Novas oportunidades trazidas pelos avanços na tecnologia de geração de vídeo com IA
Recentemente, o progresso mais notável no campo da IA foi o avanço na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma simples geração de vídeo a partir de texto para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Aqui estão alguns casos de avanços tecnológicos que merecem atenção:
O framework EX-4D, de uma empresa de tecnologia que é open source, pode transformar vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação de 70,7% entre os usuários. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização em múltiplos ângulos a partir de vídeos de um único ângulo, simplificando significativamente o trabalho que antes necessitava de uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade chamada "Desenho Imaginativo" lançada por uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. Embora o seu efeito real ainda precise de validação, o potencial para a geração rápida de vídeos é promissor.
A tecnologia Veo lançada por uma determinada instituição de pesquisa em IA pode gerar simultaneamente vídeo 4K e efeitos sonoros ambientais. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenários complexos, como a correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e os sons dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeo curto possui 8 bilhões de parâmetros e consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora a qualidade de geração em cenários complexos ainda tenha espaço para melhorias, o controle de custos já é bastante impressionante.
Esses avanços tecnológicos têm um significado significativo em termos de qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:
Primeiro, em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal está a crescer exponencialmente. É necessário lidar com múltiplos aspectos, como a geração de imagens de quadro único, coerência temporal do vídeo, sincronização de áudio e consistência espacial 3D. Atualmente, através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, essas tarefas complexas podem ser realizadas de forma mais eficiente.
Em segundo lugar, no que diz respeito ao controle de custos, envolve a otimização da arquitetura de raciocínio por trás, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, entre outros. Essas medidas de otimização reduziram significativamente os custos de geração de vídeo.
Por fim, no que diz respeito ao impacto da aplicação, a tecnologia de geração de vídeo por IA está a revolucionar os processos tradicionais de produção de vídeo. Ela comprime um processo de produção que anteriormente exigia uma grande quantidade de equipamentos, espaço, mão-de-obra e tempo, para apenas uma palavra-passe e alguns minutos de espera. Isso não apenas reduz as barreiras tecnológicas e financeiras à produção de vídeo, mas também oferece aos criadores mais espaço para expressão criativa e estética.
Estas transformações também trouxeram novas oportunidades para a Web3 AI:
A mudança na estrutura da demanda por poder computacional criou um novo mercado para o poder computacional ocioso distribuído, ao mesmo tempo que aumentou a demanda por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
O aumento da demanda por anotação de dados oferece novas oportunidades para fotógrafos, sonoplastas, artistas 3D e outros profissionais. Através dos mecanismos de incentivo do Web3, é possível incentivar esses profissionais a fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeo por IA.
A tendência de desenvolvimento da tecnologia de IA em direção à colaboração modular cria, por si só, novas demandas para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade computacional, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ecossistema auto-reforçado, impulsionando a fusão profunda entre os cenários de IA Web3 e IA Web2.
Esses desenvolvimentos abriram novas vias para a aplicação da tecnologia de IA no campo do Web3, proporcionando também um amplo espaço de imaginação para os inovadores.
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
AI vídeo gera nova quebra: tecnologia multimodal Gota custos abre oportunidades Web3
Novas oportunidades trazidas pelos avanços na tecnologia de geração de vídeo com IA
Recentemente, o progresso mais notável no campo da IA foi o avanço na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma simples geração de vídeo a partir de texto para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Aqui estão alguns casos de avanços tecnológicos que merecem atenção:
O framework EX-4D, de uma empresa de tecnologia que é open source, pode transformar vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação de 70,7% entre os usuários. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização em múltiplos ângulos a partir de vídeos de um único ângulo, simplificando significativamente o trabalho que antes necessitava de uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade chamada "Desenho Imaginativo" lançada por uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. Embora o seu efeito real ainda precise de validação, o potencial para a geração rápida de vídeos é promissor.
A tecnologia Veo lançada por uma determinada instituição de pesquisa em IA pode gerar simultaneamente vídeo 4K e efeitos sonoros ambientais. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenários complexos, como a correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e os sons dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeo curto possui 8 bilhões de parâmetros e consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora a qualidade de geração em cenários complexos ainda tenha espaço para melhorias, o controle de custos já é bastante impressionante.
Esses avanços tecnológicos têm um significado significativo em termos de qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:
Primeiro, em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal está a crescer exponencialmente. É necessário lidar com múltiplos aspectos, como a geração de imagens de quadro único, coerência temporal do vídeo, sincronização de áudio e consistência espacial 3D. Atualmente, através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, essas tarefas complexas podem ser realizadas de forma mais eficiente.
Em segundo lugar, no que diz respeito ao controle de custos, envolve a otimização da arquitetura de raciocínio por trás, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, entre outros. Essas medidas de otimização reduziram significativamente os custos de geração de vídeo.
Por fim, no que diz respeito ao impacto da aplicação, a tecnologia de geração de vídeo por IA está a revolucionar os processos tradicionais de produção de vídeo. Ela comprime um processo de produção que anteriormente exigia uma grande quantidade de equipamentos, espaço, mão-de-obra e tempo, para apenas uma palavra-passe e alguns minutos de espera. Isso não apenas reduz as barreiras tecnológicas e financeiras à produção de vídeo, mas também oferece aos criadores mais espaço para expressão criativa e estética.
Estas transformações também trouxeram novas oportunidades para a Web3 AI:
A mudança na estrutura da demanda por poder computacional criou um novo mercado para o poder computacional ocioso distribuído, ao mesmo tempo que aumentou a demanda por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
O aumento da demanda por anotação de dados oferece novas oportunidades para fotógrafos, sonoplastas, artistas 3D e outros profissionais. Através dos mecanismos de incentivo do Web3, é possível incentivar esses profissionais a fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeo por IA.
A tendência de desenvolvimento da tecnologia de IA em direção à colaboração modular cria, por si só, novas demandas para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade computacional, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ecossistema auto-reforçado, impulsionando a fusão profunda entre os cenários de IA Web3 e IA Web2.
Esses desenvolvimentos abriram novas vias para a aplicação da tecnologia de IA no campo do Web3, proporcionando também um amplo espaço de imaginação para os inovadores.