Прорив технологій генерації мультимедійних відео з використанням штучного інтелекту та їхній вплив
Нещодавно в галузі штучного інтелекту досягнуто значного прогресу в технології мультимодального генерування відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео на основі єдиного тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в повноцінну технологію генерування.
Декілька典型них技术突破案例 заслуговують на увагу:
Одна технологічна компанія відкрила вихідний код фреймворку, який може перетворювати одномірне відео на контент з вільним кутом зору в 4D, рівень схвалення користувачів перевищує 70%. Це означає, що звичайне відео може автоматично генерувати перегляд з будь-якого кута без потреби у професійній команді 3D-моделювання.
Деяка AI платформа стверджує, що може з одного зображення створити 10-секундне відео «кінематографічної» якості. Конкретний ефект ще потребує подальшої перевірки.
Технологія, розроблена міжнародною відомою дослідницькою установою в галузі штучного інтелекту, дозволяє синхронно генерувати 4K відео та звукові ефекти навколишнього середовища. Ця технологія долає виклики синхронізації звуку та зображення в складних сценах.
Штучний інтелект моделі певної платформи для короткометражних відео може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість приблизно 3,67 юаня/5 секунд. Хоча контроль витрат непоганий, якість генерації все ще має простір для покращення в складних сценах.
Ці технологічні прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, вартість генерації та сценарії застосування:
По-перше, складність технології генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Вона вимагає обробки генерації однофреймових зображень, часової узгодженості відео, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. На даний момент, завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей, вдалося ефективно знизити технічні труднощі.
По-друге, у плані витрат, за рахунок оптимізації архітектури виводу, багатошарового генераційного підходу, механізму повторного використання кешу та динамічного розподілу ресурсів значно знижено витрати на генерацію відео.
Врешті-решт, у застосуванні технології генерації відео за допомогою штучного інтелекту змінюють традиційний процес виробництва відео. Вона стискає процес виробництва, який раніше вимагав великої кількості обладнання, місця, людських ресурсів і часу, до простого введення підказок і кількох хвилин очікування. Це не лише знижує бар'єри для виробництва відео, але й надає творцям більше можливостей.
Ці технологічні досягнення вплинули на сферу штучного інтелекту в основному в таких аспектах:
Змінилася структура попиту на обчислювальну потужність. Генерація мультимодальних відео потребує різноманітних комбінацій обчислювальної потужності, що створює новий попит на розподілену неробочу потужність та різноманітні моделі тонкої настройки, алгоритми та платформи для інференції.
Посилення вимог до аннотації даних. Для створення професійного відео потрібні точні описи сцен, референсні зображення, аудіо стилі та інші професійні дані. Це створює нові можливості для фотографів, звукових дизайнерів, 3D-художників та інших, щоб забезпечити професійні матеріали.
Зростає попит на децентралізовані платформи. Технологія ШІ переходить від централізованого масового розподілу ресурсів до модульної співпраці, що саме по собі є новою потребою в децентралізованих платформах.
У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми мотивації можуть утворити самоукріплювальний позитивний цикл, що сприятиме інтеграції та розвитку технологій штучного інтелекту в різних сферах.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Технологія генерації відео з використанням AI у багатому модальному форматі прориває традиційні підходи до виробництва відео.
Прорив технологій генерації мультимедійних відео з використанням штучного інтелекту та їхній вплив
Нещодавно в галузі штучного інтелекту досягнуто значного прогресу в технології мультимодального генерування відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео на основі єдиного тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в повноцінну технологію генерування.
Декілька典型них技术突破案例 заслуговують на увагу:
Одна технологічна компанія відкрила вихідний код фреймворку, який може перетворювати одномірне відео на контент з вільним кутом зору в 4D, рівень схвалення користувачів перевищує 70%. Це означає, що звичайне відео може автоматично генерувати перегляд з будь-якого кута без потреби у професійній команді 3D-моделювання.
Деяка AI платформа стверджує, що може з одного зображення створити 10-секундне відео «кінематографічної» якості. Конкретний ефект ще потребує подальшої перевірки.
Технологія, розроблена міжнародною відомою дослідницькою установою в галузі штучного інтелекту, дозволяє синхронно генерувати 4K відео та звукові ефекти навколишнього середовища. Ця технологія долає виклики синхронізації звуку та зображення в складних сценах.
Штучний інтелект моделі певної платформи для короткометражних відео може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість приблизно 3,67 юаня/5 секунд. Хоча контроль витрат непоганий, якість генерації все ще має простір для покращення в складних сценах.
Ці технологічні прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, вартість генерації та сценарії застосування:
По-перше, складність технології генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Вона вимагає обробки генерації однофреймових зображень, часової узгодженості відео, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. На даний момент, завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей, вдалося ефективно знизити технічні труднощі.
По-друге, у плані витрат, за рахунок оптимізації архітектури виводу, багатошарового генераційного підходу, механізму повторного використання кешу та динамічного розподілу ресурсів значно знижено витрати на генерацію відео.
Врешті-решт, у застосуванні технології генерації відео за допомогою штучного інтелекту змінюють традиційний процес виробництва відео. Вона стискає процес виробництва, який раніше вимагав великої кількості обладнання, місця, людських ресурсів і часу, до простого введення підказок і кількох хвилин очікування. Це не лише знижує бар'єри для виробництва відео, але й надає творцям більше можливостей.
Ці технологічні досягнення вплинули на сферу штучного інтелекту в основному в таких аспектах:
Змінилася структура попиту на обчислювальну потужність. Генерація мультимодальних відео потребує різноманітних комбінацій обчислювальної потужності, що створює новий попит на розподілену неробочу потужність та різноманітні моделі тонкої настройки, алгоритми та платформи для інференції.
Посилення вимог до аннотації даних. Для створення професійного відео потрібні точні описи сцен, референсні зображення, аудіо стилі та інші професійні дані. Це створює нові можливості для фотографів, звукових дизайнерів, 3D-художників та інших, щоб забезпечити професійні матеріали.
Зростає попит на децентралізовані платформи. Технологія ШІ переходить від централізованого масового розподілу ресурсів до модульної співпраці, що саме по собі є новою потребою в децентралізованих платформах.
У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми мотивації можуть утворити самоукріплювальний позитивний цикл, що сприятиме інтеграції та розвитку технологій штучного інтелекту в різних сферах.