Прорив технології генерації відео за допомогою ШІ та його вплив
Останнім часом одним з найзначніших досягнень у сфері штучного інтелекту стало прорив у технології мультимодального відеогенерації. Ця технологія вже перейшла від створення відео на основі єдиного тексту до можливості інтеграції тексту, зображень та аудіо.
Кілька важливих прикладів технологічних проривів включають:
Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео в 4D контент з вільним кутом огляду, рівень схвалення користувачів перевищує 70%. Ця технологія робить можливим створення ефекту перегляду з будь-якого кута, значно спрощуючи роботу, яку раніше могли виконати тільки професійні команди 3D-моделювання.
Деяка платформа штучного інтелекту представила функцію "Малювати ідеї", яка стверджує, що може створювати 10-секундне відео у "кінематографічній" якості на основі одного зображення. Проте правдивість цієї заяви ще потребує подальшої перевірки.
Технологія Veo, розроблена відомим дослідницьким інститутом штучного інтелекту, може одночасно генерувати 4K відео та відповідні звукові ефекти. Ключовим моментом цієї технології є досягнення справжнього семантичного співвідношення між відео та аудіо, що вирішує проблему синхронізації звуку та зображення в складних сценах.
Технологія ContentV певної платформи коротких відео має 80 мільярдів параметрів, може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, а витрати складають 3,67 юаня/5 секунд. Хоча контроль витрат непоганий, все ж є можливість покращити якість генерації при обробці складних сцен.
Ці технологічні прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, вартість генерації та сценарії застосування. З технологічної точки зору, складність генерації мультимодальних відео є експоненціальною, оскільки потрібно одночасно враховувати багато аспектів, такі як генерація зображень, часові послідовності, синхронізація аудіо та просторові узгодженості 3D. Поточні рішення реалізуються через модульне розподілення та співпрацю великих моделей, що значно знижує технічний бар'єр.
Що стосується витрат, оптимізація архітектури висновків, включаючи використання ієрархічної генеративної стратегії, механізму повторного використання кешу та динамічного розподілу ресурсів, значно знизила витрати на генерацію відео.
Ці технологічні досягнення справили величезний вплив на традиційну індустрію виробництва відео. Технології штучного інтелекту зменшили процес виробництва відео, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, робочої сили та часу, до простого введення підказки та очікування кількох хвилин, а також можуть забезпечити перспективи та ефекти, які важко досягти традиційною зйомкою. Ця революція може перетворити всю економіку творців.
Для Web3 AI ці зміни також відкрили нові можливості:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила новий ринок для розподіленої невикористаної обчислювальної потужності.
Зростання попиту на професійне маркування даних може спонукати фахівців з різних областей надавати високоякісні дані.
Технології штучного інтелекту розвиваються в напрямку модульної співпраці, створюючи нові потреби для децентралізованих платформ.
В майбутньому потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть сформувати самопідсилювальний позитивний цикл, який сприятиме глибокій інтеграції сцен Web3 AI та Web2 AI.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
LiquidationTherapist
· 08-16 18:08
Cow Ah: Безпосередньо працюючи на професійних 3D-працівників, я не працюєш
AI прориває технології генерації мультимодальних відео, Web3-галузь отримує нові можливості
Прорив технології генерації відео за допомогою ШІ та його вплив
Останнім часом одним з найзначніших досягнень у сфері штучного інтелекту стало прорив у технології мультимодального відеогенерації. Ця технологія вже перейшла від створення відео на основі єдиного тексту до можливості інтеграції тексту, зображень та аудіо.
Кілька важливих прикладів технологічних проривів включають:
Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео в 4D контент з вільним кутом огляду, рівень схвалення користувачів перевищує 70%. Ця технологія робить можливим створення ефекту перегляду з будь-якого кута, значно спрощуючи роботу, яку раніше могли виконати тільки професійні команди 3D-моделювання.
Деяка платформа штучного інтелекту представила функцію "Малювати ідеї", яка стверджує, що може створювати 10-секундне відео у "кінематографічній" якості на основі одного зображення. Проте правдивість цієї заяви ще потребує подальшої перевірки.
Технологія Veo, розроблена відомим дослідницьким інститутом штучного інтелекту, може одночасно генерувати 4K відео та відповідні звукові ефекти. Ключовим моментом цієї технології є досягнення справжнього семантичного співвідношення між відео та аудіо, що вирішує проблему синхронізації звуку та зображення в складних сценах.
Технологія ContentV певної платформи коротких відео має 80 мільярдів параметрів, може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, а витрати складають 3,67 юаня/5 секунд. Хоча контроль витрат непоганий, все ж є можливість покращити якість генерації при обробці складних сцен.
Ці технологічні прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, вартість генерації та сценарії застосування. З технологічної точки зору, складність генерації мультимодальних відео є експоненціальною, оскільки потрібно одночасно враховувати багато аспектів, такі як генерація зображень, часові послідовності, синхронізація аудіо та просторові узгодженості 3D. Поточні рішення реалізуються через модульне розподілення та співпрацю великих моделей, що значно знижує технічний бар'єр.
Що стосується витрат, оптимізація архітектури висновків, включаючи використання ієрархічної генеративної стратегії, механізму повторного використання кешу та динамічного розподілу ресурсів, значно знизила витрати на генерацію відео.
Ці технологічні досягнення справили величезний вплив на традиційну індустрію виробництва відео. Технології штучного інтелекту зменшили процес виробництва відео, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, робочої сили та часу, до простого введення підказки та очікування кількох хвилин, а також можуть забезпечити перспективи та ефекти, які важко досягти традиційною зйомкою. Ця революція може перетворити всю економіку творців.
Для Web3 AI ці зміни також відкрили нові можливості:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила новий ринок для розподіленої невикористаної обчислювальної потужності.
Зростання попиту на професійне маркування даних може спонукати фахівців з різних областей надавати високоякісні дані.
Технології штучного інтелекту розвиваються в напрямку модульної співпраці, створюючи нові потреби для децентралізованих платформ.
В майбутньому потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть сформувати самопідсилювальний позитивний цикл, який сприятиме глибокій інтеграції сцен Web3 AI та Web2 AI.