Нові можливості, що виникають внаслідок прориву технології генерації відео за допомогою штучного інтелекту
Нещодавно найбільш помітним досягненням у сфері штучного інтелекту стала прорив у технології мульти модального відеогенерування. Ця технологія розвинулася від простого генерування відео з тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в технології повного циклу генерації.
Ось кілька прикладів технічних проривів, на які варто звернути увагу:
Відкритий каркас EX-4D, розроблений певною технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео в контент 4D з вільним кутом огляду, рівень схвалення користувачів досягає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення багатокутових ефектів перегляду з відео з одного кута, значно спрощуючи роботу, яка раніше вимагала професійної команди 3D-моделювання.
Деяка платформа штучного інтелекту представила функцію "绘想", яка стверджує, що може створити 10-секундне відео "кінематографічної якості" з одного зображення. Хоча її фактична ефективність ще потребує перевірки, потенціал такого швидкого створення відео викликає очікування.
Технологія Veo, розроблена певним дослідницьким інститутом штучного інтелекту, може одночасно генерувати 4K відео та звукові ефекти навколишнього середовища. Ця технологія долає виклики синхронізації звуку та зображення у складних сценах, наприклад, забезпечуючи точне відповідність між рухом на екрані і звуком кроків.
Технологія ContentV від однієї платформи коротких відео має 80 мільярдів параметрів, може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, а вартість становить 3,67 юанів за 5 секунд. Хоча якість генерації у складних сценах ще має простір для покращення, але контроль витрат вже є досить значним.
Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на виробництво та сценаріїв застосування:
По-перше, з точки зору технічної цінності, складність генерації мультимодальних відео зростає експоненціально. Це вимагає обробки генерації однокадрових зображень, часової послідовності відео, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. Наразі завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей ці складні завдання можуть бути виконані більш ефективно.
По-друге, у сфері контролю витрат задіяна оптимізація архітектури виводу, включаючи ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічне розподілення ресурсів. Ці заходи оптимізації значно знизили витрати на генерацію відео.
Нарешті, у плані впливу на застосування, технології генерації відео за допомогою ШІ руйнують традиційний процес відеовиробництва. Вони скорочують процес виробництва, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, людських ресурсів і часу, до всього лише одного підказки та кількох хвилин очікування. Це не тільки знижує технічний і фінансовий бар'єри для виробництва відео, але й надає творцям більше простору для творчості та естетичного вираження.
Ці зміни також відкрили нові можливості для Web3 AI:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила новий ринок для розподіленої непотрібної обчислювальної потужності, а також збільшила попит на різноманітні розподілені моделі мікрорегулювання, алгоритми та платформи для інференції.
Зростання потреби в маркуванні даних створило нові можливості для професіоналів, таких як фотографи, звукові дизайнери, 3D-художники тощо. Завдяки механізмам стимулювання Web3 можна заохочувати цих професіоналів надавати високоякісні дані, що покращує можливості генерації відео штучним інтелектом.
Тенденції розвитку модульної співпраці в технологіях ШІ самі по собі створюють нові вимоги для децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть утворити самопідтримувану екосистему, що сприятиме глибокій інтеграції сцен Web3 AI та Web2 AI.
Ці розробки відкрили нові шляхи для застосування технологій ШІ в сфері Web3, а також надали інноваторам широкий простір для уяви.
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.
Новий прорив у генерації відео за допомогою ШІ: мультимодальні технології Падіння витрат відкривають можливості Web3
Нові можливості, що виникають внаслідок прориву технології генерації відео за допомогою штучного інтелекту
Нещодавно найбільш помітним досягненням у сфері штучного інтелекту стала прорив у технології мульти модального відеогенерування. Ця технологія розвинулася від простого генерування відео з тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в технології повного циклу генерації.
Ось кілька прикладів технічних проривів, на які варто звернути увагу:
Відкритий каркас EX-4D, розроблений певною технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео в контент 4D з вільним кутом огляду, рівень схвалення користувачів досягає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення багатокутових ефектів перегляду з відео з одного кута, значно спрощуючи роботу, яка раніше вимагала професійної команди 3D-моделювання.
Деяка платформа штучного інтелекту представила функцію "绘想", яка стверджує, що може створити 10-секундне відео "кінематографічної якості" з одного зображення. Хоча її фактична ефективність ще потребує перевірки, потенціал такого швидкого створення відео викликає очікування.
Технологія Veo, розроблена певним дослідницьким інститутом штучного інтелекту, може одночасно генерувати 4K відео та звукові ефекти навколишнього середовища. Ця технологія долає виклики синхронізації звуку та зображення у складних сценах, наприклад, забезпечуючи точне відповідність між рухом на екрані і звуком кроків.
Технологія ContentV від однієї платформи коротких відео має 80 мільярдів параметрів, може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, а вартість становить 3,67 юанів за 5 секунд. Хоча якість генерації у складних сценах ще має простір для покращення, але контроль витрат вже є досить значним.
Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на виробництво та сценаріїв застосування:
По-перше, з точки зору технічної цінності, складність генерації мультимодальних відео зростає експоненціально. Це вимагає обробки генерації однокадрових зображень, часової послідовності відео, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. Наразі завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей ці складні завдання можуть бути виконані більш ефективно.
По-друге, у сфері контролю витрат задіяна оптимізація архітектури виводу, включаючи ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічне розподілення ресурсів. Ці заходи оптимізації значно знизили витрати на генерацію відео.
Нарешті, у плані впливу на застосування, технології генерації відео за допомогою ШІ руйнують традиційний процес відеовиробництва. Вони скорочують процес виробництва, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, людських ресурсів і часу, до всього лише одного підказки та кількох хвилин очікування. Це не тільки знижує технічний і фінансовий бар'єри для виробництва відео, але й надає творцям більше простору для творчості та естетичного вираження.
Ці зміни також відкрили нові можливості для Web3 AI:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила новий ринок для розподіленої непотрібної обчислювальної потужності, а також збільшила попит на різноманітні розподілені моделі мікрорегулювання, алгоритми та платформи для інференції.
Зростання потреби в маркуванні даних створило нові можливості для професіоналів, таких як фотографи, звукові дизайнери, 3D-художники тощо. Завдяки механізмам стимулювання Web3 можна заохочувати цих професіоналів надавати високоякісні дані, що покращує можливості генерації відео штучним інтелектом.
Тенденції розвитку модульної співпраці в технологіях ШІ самі по собі створюють нові вимоги для децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть утворити самопідтримувану екосистему, що сприятиме глибокій інтеграції сцен Web3 AI та Web2 AI.
Ці розробки відкрили нові шляхи для застосування технологій ШІ в сфері Web3, а також надали інноваторам широкий простір для уяви.