مؤخراً، كان أحد أبرز التقدمات في مجال الذكاء الاصطناعي هو突破技术生成 الفيديو متعدد الوسائط. هذه التقنية تطورت من توليد الفيديو من النصوص البحتة إلى القدرة على توليد كامل يدمج النصوص والصور والصوت.
هناك بعض حالات突破 تقنية نموذجية تستحق الاهتمام:
إطار EX-4D المفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، بمعدل قبول من المستخدمين يصل إلى 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن إنشاء تأثيرات مشاهدة من زوايا متعددة، وهو ما كان يتطلب في الماضي فريقًا محترفًا في النمذجة ثلاثية الأبعاد.
تدعي ميزة "Huixiang" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على إنشاء فيديو بجودة "فيلم" مدته 10 ثوانٍ من صورة واحدة. ومع ذلك، لا يزال يتعين التحقق من صحة هذا البيان.
تقنية Veo التي طورتها إحدى مؤسسات أبحاث الذكاء الاصطناعي يمكنها توليد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في الوقت نفسه. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الفيديو والصوت، وتحقق المطابقة على المستوى الدلالي في المشاهد المعقدة.
تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير لديها 80 مليار معلمة، يمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080 بكسل في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكاليف جيد، إلا أن هناك مجالًا للتحسين في جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة.
تعتبر هذه الإنجازات التقنية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق.
أولاً، تعقيد تقنية إنشاء الفيديو متعدد الأنماط هو أسي. إنه لا يتطلب فقط معالجة نقاط البكسل للصورة الفردية، بل يجب أيضًا ضمان تتابع الفيديو الزمني، وتزامن الصوت، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، من خلال التحليل التبادلي والتعاون بين النماذج الكبيرة، يمكن تحقيق هذه المهام المعقدة.
ثانياً، تم تحقيق تقدم ملحوظ في تقليل التكاليف. ويعود ذلك إلى تحسين هيكل الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الهرمي، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.
أخيرًا، أحدثت هذه الاختراقات التكنولوجية تأثيرًا كبيرًا على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. لقد قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في السابق الكثير من الموارد البشرية والمادية إلى عملية إدخال كلمات توجيه وانتظار بضع دقائق، بينما يمكنها أيضًا تحقيق زوايا وميزات خاصة يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. قد يؤدي ذلك إلى إعادة تشكيل اقتصاد المبدعين.
كان لهذه التغييرات تأثير عميق على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي:
هيكل الطلب على القوة الحاسوبية قد تغير. يتطلب توليد الفيديو متعدد الأنماط مجموعة متنوعة من التركيبات الحاسوبية، مما يخلق فرصاً جديدة للقوة الحاسوبية الموزعة غير المستخدمة.
تعزيز متطلبات وسم البيانات. يتطلب إنتاج فيديوهات بمستوى احترافي أوصاف مشاهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، وما إلى ذلك من بيانات وسم احترافية، مما يتيح فرصًا جديدة للمهنيين المعنيين.
تبرز اتجاهات التعاون المعيارية. تتجه تقنية الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع نحو التعاون المعياري، وهذا بحد ذاته هو طلب جديد على المنصات اللامركزية.
في المستقبل، مع التنمية المتناغمة للقوة الحسابية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز، من المتوقع أن تشكل تقنية الذكاء الاصطناعي دورة إيجابية تعزز ذاتياً، مما يدفع دمج وابتكار مختلف سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
BoredStaker
· 08-11 05:00
أنت تأتي مرة أخرى لتخطيط الدائرة ها، دع الحقيقة تتحقق أولاً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenStorm
· 08-10 11:32
حقيقة أن جماعة البيانات مجرد ضجيج على الورق، من يصدق أن نسبة الموافقة 70.7%؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
fren.eth
· 08-10 11:11
عندما يتعلق الأمر بـ 4D ، يمكنك تقريبًا أخذ الكلاب في نزهة في الفضاء.
تكنولوجيا توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تحقق突破ًا يعيد تشكيل بيئة الإبداع ومتطلبات قوة الحوسبة
#突破 وتطبيقات تقنية生成 الفيديو بالذكاء الاصطناعي
مؤخراً، كان أحد أبرز التقدمات في مجال الذكاء الاصطناعي هو突破技术生成 الفيديو متعدد الوسائط. هذه التقنية تطورت من توليد الفيديو من النصوص البحتة إلى القدرة على توليد كامل يدمج النصوص والصور والصوت.
هناك بعض حالات突破 تقنية نموذجية تستحق الاهتمام:
إطار EX-4D المفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، بمعدل قبول من المستخدمين يصل إلى 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن إنشاء تأثيرات مشاهدة من زوايا متعددة، وهو ما كان يتطلب في الماضي فريقًا محترفًا في النمذجة ثلاثية الأبعاد.
تدعي ميزة "Huixiang" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على إنشاء فيديو بجودة "فيلم" مدته 10 ثوانٍ من صورة واحدة. ومع ذلك، لا يزال يتعين التحقق من صحة هذا البيان.
تقنية Veo التي طورتها إحدى مؤسسات أبحاث الذكاء الاصطناعي يمكنها توليد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في الوقت نفسه. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الفيديو والصوت، وتحقق المطابقة على المستوى الدلالي في المشاهد المعقدة.
تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير لديها 80 مليار معلمة، يمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080 بكسل في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكاليف جيد، إلا أن هناك مجالًا للتحسين في جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة.
تعتبر هذه الإنجازات التقنية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق.
أولاً، تعقيد تقنية إنشاء الفيديو متعدد الأنماط هو أسي. إنه لا يتطلب فقط معالجة نقاط البكسل للصورة الفردية، بل يجب أيضًا ضمان تتابع الفيديو الزمني، وتزامن الصوت، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، من خلال التحليل التبادلي والتعاون بين النماذج الكبيرة، يمكن تحقيق هذه المهام المعقدة.
ثانياً، تم تحقيق تقدم ملحوظ في تقليل التكاليف. ويعود ذلك إلى تحسين هيكل الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الهرمي، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.
أخيرًا، أحدثت هذه الاختراقات التكنولوجية تأثيرًا كبيرًا على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. لقد قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في السابق الكثير من الموارد البشرية والمادية إلى عملية إدخال كلمات توجيه وانتظار بضع دقائق، بينما يمكنها أيضًا تحقيق زوايا وميزات خاصة يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. قد يؤدي ذلك إلى إعادة تشكيل اقتصاد المبدعين.
كان لهذه التغييرات تأثير عميق على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي:
هيكل الطلب على القوة الحاسوبية قد تغير. يتطلب توليد الفيديو متعدد الأنماط مجموعة متنوعة من التركيبات الحاسوبية، مما يخلق فرصاً جديدة للقوة الحاسوبية الموزعة غير المستخدمة.
تعزيز متطلبات وسم البيانات. يتطلب إنتاج فيديوهات بمستوى احترافي أوصاف مشاهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، وما إلى ذلك من بيانات وسم احترافية، مما يتيح فرصًا جديدة للمهنيين المعنيين.
تبرز اتجاهات التعاون المعيارية. تتجه تقنية الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع نحو التعاون المعياري، وهذا بحد ذاته هو طلب جديد على المنصات اللامركزية.
في المستقبل، مع التنمية المتناغمة للقوة الحسابية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز، من المتوقع أن تشكل تقنية الذكاء الاصطناعي دورة إيجابية تعزز ذاتياً، مما يدفع دمج وابتكار مختلف سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي.