Avances en la tecnología de generación de videos con IA y su impacto
Uno de los avances más significativos en el campo de la IA recientemente es el avance en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de texto único a la capacidad de generación integral que puede integrar texto, imágenes y audio.
Varios ejemplos de avances tecnológicos dignos de atención incluyen:
Un marco EX-4D de código abierto de una empresa de tecnología puede convertir videos comunes en contenido 4D de vista libre, con una tasa de aceptación de usuarios superior al 70%. Esta tecnología hace posible generar efectos de visualización desde cualquier ángulo, simplificando enormemente el trabajo que anteriormente requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA ha lanzado la función "Hui Xiang", que afirma poder generar un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún debe ser verificada.
La tecnología Veo, desarrollada por una conocida institución de investigación en IA, puede generar simultáneamente video 4K y efectos de sonido ambientales correspondientes. La clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia en el nivel semántico real entre video y audio, resolviendo el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros, puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bueno, todavía hay margen de mejora en la calidad de generación al tratar escenas complejas.
Estos avances tecnológicos tienen una gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial, ya que requiere considerar simultáneamente múltiples aspectos como la generación de imágenes, la coherencia temporal, la sincronización de audio y la consistencia en el espacio 3D. Las soluciones actuales se logran mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, lo que reduce significativamente la barrera técnica.
En términos de costos, se ha reducido significativamente el costo de generación de video mediante la optimización de la arquitectura de inferencia, incluyendo la adopción de estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y la asignación dinámica de recursos.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria tradicional de producción de video. La tecnología de IA ha comprimido un proceso de producción de video que antes requería una gran cantidad de equipos, espacio, mano de obra y tiempo a solo ingresar palabras clave y esperar unos minutos, además de poder lograr ángulos y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría redefinir toda la economía de los creadores.
Para la IA de Web3, estos cambios también han traído nuevas oportunidades:
El cambio en la estructura de demanda de poder de cálculo ha creado un nuevo mercado para el poder de cálculo distribuido ocioso.
El aumento de la demanda de etiquetado de datos profesionales podría estimular a los profesionales de diversos campos a proporcionar materiales de datos de alta calidad.
La tecnología de IA se desarrolla hacia la colaboración modular, creando nuevas demandas para plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la fusión profunda de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.
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LiquidationTherapist
· 08-16 18:08
alcista ah 直接给专业3d打工人干失业了
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RektHunter
· 08-16 17:53
¿Un 70% de aceptación? ¿Eso es todo?
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SchroedingerGas
· 08-16 05:06
搞毛 Rug Pull de eth gas no es suficiente para los costos de desarrollo.
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GasFeeCrier
· 08-16 04:59
Todavía son las inteligencias artificiales las que dominan el universo
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just_another_fish
· 08-16 04:49
alcista alcista ahora puede actuar como un gran director
La IA rompe la tecnología de generación de video multimodal, el campo Web3 da la bienvenida a nuevas oportunidades.
Avances en la tecnología de generación de videos con IA y su impacto
Uno de los avances más significativos en el campo de la IA recientemente es el avance en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de texto único a la capacidad de generación integral que puede integrar texto, imágenes y audio.
Varios ejemplos de avances tecnológicos dignos de atención incluyen:
Un marco EX-4D de código abierto de una empresa de tecnología puede convertir videos comunes en contenido 4D de vista libre, con una tasa de aceptación de usuarios superior al 70%. Esta tecnología hace posible generar efectos de visualización desde cualquier ángulo, simplificando enormemente el trabajo que anteriormente requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA ha lanzado la función "Hui Xiang", que afirma poder generar un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún debe ser verificada.
La tecnología Veo, desarrollada por una conocida institución de investigación en IA, puede generar simultáneamente video 4K y efectos de sonido ambientales correspondientes. La clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia en el nivel semántico real entre video y audio, resolviendo el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros, puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bueno, todavía hay margen de mejora en la calidad de generación al tratar escenas complejas.
Estos avances tecnológicos tienen una gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial, ya que requiere considerar simultáneamente múltiples aspectos como la generación de imágenes, la coherencia temporal, la sincronización de audio y la consistencia en el espacio 3D. Las soluciones actuales se logran mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, lo que reduce significativamente la barrera técnica.
En términos de costos, se ha reducido significativamente el costo de generación de video mediante la optimización de la arquitectura de inferencia, incluyendo la adopción de estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y la asignación dinámica de recursos.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria tradicional de producción de video. La tecnología de IA ha comprimido un proceso de producción de video que antes requería una gran cantidad de equipos, espacio, mano de obra y tiempo a solo ingresar palabras clave y esperar unos minutos, además de poder lograr ángulos y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría redefinir toda la economía de los creadores.
Para la IA de Web3, estos cambios también han traído nuevas oportunidades:
El cambio en la estructura de demanda de poder de cálculo ha creado un nuevo mercado para el poder de cálculo distribuido ocioso.
El aumento de la demanda de etiquetado de datos profesionales podría estimular a los profesionales de diversos campos a proporcionar materiales de datos de alta calidad.
La tecnología de IA se desarrolla hacia la colaboración modular, creando nuevas demandas para plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la fusión profunda de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.