Прорыв в технологии генерации видео с использованием многомодальных ИИ и его влияние
В последнее время в области искусственного интеллекта достигнуты значительные успехи в технологии многомодального видеогенерации. Эта технология развилась от генерации видео на основе единственного текста до интеграции текста, изображений и аудио в полную цепочку генерации.
Несколько типичных случаев технологических прорывов заслуживают внимания:
Одна технологическая компания открыла исходный код фреймворка, который может преобразовывать одноосные видео в контент 4D с произвольным углом обзора, уровень одобрения пользователей превышает 70%. Это означает, что обычные видео могут автоматически генерировать просмотр с любого угла без необходимости в профессиональной команде 3D-моделирования.
Одна платформа ИИ утверждает, что может создать 10-секундное видео "киночного" качества из одного изображения. Конкретный эффект еще предстоит проверить.
Технология, разработанная международной известной исследовательской организацией в области ИИ, позволяет синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Эта технология преодолевает трудности синхронизации аудио и видео в сложных сценах.
ИИ-модель одной платформы коротких видео может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет около 3,67 юаней/5 секунд. Хотя контроль затрат довольно хорош, качество генерации в сложных сценах все еще можно улучшить.
Эти технологические прорывы имеют важное значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на генерацию и области применения:
Во-первых, сложность технологии генерации мультимодального видео является экспоненциальной. Необходимо учитывать множество аспектов, таких как генерация одиночных изображений, временная согласованность видео, синхронизация аудио и согласованность в 3D-пространстве. В настоящее время за счет модульного разбиения и совместной работы крупных моделей удалось эффективно снизить техническую сложность.
Во-вторых, с точки зрения затрат, были значительно снижены затраты на генерацию видео благодаря оптимизации архитектуры вывода, многоуровневой стратегии генерации, механизму повторного использования кэша и динамическому распределению ресурсов.
В конце концов, в области применения технологии генерации видео с помощью ИИ меняют традиционные способы производства видео. Она сжимает процесс производства, который раньше требовал большого количества оборудования, помещений, рабочей силы и времени, до простого ввода подсказок и нескольких минут ожидания. Это не только снижает барьер для производства видео, но и предоставляет создателям больше возможностей.
Влияние этих технологических достижений на сферу ИИ в основном проявляется в следующих аспектах:
Структура спроса на вычислительную мощность изменилась. Генерация многомодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительной мощности, что создает новый спрос на распределенные неиспользуемые вычислительные мощности и различные модели тонкой настройки, алгоритмы и платформы вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных. Для создания профессионального видео требуются точные описания сцен, справочные изображения, аудиостили и другие профессиональные данные. Это создает новые возможности для фотографов, звуковых дизайнеров, 3D-художников и других, предоставляющих профессиональные материалы данных.
Увеличение спроса на децентрализованные платформы. Технология ИИ развивается от централизованного массового распределения ресурсов к модульному сотрудничеству, что само по себе является новым требованием к децентрализованным платформам.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут образовать самоусиливающийся положительный круг, способствующий интеграции и развитию технологий ИИ в различных областях.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
5
Поделиться
комментарий
0/400
screenshot_gains
· 08-05 23:09
AI наконец-то На луну
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-0717ab66
· 08-05 22:43
Метавселенная值得期待
Посмотреть ОригиналОтветить0
Ser_Liquidated
· 08-05 22:42
Это можно использовать для торговли криптовалютой?
Технология генерации видео с использованием многомодального ИИ делает прорыв, революционизируя традиционное производство видео.
Прорыв в технологии генерации видео с использованием многомодальных ИИ и его влияние
В последнее время в области искусственного интеллекта достигнуты значительные успехи в технологии многомодального видеогенерации. Эта технология развилась от генерации видео на основе единственного текста до интеграции текста, изображений и аудио в полную цепочку генерации.
Несколько типичных случаев технологических прорывов заслуживают внимания:
Одна технологическая компания открыла исходный код фреймворка, который может преобразовывать одноосные видео в контент 4D с произвольным углом обзора, уровень одобрения пользователей превышает 70%. Это означает, что обычные видео могут автоматически генерировать просмотр с любого угла без необходимости в профессиональной команде 3D-моделирования.
Одна платформа ИИ утверждает, что может создать 10-секундное видео "киночного" качества из одного изображения. Конкретный эффект еще предстоит проверить.
Технология, разработанная международной известной исследовательской организацией в области ИИ, позволяет синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Эта технология преодолевает трудности синхронизации аудио и видео в сложных сценах.
ИИ-модель одной платформы коротких видео может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет около 3,67 юаней/5 секунд. Хотя контроль затрат довольно хорош, качество генерации в сложных сценах все еще можно улучшить.
Эти технологические прорывы имеют важное значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на генерацию и области применения:
Во-первых, сложность технологии генерации мультимодального видео является экспоненциальной. Необходимо учитывать множество аспектов, таких как генерация одиночных изображений, временная согласованность видео, синхронизация аудио и согласованность в 3D-пространстве. В настоящее время за счет модульного разбиения и совместной работы крупных моделей удалось эффективно снизить техническую сложность.
Во-вторых, с точки зрения затрат, были значительно снижены затраты на генерацию видео благодаря оптимизации архитектуры вывода, многоуровневой стратегии генерации, механизму повторного использования кэша и динамическому распределению ресурсов.
В конце концов, в области применения технологии генерации видео с помощью ИИ меняют традиционные способы производства видео. Она сжимает процесс производства, который раньше требовал большого количества оборудования, помещений, рабочей силы и времени, до простого ввода подсказок и нескольких минут ожидания. Это не только снижает барьер для производства видео, но и предоставляет создателям больше возможностей.
Влияние этих технологических достижений на сферу ИИ в основном проявляется в следующих аспектах:
Структура спроса на вычислительную мощность изменилась. Генерация многомодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительной мощности, что создает новый спрос на распределенные неиспользуемые вычислительные мощности и различные модели тонкой настройки, алгоритмы и платформы вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных. Для создания профессионального видео требуются точные описания сцен, справочные изображения, аудиостили и другие профессиональные данные. Это создает новые возможности для фотографов, звуковых дизайнеров, 3D-художников и других, предоставляющих профессиональные материалы данных.
Увеличение спроса на децентрализованные платформы. Технология ИИ развивается от централизованного массового распределения ресурсов к модульному сотрудничеству, что само по себе является новым требованием к децентрализованным платформам.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут образовать самоусиливающийся положительный круг, способствующий интеграции и развитию технологий ИИ в различных областях.