فرص جديدة ناجمة عن breakthroughs في تقنية توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي
في الآونة الأخيرة، يُعتبر التقدم الأكثر وضوحًا في مجال الذكاء الاصطناعي هو突破 تقنية生成 الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من مجرد生成 فيديو من النصوص إلى تقنية生成 كاملة تربط بين النصوص والصور والصوت.
إليك بعض الأمثلة على الاختراقات التكنولوجية التي تستحق الاهتمام:
الإطار المفتوح المصدر EX-4D الذي طورته شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة الزوايا من مقاطع الفيديو ذات الزاوية الواحدة، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب في السابق فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.
تدعي ميزة "Huixiang" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على إنشاء فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ باستخدام صورة واحدة. على الرغم من أن فعاليتها الفعلية لا تزال بحاجة إلى التحقق، إلا أن الإمكانيات الكامنة في إنشاء الفيديوهات بسرعة تثير الحماس.
تقنية Veo التي أطلقتها إحدى المؤسسات البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن تولد فيديو بدقة 4K وتأثيرات صوتية بيئية في نفس الوقت. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل تحقيق المطابقة الدقيقة بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
تمتلك تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير 80 مليار معلمة، وتستطيع إنتاج فيديو بدقة 1080p في 2.3 ثانية، بتكلفة قدرها 3.67 يوان لكل 5 ثوان. على الرغم من أن جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة لا تزال بحاجة إلى تحسين، إلا أن التحكم في التكلفة يعتبر ملحوظًا.
تلك الاختراقات التكنولوجية لها أهمية كبيرة في جوانب جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
أولاً، من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد الوسائط ينمو بشكل متسارع. يتطلب التعامل مع توليد الصور الفردية، وتناسق تسلسل الفيديو، والتزامن الصوتي، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد، وغيرها من الجوانب. في الوقت الحالي، من خلال التحلل المعياري وتعاون النماذج الكبيرة، يمكن تحقيق هذه المهام المعقدة بكفاءة أكبر.
ثانياً، في مجال التحكم في التكاليف، يتعلق الأمر بتحسين بنية الاستدلال خلف الكواليس، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الطبقي، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، وما إلى ذلك. هذه التدابير التحسينية أدت إلى خفض كبير في تكاليف توليد الفيديو.
أخيرًا، في جانب تأثير التطبيق، فإن تقنية إنشاء الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل عملية إنتاج الفيديو التقليدية. إنها تضغط العملية الإنتاجية التي كانت تتطلب في السابق الكثير من المعدات والمساحات والموارد البشرية والوقت إلى مجرد كلمة دالة وانتظار لبضع دقائق. وهذا لا يقلل فقط من العوائق التقنية والمالية لإنتاج الفيديو، بل يوفر أيضًا المزيد من المساحة للإبداع والتعبير الجمالي للمبدعين.
هذه التحولات جلبت أيضًا فرصًا جديدة للذكاء الاصطناعي في Web3:
التغييرات في هيكل الطلب على القدرة الحاسوبية خلقت سوقًا جديدة للقدرة الحاسوبية الموزعة غير المستغلة، كما زادت من الطلب على نماذج الضبط الدقيق الموزعة المختلفة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
زيادة الطلب على تعليم البيانات توفر فرصًا جديدة للمحترفين مثل المصورين، ومهندسي الصوت، وفناني ثلاثي الأبعاد. من خلال آليات التحفيز في Web3، يمكن تشجيع هؤلاء المحترفين على تقديم مواد بيانات عالية الجودة، مما يعزز من قدرة生成 الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.
إن اتجاه تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو التعاون النمطي يخلق بدوره طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تتشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز في نظام بيئي ذاتي التعزيز، مما يدفع إلى الاندماج العميق بين مشاهد الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.
فتحت هذه التطورات آفاقًا جديدة لتطبيقات تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، كما وفرت مساحة واسعة للمبتكرين للتخيل.
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.
