Новые возможности, открытые прорывом в технологии генерации видео с помощью ИИ
В последнее время самым значительным достижением в области ИИ стало прорыв в технологии мультимодальной генерации видео. Эта технология развилась от простого текстового генератора видео до комплексной технологии генерации, объединяющей текст, изображения и аудио.
Вот несколько примеров технологических прорывов, которые стоит отметить:
Открытая платформа EX-4D, разработанная одной технологической компанией, способна преобразовывать обычные видео в 4D-контент с свободным углом обзора, и уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет создавать многогранные эффекты просмотра из видео с единственным углом зрения, значительно упрощая работу, которую ранее могли выполнять только профессиональные команды по 3D-моделированию.
Некоторая AI-платформа выпустила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создать 10-секундное видео "кинокачества" из одного изображения. Хотя ее фактический эффект еще предстоит проверить, потенциал такого быстрого создания видео вызывает ожидание.
Технология Veo, разработанная одним из исследовательских институтов в области ИИ, может синхронно генерировать 4K видео и звуковые эффекты окружающей среды. Эта технология преодолевает сложности синхронизации аудио и видео в сложных сценах, например, обеспечивая точное соответствие между движением в кадре и звуком шагов.
Технология ContentV на одной из платформ коротких видео имеет 8 миллиардов параметров, способна генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя качество генерации в сложных сценах еще имеет пространство для улучшения, контроль затрат уже достаточно впечатляющий.
Эти технологические прорывы имеют большое значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость производства и области применения:
Во-первых, с точки зрения технической ценности, сложность генерации мультимодальных видео растет экспоненциально. Это требует обработки множественных аспектов, таких как генерация одиночных кадров, временная согласованность видео, синхронизация аудио и пространственная согласованность в 3D. В настоящее время с помощью модульной декомпозиции и разделения труда больших моделей эти сложные задачи реализуются более эффективно.
Во-вторых, что касается контроля затрат, здесь речь идет об оптимизации архитектуры вывода, включая стратегию генерирования с уровнями, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти меры оптимизации значительно снизили затраты на генерацию видео.
В конечном итоге, в плане влияния на применение, технологии генерации видео с использованием ИИ революционизируют традиционный процесс видеопроизводства. Они сокращают процесс производства, который ранее требовал большого количества оборудования, площадей, рабочей силы и времени, до всего лишь одного ключевого слова и нескольких минут ожидания. Это не только снижает технические и финансовые барьеры для видеопроизводства, но и предоставляет создателям больше пространства для творчества и эстетического выражения.
Эти преобразования также открыли новые возможности для Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительные мощности создало новый рынок для распределенных неиспользуемых вычислительных мощностей, а также увеличило спрос на различные распределенные модели микронастройки, алгоритмы и платформы вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных предоставляет новые возможности таким профессионалам, как фотографы, звуковые дизайнеры и 3D-художники. С помощью механизмов стимулирования Web3 можно поощрять этих специалистов предоставлять качественные данные, что, в свою очередь, усиливает возможности генерации видео с использованием ИИ.
Тенденция развития AI-технологий к модульному сотрудничеству сама по себе создает новые потребности для децентрализованных платформ. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут сформировать самоподдерживающуюся экосистему, способствующую глубокому объединению сценариев Web3 AI и Web2 AI.
Эти разработки открыли новые пути для применения технологий ИИ в области Web3 и предоставили инновационерам широкое поле для воображения.
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» .
Новые прорывы в генерации видео с помощью ИИ: многомодальные технологии Падение затрат открывают возможности Web3
Новые возможности, открытые прорывом в технологии генерации видео с помощью ИИ
В последнее время самым значительным достижением в области ИИ стало прорыв в технологии мультимодальной генерации видео. Эта технология развилась от простого текстового генератора видео до комплексной технологии генерации, объединяющей текст, изображения и аудио.
Вот несколько примеров технологических прорывов, которые стоит отметить:
Открытая платформа EX-4D, разработанная одной технологической компанией, способна преобразовывать обычные видео в 4D-контент с свободным углом обзора, и уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет создавать многогранные эффекты просмотра из видео с единственным углом зрения, значительно упрощая работу, которую ранее могли выполнять только профессиональные команды по 3D-моделированию.
Некоторая AI-платформа выпустила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создать 10-секундное видео "кинокачества" из одного изображения. Хотя ее фактический эффект еще предстоит проверить, потенциал такого быстрого создания видео вызывает ожидание.
Технология Veo, разработанная одним из исследовательских институтов в области ИИ, может синхронно генерировать 4K видео и звуковые эффекты окружающей среды. Эта технология преодолевает сложности синхронизации аудио и видео в сложных сценах, например, обеспечивая точное соответствие между движением в кадре и звуком шагов.
Технология ContentV на одной из платформ коротких видео имеет 8 миллиардов параметров, способна генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя качество генерации в сложных сценах еще имеет пространство для улучшения, контроль затрат уже достаточно впечатляющий.
Эти технологические прорывы имеют большое значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость производства и области применения:
Во-первых, с точки зрения технической ценности, сложность генерации мультимодальных видео растет экспоненциально. Это требует обработки множественных аспектов, таких как генерация одиночных кадров, временная согласованность видео, синхронизация аудио и пространственная согласованность в 3D. В настоящее время с помощью модульной декомпозиции и разделения труда больших моделей эти сложные задачи реализуются более эффективно.
Во-вторых, что касается контроля затрат, здесь речь идет об оптимизации архитектуры вывода, включая стратегию генерирования с уровнями, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти меры оптимизации значительно снизили затраты на генерацию видео.
В конечном итоге, в плане влияния на применение, технологии генерации видео с использованием ИИ революционизируют традиционный процесс видеопроизводства. Они сокращают процесс производства, который ранее требовал большого количества оборудования, площадей, рабочей силы и времени, до всего лишь одного ключевого слова и нескольких минут ожидания. Это не только снижает технические и финансовые барьеры для видеопроизводства, но и предоставляет создателям больше пространства для творчества и эстетического выражения.
Эти преобразования также открыли новые возможности для Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительные мощности создало новый рынок для распределенных неиспользуемых вычислительных мощностей, а также увеличило спрос на различные распределенные модели микронастройки, алгоритмы и платформы вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных предоставляет новые возможности таким профессионалам, как фотографы, звуковые дизайнеры и 3D-художники. С помощью механизмов стимулирования Web3 можно поощрять этих специалистов предоставлять качественные данные, что, в свою очередь, усиливает возможности генерации видео с использованием ИИ.
Тенденция развития AI-технологий к модульному сотрудничеству сама по себе создает новые потребности для децентрализованных платформ. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут сформировать самоподдерживающуюся экосистему, способствующую глубокому объединению сценариев Web3 AI и Web2 AI.
Эти разработки открыли новые пути для применения технологий ИИ в области Web3 и предоставили инновационерам широкое поле для воображения.