Прорыв технологий генерации видео на основе ИИ и его влияние
Одним из самых значительных достижений в области ИИ в последнее время является прорыв в технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от генерации видео на основе одного текста до способности интегрировать текст, изображения и аудио в полноценную генерацию.
Несколько примеров значительных технических прорывов включают:
Открытая структура EX-4D, разработанная технологической компанией, может преобразовывать обычное видео в 4D контент с свободным углом обзора, уровень одобрения пользователей превышает 70%. Эта технология делает возможным создание просмотра с любого угла, значительно упрощая работу, которую ранее могли выполнять только профессиональные команды 3D моделирования.
Некоторая AI-платформа представила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создать 10-секундное видео "кино уровня" на основе одного изображения. Однако достоверность этого утверждения требует дальнейшей проверки.
Технология Veo, разработанная известным исследовательским институтом в области ИИ, может одновременно генерировать 4K видео и соответствующие звуковые эффекты окружающей среды. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия между видео и аудио, что решает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
Технология ContentV на платформе коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, качество генерации при обработке сложных сцен все еще имеет пространство для улучшения.
Эти технологические прорывы имеют важное значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость генерации и области применения. С технологической точки зрения, сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной, поскольку необходимо одновременно учитывать такие аспекты, как генерация изображений, временная согласованность, синхронизация аудио и согласованность 3D-пространства. Текущие решения достигаются путем модульного разбиения и совместной работы больших моделей, что значительно снижает технический порог.
В части затрат, благодаря оптимизации архитектуры вывода, включая использование иерархической стратегии генерации, механизмов повторного использования кэша и динамического распределения ресурсов, значительно снижены затраты на генерацию видео.
Эти технологические достижения оказали огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Технологии ИИ сократили процесс видеопроизводства, который ранее требовал большого количества оборудования, площадей, человеческих ресурсов и времени, до простого ввода ключевых слов и ожидания несколько минут, при этом обеспечивая перспективы и эффекты, которые трудно достичь традиционной съемкой. Эта революция может изменить всю экосистему экономики создателей.
Для Web3 AI эти изменения также открывают новые возможности:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало новый рынок для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности.
Увеличение спроса на профессиональную маркировку данных может стимулировать специалистов различных областей предоставлять качественные данные.
Технологии ИИ развиваются в направлении модульного сотрудничества, создавая новый спрос для децентрализованных платформ.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут сформировать самоусиливающийся благоприятный цикл, способствующий глубокому слиянию сцен Web3 AI и Web2 AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
17 Лайков
Награда
17
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
LiquidationTherapist
· 22ч назад
Cow Ah: Непосредственно работающий на профессиональных 3D-работников безработный
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektHunter
· 22ч назад
70% одобрения? И это всё?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchroedingerGas
· 08-16 05:06
搞毛 Мошенничество eth Газ都不够开发费了
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 08-16 04:59
Все же, искусственный интеллект управляет вселенной.
Искусственный интеллект преодолел технологии генерации мультимодального видео: новая возможность для области Web3
Прорыв технологий генерации видео на основе ИИ и его влияние
Одним из самых значительных достижений в области ИИ в последнее время является прорыв в технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от генерации видео на основе одного текста до способности интегрировать текст, изображения и аудио в полноценную генерацию.
Несколько примеров значительных технических прорывов включают:
Открытая структура EX-4D, разработанная технологической компанией, может преобразовывать обычное видео в 4D контент с свободным углом обзора, уровень одобрения пользователей превышает 70%. Эта технология делает возможным создание просмотра с любого угла, значительно упрощая работу, которую ранее могли выполнять только профессиональные команды 3D моделирования.
Некоторая AI-платформа представила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создать 10-секундное видео "кино уровня" на основе одного изображения. Однако достоверность этого утверждения требует дальнейшей проверки.
Технология Veo, разработанная известным исследовательским институтом в области ИИ, может одновременно генерировать 4K видео и соответствующие звуковые эффекты окружающей среды. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия между видео и аудио, что решает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
Технология ContentV на платформе коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, качество генерации при обработке сложных сцен все еще имеет пространство для улучшения.
Эти технологические прорывы имеют важное значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость генерации и области применения. С технологической точки зрения, сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной, поскольку необходимо одновременно учитывать такие аспекты, как генерация изображений, временная согласованность, синхронизация аудио и согласованность 3D-пространства. Текущие решения достигаются путем модульного разбиения и совместной работы больших моделей, что значительно снижает технический порог.
В части затрат, благодаря оптимизации архитектуры вывода, включая использование иерархической стратегии генерации, механизмов повторного использования кэша и динамического распределения ресурсов, значительно снижены затраты на генерацию видео.
Эти технологические достижения оказали огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Технологии ИИ сократили процесс видеопроизводства, который ранее требовал большого количества оборудования, площадей, человеческих ресурсов и времени, до простого ввода ключевых слов и ожидания несколько минут, при этом обеспечивая перспективы и эффекты, которые трудно достичь традиционной съемкой. Эта революция может изменить всю экосистему экономики создателей.
Для Web3 AI эти изменения также открывают новые возможности:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало новый рынок для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности.
Увеличение спроса на профессиональную маркировку данных может стимулировать специалистов различных областей предоставлять качественные данные.
Технологии ИИ развиваются в направлении модульного сотрудничества, создавая новый спрос для децентрализованных платформ.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут сформировать самоусиливающийся благоприятный цикл, способствующий глубокому слиянию сцен Web3 AI и Web2 AI.