AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve etkileri
Son zamanlarda AI alanındaki en önemli gelişmelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metin ile video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği kapsamlı bir üretim yeteneğine geçiş yapmıştır.
Dikkate değer birkaç teknolojik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebilir, kullanıcı kabul oranı %70'in üzerindedir. Bu teknoloji, herhangi bir açıdan izleme etkisinin oluşturulmasını mümkün kılarak, daha önce profesyonel 3D modelleme ekiplerinin tamamlaması gereken işleri büyük ölçüde basitleştirmiştir.
Bir AI platformunun "Çizim Düşüncesi" özelliği, bir resim ile 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak bu iddianın gerçekliği henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyuyor.
Tanınmış bir AI araştırma kurumu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, aynı anda 4K video ve ilgili çevresel ses efektleri üretebiliyor. Bu teknolojinin anahtarı, video ve sesin gerçek anlam düzeyinde eşleşmesini sağlamasıdır; bu, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmektedir.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerin işlenmesinde üretilen kalitede hala iyileştirme alanı var.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşıyor. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir düzeydedir ve aynı anda görüntü üretimi, zaman tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D alan tutarlılığı gibi birçok unsuru dikkate almayı gerektirir. Mevcut çözümler, modüler parçalama ve büyük modellerin iş birliği ile gerçekleştirilmekte ve bu sayede teknik engeller büyük ölçüde azaltılmaktadır.
Maliyet açısından, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi yöntemleri içeren çıkarım mimarisinin optimize edilmesiyle video üretim maliyetleri önemli ölçüde azaltılmıştır.
Bu teknolojik ilerlemeler, geleneksel video üretim endüstrisine büyük bir darbe vurdu. AI teknolojisi, önceden büyük miktarda ekipman, alan, insan gücü ve zaman gerektiren video üretim sürecini yalnızca bir anahtar kelime girişi yaparak ve birkaç dakika bekleyerek sıkıştırabiliyor ve geleneksel çekimlerin zor ulaşabildiği açıları ve özel efektleri gerçekleştirebiliyor. Bu devrim, tüm içerik üretici ekonomisini yeniden şekillendirebilir.
Web3 AI için bu değişiklikler yeni fırsatlar da getirdi:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama gücü için yeni bir pazar yarattı.
Profesyonel veri etiketleme talebinin artması, çeşitli alanlardaki uzmanların yüksek kaliteli veri materyalleri sunmasını teşvik edebilir.
AI teknolojisi modüler işbirliğine doğru gelişiyor ve merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratıyor.
Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
18 Likes
Reward
18
5
Repost
Share
Comment
0/400
LiquidationTherapist
· 08-16 18:08
Boğa, direkt profesyonel 3D çalışanına işsizlik yaptı.
View OriginalReply0
RektHunter
· 08-16 17:53
%70 onay oranı mı? Bu mu?
View OriginalReply0
SchroedingerGas
· 08-16 05:06
Yeterince ETH gas'ı olmadan Rug Pull yapmak zorundayım.
AI çok modlu video üretim teknolojisinde bir atılım yaptı, Web3 alanında yeni fırsatlar doğuyor.
AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve etkileri
Son zamanlarda AI alanındaki en önemli gelişmelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metin ile video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği kapsamlı bir üretim yeteneğine geçiş yapmıştır.
Dikkate değer birkaç teknolojik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebilir, kullanıcı kabul oranı %70'in üzerindedir. Bu teknoloji, herhangi bir açıdan izleme etkisinin oluşturulmasını mümkün kılarak, daha önce profesyonel 3D modelleme ekiplerinin tamamlaması gereken işleri büyük ölçüde basitleştirmiştir.
Bir AI platformunun "Çizim Düşüncesi" özelliği, bir resim ile 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak bu iddianın gerçekliği henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyuyor.
Tanınmış bir AI araştırma kurumu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, aynı anda 4K video ve ilgili çevresel ses efektleri üretebiliyor. Bu teknolojinin anahtarı, video ve sesin gerçek anlam düzeyinde eşleşmesini sağlamasıdır; bu, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmektedir.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerin işlenmesinde üretilen kalitede hala iyileştirme alanı var.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşıyor. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir düzeydedir ve aynı anda görüntü üretimi, zaman tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D alan tutarlılığı gibi birçok unsuru dikkate almayı gerektirir. Mevcut çözümler, modüler parçalama ve büyük modellerin iş birliği ile gerçekleştirilmekte ve bu sayede teknik engeller büyük ölçüde azaltılmaktadır.
Maliyet açısından, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi yöntemleri içeren çıkarım mimarisinin optimize edilmesiyle video üretim maliyetleri önemli ölçüde azaltılmıştır.
Bu teknolojik ilerlemeler, geleneksel video üretim endüstrisine büyük bir darbe vurdu. AI teknolojisi, önceden büyük miktarda ekipman, alan, insan gücü ve zaman gerektiren video üretim sürecini yalnızca bir anahtar kelime girişi yaparak ve birkaç dakika bekleyerek sıkıştırabiliyor ve geleneksel çekimlerin zor ulaşabildiği açıları ve özel efektleri gerçekleştirebiliyor. Bu devrim, tüm içerik üretici ekonomisini yeniden şekillendirebilir.
Web3 AI için bu değişiklikler yeni fırsatlar da getirdi:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama gücü için yeni bir pazar yarattı.
Profesyonel veri etiketleme talebinin artması, çeşitli alanlardaki uzmanların yüksek kaliteli veri materyalleri sunmasını teşvik edebilir.
AI teknolojisi modüler işbirliğine doğru gelişiyor ve merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratıyor.
Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.