AI video üretim teknolojisindeki atılımların getirdiği yeni fırsatlar
Son zamanlarda, AI alanındaki en önemli gelişme, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim teknolojisine evrildi.
Aşağıda dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği bulunmaktadır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları özgür bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebiliyor ve kullanıcı onay oranı %70,7'ye ulaşıyor. Bu teknoloji, tek bir bakış açısına sahip videolardan çok açılı izleme deneyimi oluşturmayı mümkün kılıyor ve profesyonel 3D modelleme ekiplerinin tamamlaması gereken işleri büyük ölçüde basitleştiriyor.
Bir AI platformunun sunduğu "Düşleme" özelliği, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Gerçek etkisi henüz doğrulanmamış olsa da, bu hızlı video üretiminin potansiyeli heyecan verici.
Bir AI araştırma kuruluşu tarafından sunulan Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel ses efektlerini senkronize bir şekilde üretebiliyor. Bu teknoloji, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluğunu aşarak, görüntüdeki yürüyüş hareketi ile ayak seslerinin hassas eşleşmesini sağlamaktadır.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor ve maliyeti 3.67 yuan/5 saniye. Karmaşık sahnelerdeki üretim kalitesinin artırılması gerektiği halde, maliyet kontrolü oldukça dikkat çekici.
Bu teknik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda büyük önem taşımaktadır:
Öncelikle, teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir artış göstermektedir. Bu, tek bir kare görüntü üretimi, video zaman sıralaması tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D alan tutarlılığı gibi birçok yönü işlemeyi gerektirir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin iş birliği ile bu karmaşık görevler daha verimli bir şekilde gerçekleştirilmektedir.
İkincisi, maliyet kontrolü açısından, arka planda yer alan mantık mimarisinin optimizasyonunu içerir; bu katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanım mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi unsurları içerir. Bu optimizasyon önlemleri, video üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürmüştür.
Son olarak, uygulama etkileri açısından, AI video üretim teknolojisi geleneksel video üretim sürecini devrim niteliğinde değiştiriyor. Önceden büyük miktarda ekipman, mekan, insan gücü ve zaman gerektiren üretim süreci, yalnızca bir anahtar kelime ve birkaç dakika bekleme süresine indirgeniyor. Bu, video üretiminin teknik ve mali engellerini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda yaratıcıların daha fazla yaratıcı ve estetik ifade alanı bulmalarını sağlıyor.
Bu dönüşümler, Web3 AI için yeni fırsatlar da getirdi:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama gücü için yeni bir pazar yarattı ve aynı zamanda çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformlarına olan talebi artırdı.
Veri etiketleme ihtiyacındaki artış, fotoğrafçıların, ses mühendislerinin, 3D sanatçıların ve diğer profesyonellerin yeni fırsatlar sunmasını sağladı. Web3'ün teşvik mekanizması sayesinde, bu profesyonellerin yüksek kaliteli veri malzemeleri sağlaması teşvik edilebilir, böylece AI video üretim yetenekleri artırılabilir.
AI teknolojisinin modüler işbirliğine doğru gelişim trendi, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratmaktadır. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir ekosistem oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
Bu gelişmeler, AI teknolojisinin Web3 alanındaki uygulamaları için yeni yollar açtı ve yenilikçilere geniş bir hayal alanı sundu.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI video üretiminde yeni bir atılım: Çok modlu teknoloji maliyetleri düşürür ve Web3 fırsatlarını açar
AI video üretim teknolojisindeki atılımların getirdiği yeni fırsatlar
Son zamanlarda, AI alanındaki en önemli gelişme, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim teknolojisine evrildi.
Aşağıda dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği bulunmaktadır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları özgür bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebiliyor ve kullanıcı onay oranı %70,7'ye ulaşıyor. Bu teknoloji, tek bir bakış açısına sahip videolardan çok açılı izleme deneyimi oluşturmayı mümkün kılıyor ve profesyonel 3D modelleme ekiplerinin tamamlaması gereken işleri büyük ölçüde basitleştiriyor.
Bir AI platformunun sunduğu "Düşleme" özelliği, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Gerçek etkisi henüz doğrulanmamış olsa da, bu hızlı video üretiminin potansiyeli heyecan verici.
Bir AI araştırma kuruluşu tarafından sunulan Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel ses efektlerini senkronize bir şekilde üretebiliyor. Bu teknoloji, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluğunu aşarak, görüntüdeki yürüyüş hareketi ile ayak seslerinin hassas eşleşmesini sağlamaktadır.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor ve maliyeti 3.67 yuan/5 saniye. Karmaşık sahnelerdeki üretim kalitesinin artırılması gerektiği halde, maliyet kontrolü oldukça dikkat çekici.
Bu teknik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda büyük önem taşımaktadır:
Öncelikle, teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir artış göstermektedir. Bu, tek bir kare görüntü üretimi, video zaman sıralaması tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D alan tutarlılığı gibi birçok yönü işlemeyi gerektirir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin iş birliği ile bu karmaşık görevler daha verimli bir şekilde gerçekleştirilmektedir.
İkincisi, maliyet kontrolü açısından, arka planda yer alan mantık mimarisinin optimizasyonunu içerir; bu katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanım mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi unsurları içerir. Bu optimizasyon önlemleri, video üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürmüştür.
Son olarak, uygulama etkileri açısından, AI video üretim teknolojisi geleneksel video üretim sürecini devrim niteliğinde değiştiriyor. Önceden büyük miktarda ekipman, mekan, insan gücü ve zaman gerektiren üretim süreci, yalnızca bir anahtar kelime ve birkaç dakika bekleme süresine indirgeniyor. Bu, video üretiminin teknik ve mali engellerini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda yaratıcıların daha fazla yaratıcı ve estetik ifade alanı bulmalarını sağlıyor.
Bu dönüşümler, Web3 AI için yeni fırsatlar da getirdi:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama gücü için yeni bir pazar yarattı ve aynı zamanda çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformlarına olan talebi artırdı.
Veri etiketleme ihtiyacındaki artış, fotoğrafçıların, ses mühendislerinin, 3D sanatçıların ve diğer profesyonellerin yeni fırsatlar sunmasını sağladı. Web3'ün teşvik mekanizması sayesinde, bu profesyonellerin yüksek kaliteli veri malzemeleri sağlaması teşvik edilebilir, böylece AI video üretim yetenekleri artırılabilir.
AI teknolojisinin modüler işbirliğine doğru gelişim trendi, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratmaktadır. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir ekosistem oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
Bu gelişmeler, AI teknolojisinin Web3 alanındaki uygulamaları için yeni yollar açtı ve yenilikçilere geniş bir hayal alanı sundu.