Công nghệ tạo video AI đạt được bước đột phá lớn, tích hợp đa mô hình dẫn đầu xu hướng mới
Gần đây, tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực AI chính là sự phát triển đột phá của công nghệ tạo video đa mô hình. Công nghệ này đã tiến hóa từ việc tạo video chỉ từ văn bản sang một giải pháp tạo ra toàn bộ từ việc tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Một số trường hợp đột phá công nghệ điển hình đáng chú ý:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này cho phép AI tự động tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào, đơn giản hóa đáng kể quy trình mô hình hóa 3D truyền thống.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội tưởng" tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh. Tuy nhiên, hiệu ứng thực tế của nó vẫn cần được xác thực thêm.
Dự án Veo của một ông lớn công nghệ quốc tế đã đạt được việc tạo ra video 4K và âm thanh môi trường đồng bộ. Điểm đột phá cốt lõi của nó là giải quyết vấn đề đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như sự khớp chính xác giữa hành động đi bộ của nhân vật và tiếng bước chân.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2.3 giây, với chi phí khoảng 3.67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù việc kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng chất lượng tạo ra trong các tình huống phức tạp vẫn còn có chỗ để cải thiện.
Những đột phá này có ý nghĩa quan trọng trong các khía cạnh như chất lượng video, chi phí sản xuất và bối cảnh ứng dụng:
Xét về giá trị kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình tăng theo cấp số mũ. Nó không chỉ phải xử lý hàng triệu điểm pixel của một khung hình đơn lẻ, mà còn phải đảm bảo tính liên tục tạm thời của hàng trăm khung hình, đồng thời cần xem xét sự đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện tại, thông qua việc phân tách theo mô-đun và sự hợp tác của các mô hình lớn, nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Trong kiểm soát chi phí, tối ưu hóa kiến trúc suy diễn đóng vai trò quan trọng. Điều này bao gồm các biện pháp kỹ thuật như chiến lược sinh cấp bậc, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động, giúp giảm đáng kể chi phí tạo video.
Về ảnh hưởng của ứng dụng, công nghệ AI đang lật đổ quy trình sản xuất video truyền thống. Những công việc trước đây cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, diễn viên và công việc hậu kỳ, giờ chỉ cần một từ khóa và vài phút chờ đợi là có thể hoàn thành. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản trong sản xuất video mà còn mang đến nhiều khả năng hơn cho các nhà sáng tạo, hứa hẹn sẽ kích thích một làn sóng cách mạng mới trong nền kinh tế sáng tạo.
Những tiến bộ của công nghệ AI Web2 cũng mang lại cơ hội mới cho AI Web3:
Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu về sức mạnh tính toán đã tạo ra một thị trường mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán, đồng thời cũng làm tăng nhu cầu đối với các loại mô hình vi điều chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn.
Sự gia tăng nhu cầu ghi nhãn dữ liệu đã cung cấp các trường hợp ứng dụng mới cho mô hình khuyến khích Web3. Các mô tả cảnh chuyên nghiệp, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, chuyển động của camera và điều kiện ánh sáng đều cần ghi nhãn dữ liệu chất lượng cao, điều này đã mang đến cơ hội mới cho các chuyên gia như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh và nghệ sĩ 3D.
Công nghệ AI đang phát triển theo hướng hợp tác mô-đun, điều này bản thân đã là một nhu cầu đối với các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một hệ sinh thái tự củng cố, thúc đẩy sự hội nhập sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Công nghệ tạo video AI đột phá, Web3 đón nhận cơ hội mới
Công nghệ tạo video AI đạt được bước đột phá lớn, tích hợp đa mô hình dẫn đầu xu hướng mới
Gần đây, tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực AI chính là sự phát triển đột phá của công nghệ tạo video đa mô hình. Công nghệ này đã tiến hóa từ việc tạo video chỉ từ văn bản sang một giải pháp tạo ra toàn bộ từ việc tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Một số trường hợp đột phá công nghệ điển hình đáng chú ý:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này cho phép AI tự động tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào, đơn giản hóa đáng kể quy trình mô hình hóa 3D truyền thống.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội tưởng" tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh. Tuy nhiên, hiệu ứng thực tế của nó vẫn cần được xác thực thêm.
Dự án Veo của một ông lớn công nghệ quốc tế đã đạt được việc tạo ra video 4K và âm thanh môi trường đồng bộ. Điểm đột phá cốt lõi của nó là giải quyết vấn đề đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như sự khớp chính xác giữa hành động đi bộ của nhân vật và tiếng bước chân.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2.3 giây, với chi phí khoảng 3.67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù việc kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng chất lượng tạo ra trong các tình huống phức tạp vẫn còn có chỗ để cải thiện.
Những đột phá này có ý nghĩa quan trọng trong các khía cạnh như chất lượng video, chi phí sản xuất và bối cảnh ứng dụng:
Xét về giá trị kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình tăng theo cấp số mũ. Nó không chỉ phải xử lý hàng triệu điểm pixel của một khung hình đơn lẻ, mà còn phải đảm bảo tính liên tục tạm thời của hàng trăm khung hình, đồng thời cần xem xét sự đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện tại, thông qua việc phân tách theo mô-đun và sự hợp tác của các mô hình lớn, nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Trong kiểm soát chi phí, tối ưu hóa kiến trúc suy diễn đóng vai trò quan trọng. Điều này bao gồm các biện pháp kỹ thuật như chiến lược sinh cấp bậc, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động, giúp giảm đáng kể chi phí tạo video.
Về ảnh hưởng của ứng dụng, công nghệ AI đang lật đổ quy trình sản xuất video truyền thống. Những công việc trước đây cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, diễn viên và công việc hậu kỳ, giờ chỉ cần một từ khóa và vài phút chờ đợi là có thể hoàn thành. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản trong sản xuất video mà còn mang đến nhiều khả năng hơn cho các nhà sáng tạo, hứa hẹn sẽ kích thích một làn sóng cách mạng mới trong nền kinh tế sáng tạo.
Những tiến bộ của công nghệ AI Web2 cũng mang lại cơ hội mới cho AI Web3:
Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu về sức mạnh tính toán đã tạo ra một thị trường mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán, đồng thời cũng làm tăng nhu cầu đối với các loại mô hình vi điều chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn.
Sự gia tăng nhu cầu ghi nhãn dữ liệu đã cung cấp các trường hợp ứng dụng mới cho mô hình khuyến khích Web3. Các mô tả cảnh chuyên nghiệp, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, chuyển động của camera và điều kiện ánh sáng đều cần ghi nhãn dữ liệu chất lượng cao, điều này đã mang đến cơ hội mới cho các chuyên gia như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh và nghệ sĩ 3D.
Công nghệ AI đang phát triển theo hướng hợp tác mô-đun, điều này bản thân đã là một nhu cầu đối với các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một hệ sinh thái tự củng cố, thúc đẩy sự hội nhập sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.