突破 جديد في توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي: تقنية متعددة الوسائط اسقاط التكاليف وفتح فرص Web3
فرص جديدة ناجمة عن breakthroughs في تقنية توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي
في الآونة الأخيرة، يُعتبر التقدم الأكثر وضوحًا في مجال الذكاء الاصطناعي هو突破 تقنية生成 الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من مجرد生成 فيديو من النصوص إلى تقنية生成 كاملة تربط بين النصوص والصور والصوت.
إليك بعض الأمثلة على الاختراقات التكنولوجية التي تستحق الاهتمام:
الإطار المفتوح المصدر EX-4D الذي طورته شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة الزوايا من مقاطع الفيديو ذات الزاوية الواحدة، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب في السابق فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.
تدعي ميزة "Huixiang" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على إنشاء فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ باستخدام صورة واحدة. على الرغم من أن فعاليتها الفعلية لا تزال بحاجة إلى التحقق، إلا أن الإمكانيات الكامنة في إنشاء الفيديوهات بسرعة تثير الحماس.
تقنية Veo التي أطلقتها إحدى المؤسسات البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن أن تولد فيديو بدقة 4K وتأثيرات صوتية بيئية في نفس الوقت. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل تحقيق المطابقة الدقيقة بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
تمتلك تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير 80 مليار معلمة، وتستطيع إنتاج فيديو بدقة 1080p في 2.3 ثانية، بتكلفة قدرها 3.67 يوان لكل 5 ثوان. على الرغم من أن جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة لا تزال بحاجة إلى تحسين، إلا أن التحكم في التكلفة يعتبر ملحوظًا.
تلك الاختراقات التكنولوجية لها أهمية كبيرة في جوانب جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
أولاً، من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد الوسائط ينمو بشكل متسارع. يتطلب التعامل مع توليد الصور الفردية، وتناسق تسلسل الفيديو، والتزامن الصوتي، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد، وغيرها من الجوانب. في الوقت الحالي، من خلال التحلل المعياري وتعاون النماذج الكبيرة، يمكن تحقيق هذه المهام المعقدة بكفاءة أكبر.
ثانياً، في مجال التحكم في التكاليف، يتعلق الأمر بتحسين بنية الاستدلال خلف الكواليس، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الطبقي، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، وما إلى ذلك. هذه التدابير التحسينية أدت إلى خفض كبير في تكاليف توليد الفيديو.
أخيرًا، في جانب تأثير التطبيق، فإن تقنية إنشاء الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل عملية إنتاج الفيديو التقليدية. إنها تضغط العملية الإنتاجية التي كانت تتطلب في السابق الكثير من المعدات والمساحات والموارد البشرية والوقت إلى مجرد كلمة دالة وانتظار لبضع دقائق. وهذا لا يقلل فقط من العوائق التقنية والمالية لإنتاج الفيديو، بل يوفر أيضًا المزيد من المساحة للإبداع والتعبير الجمالي للمبدعين.
هذه التحولات جلبت أيضًا فرصًا جديدة للذكاء الاصطناعي في Web3:
التغييرات في هيكل الطلب على القدرة الحاسوبية خلقت سوقًا جديدة للقدرة الحاسوبية الموزعة غير المستغلة، كما زادت من الطلب على نماذج الضبط الدقيق الموزعة المختلفة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
زيادة الطلب على تعليم البيانات توفر فرصًا جديدة للمحترفين مثل المصورين، ومهندسي الصوت، وفناني ثلاثي الأبعاد. من خلال آليات التحفيز في Web3، يمكن تشجيع هؤلاء المحترفين على تقديم مواد بيانات عالية الجودة، مما يعزز من قدرة生成 الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.
إن اتجاه تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو التعاون النمطي يخلق بدوره طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تتشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز في نظام بيئي ذاتي التعزيز، مما يدفع إلى الاندماج العميق بين مشاهد الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.
فتحت هذه التطورات آفاقًا جديدة لتطبيقات تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، كما وفرت مساحة واسعة للمبتكرين للتخيل.