Les nouvelles opportunités offertes par les avancées de la technologie de génération de vidéos par IA

Récemment, la progression la plus significative dans le domaine de l'IA est sans aucun doute la percée de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une simple génération de vidéos à partir de texte à une technologie de génération en chaîne complète intégrant texte, images et audio.

Voici quelques exemples de percées technologiques qui méritent d'être suivies :

1. Le cadre EX-4D, open source d'une entreprise technologique, peut transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie rend possible la génération d'effets de vision à partir de vidéos à un seul angle, simplifiant considérablement un travail qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.

2. Une fonctionnalité appelée "Huixiang" lancée par une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes à partir d'une image. Bien que son efficacité réelle doive encore être vérifiée, le potentiel de cette génération rapide de vidéos est prometteur.

3. La technologie Veo lancée par un certain institut de recherche en IA peut générer simultanément des vidéos 4K et des effets sonores d'environnement. Cette technologie surmonte le défi de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche à l'écran et le son des pas.

4. La technologie ContentV d'une certaine plateforme de courtes vidéos dispose de 8 milliards de paramètres et peut générer une vidéo en 1080p en 2,3 secondes, à un coût de 3,67 yuan/5 secondes. Bien que la qualité de génération dans des scénarios complexes ait encore de la marge d'amélioration, son contrôle des coûts est déjà assez remarquable.

Ces avancées technologiques ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coût de production et de cas d'application :

Tout d'abord, en termes de valeur technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales augmente de manière exponentielle. Cela nécessite de traiter plusieurs aspects tels que la génération d'images à image unique, la cohérence temporelle des vidéos, la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, grâce à la décomposition modulaire et à la coopération entre grands modèles, ces tâches complexes sont réalisées de manière plus efficace.

Deuxièmement, en ce qui concerne le contrôle des coûts, cela implique l'optimisation de l'architecture de raisonnement, y compris des stratégies de génération par couches, des mécanismes de réutilisation du cache et une allocation dynamique des ressources, etc. Ces mesures d'optimisation ont considérablement réduit le coût de génération des vidéos.

Enfin, en ce qui concerne l'impact de l'application, la technologie de génération de vidéos par IA bouleverse le processus traditionnel de production vidéo. Elle réduit un processus de production qui nécessitait auparavant de nombreux équipements, lieux, main-d'œuvre et temps à un simple mot-clé et quelques minutes d'attente. Cela réduit non seulement le seuil technique et financier de la production vidéo, mais offre également aux créateurs plus d'espace pour l'expression créative et esthétique.

Ces transformations ont également ouvert de nouvelles opportunités pour l'IA Web3 :

1. Le changement dans la structure de la demande en puissance de calcul a créé un nouveau marché pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, tout en augmentant la demande pour divers modèles de micro-ajustement distribués, algorithmes et plateformes d'inférence.

2. L'augmentation de la demande de l'annotation des données offre de nouvelles opportunités aux photographes, aux ingénieurs du son, aux artistes 3D et à d'autres professionnels. Grâce aux mécanismes d'incitation de Web3, ces professionnels peuvent être encouragés à fournir des matériaux de données de haute qualité, renforçant ainsi la capacité de génération de vidéos par IA.

3. La tendance au développement de la technologie AI vers une collaboration modulaire crée de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un écosystème auto-renforçant, favorisant une profonde intégration des scénarios Web3 AI et Web2 AI.

Ces développements ouvrent de nouvelles voies à l'application de la technologie AI dans le domaine du Web3 et offrent aux innovateurs un vaste espace d'imagination.