamondHands
· 20год тому
Досить добре, знову зможу обдурювати людей, як лохів.
Технології генерації відео на основі штучного інтелекту роблять прорив, Web3 отримує нові можливості
Технологія генерації відео на основі штучного інтелекту досягла значного прориву, інтеграція мультимодальностей веде до нових тенденцій
Нещодавно найзначніший прогрес у сфері AI полягає у проривному розвитку технології генерації мультимедійного відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео з одного тексту до інтегрованого рішення генерації, що поєднує текст, зображення та аудіо.
Кілька типовіх випадків технологічних проривів, на які варто звернути увагу:
Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений однією технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео на контент вільного кута зору 4D, а ступінь визнання користувачами становить 70,7%. Ця технологія дозволяє ШІ автоматично генерувати ефекти перегляду з будь-якого кута, значно спрощуючи складний процес традиційного 3D-моделювання.
Один з AI-платформ, що запустила функцію "Художня уява", стверджує, що може створити 10-секундне відео "кінематографічної якості" з одного зображення. Проте, її фактична ефективність ще потребує подальшої перевірки.
Проект Veo міжнародного технологічного гіганта реалізував синхронне генерування 4K відео та навколишнього звуку. Його основний прорив полягав у вирішенні проблеми синхронізації звуку та зображення в складних сценах, таких як точне співпадіння руху персонажа та звуку кроків.
Технологія ContentV певної платформи короткометражних відео має 80 мільярдів параметрів і може генерувати 1080p відео за 2.3 секунди, вартість приблизно 3.67 юанів за 5 секунд. Хоча контроль витрат досить хороший, але якість генерації в складних сценаріях все ще має потенціал для покращення.
Ці прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, витрати на генерацію та сценарії застосування:
З точки зору технічної цінності, складність генерації мультимодальних відео зростає експоненціально. Це не лише потребує обробки мільйонів пікселів однофреймових зображень, але й забезпечення часової узгодженості сотень кадрів, а також врахування синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. В даний час ця складна задача реалізується завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей.
У контролі витрат оптимізація архітектури висновків зіграла ключову роль. Це включає в себе технологічні засоби, такі як ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів, що значно знизило витрати на генерацію відео.
Що стосується впливу застосувань, технології ШІ руйнують традиційний процес виробництва відео. Робота, яка раніше вимагала великої кількості обладнання, місця, акторів та пост-продакшну, тепер може бути завершена всього за допомогою одного підказки та кількох хвилин очікування. Це не лише знижує бар'єри для виробництва відео, але й надає творцям більше можливостей, з перспективою спричинити новий виток змін в економіці творців.
Ці досягнення технологій Web2 AI також відкрили нові можливості для Web3 AI:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила новий ринок для розподілених неактивних обчислювальних ресурсів, а також збільшила попит на різноманітні розподілені моделі мікрорегулювання, алгоритми та платформи для інференції.
Зростання потреби в маркуванні даних створює нові сценарії застосування для стимулюючих моделей Web3. Професійний опис сцен, референтні зображення, аудіо стилі, траєкторії руху камери та умови освітлення вимагають високоякісного маркування даних, що відкриває нові можливості для професіоналів, таких як фотографи, звукові дизайнери та 3D-художники.
Розвиток AI-технологій у напрямку модульної співпраці є вимогою до децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми заохочення можуть утворити самопідсилюючу екосистему, що сприятиме глибокій інтеграції Web3 AI та Web2 AI сцен.