Cơ hội mới từ sự đột phá trong công nghệ tạo video AI
Gần đây, sự tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI chính là sự đột phá của công nghệ tạo video đa mô hình. Công nghệ này đã phát triển từ việc chỉ đơn thuần tạo video từ văn bản, đến việc tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh thành công nghệ tạo toàn bộ chuỗi.
Dưới đây là một số trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ nào đó có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, mức độ chấp nhận của người dùng đạt tới 70,7%. Công nghệ này cho phép tạo ra hiệu ứng xem nhiều góc độ từ video góc nhìn đơn, đơn giản hóa đáng kể công việc mà trước đây chỉ có đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp mới có thể thực hiện.
Một nền tảng AI đã giới thiệu tính năng "Hội tưởng" cho biết có thể tạo ra video chất lượng "phim" trong 10 giây từ một bức ảnh. Mặc dù hiệu quả thực tế vẫn cần được xác minh, nhưng tiềm năng của việc tạo video nhanh chóng này thật đáng mong đợi.
Công nghệ Veo do một tổ chức nghiên cứu AI phát triển có khả năng đồng thời tạo ra video 4K và hiệu ứng âm thanh môi trường. Công nghệ này đã vượt qua thách thức về đồng bộ hóa âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như việc đạt được sự khớp chính xác giữa hành động đi bộ trên màn hình và âm thanh bước chân.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2.3 giây, với chi phí là 3.67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù chất lượng tạo ra trong các tình huống phức tạp vẫn còn có không gian để cải thiện, nhưng việc kiểm soát chi phí của nó đã khá đáng kể.
Những đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng video, giảm chi phí sản xuất và mở rộng các ứng dụng.
Đầu tiên, về giá trị công nghệ, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình đang tăng theo cấp số nhân. Nó cần xử lý nhiều khía cạnh như tạo hình ảnh đơn lẻ, tính nhất quán thời gian video, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện tại, nhờ vào việc phân tách theo mô-đun và sự hợp tác giữa các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này có thể được thực hiện hiệu quả hơn.
Thứ hai, về mặt kiểm soát chi phí, có liên quan đến việc tối ưu hóa kiến trúc suy luận, bao gồm chiến lược sinh cấp bậc, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những biện pháp tối ưu hóa này đã giảm đáng kể chi phí tạo video.
Cuối cùng, về tác động ứng dụng, công nghệ tạo video bằng AI đang đảo lộn quy trình sản xuất video truyền thống. Nó đã thu nhỏ quy trình sản xuất, vốn cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và thời gian, chỉ còn cần một từ khóa và vài phút chờ đợi. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản kỹ thuật và tài chính trong sản xuất video, mà còn cung cấp cho người sáng tạo nhiều không gian hơn để thể hiện ý tưởng và thẩm mỹ.
Những cải cách này cũng mang lại những cơ hội mới cho Web3 AI:
Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã tạo ra một thị trường mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán, đồng thời cũng gia tăng nhu cầu đối với các loại mô hình tinh chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn.
Sự gia tăng nhu cầu về đánh dấu dữ liệu đã tạo ra cơ hội mới cho các chuyên gia như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh, và nghệ sĩ 3D. Thông qua cơ chế khuyến khích của Web3, có thể khuyến khích những chuyên gia này cung cấp dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video AI.
Xu hướng phát triển của công nghệ AI hướng tới hợp tác mô-đun đã tạo ra nhu cầu mới cho các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một hệ sinh thái tự củng cố, thúc đẩy sự hội nhập sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.
Những phát triển này đã mở ra con đường mới cho việc ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực Web3, đồng thời cung cấp cho các nhà đổi mới một không gian tưởng tượng rộng lớn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Đột phá mới trong sản xuất video AI: Công nghệ đa phương thức Thả chi phí Mở ra cơ hội Web3
Cơ hội mới từ sự đột phá trong công nghệ tạo video AI
Gần đây, sự tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI chính là sự đột phá của công nghệ tạo video đa mô hình. Công nghệ này đã phát triển từ việc chỉ đơn thuần tạo video từ văn bản, đến việc tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh thành công nghệ tạo toàn bộ chuỗi.
Dưới đây là một số trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ nào đó có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, mức độ chấp nhận của người dùng đạt tới 70,7%. Công nghệ này cho phép tạo ra hiệu ứng xem nhiều góc độ từ video góc nhìn đơn, đơn giản hóa đáng kể công việc mà trước đây chỉ có đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp mới có thể thực hiện.
Một nền tảng AI đã giới thiệu tính năng "Hội tưởng" cho biết có thể tạo ra video chất lượng "phim" trong 10 giây từ một bức ảnh. Mặc dù hiệu quả thực tế vẫn cần được xác minh, nhưng tiềm năng của việc tạo video nhanh chóng này thật đáng mong đợi.
Công nghệ Veo do một tổ chức nghiên cứu AI phát triển có khả năng đồng thời tạo ra video 4K và hiệu ứng âm thanh môi trường. Công nghệ này đã vượt qua thách thức về đồng bộ hóa âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như việc đạt được sự khớp chính xác giữa hành động đi bộ trên màn hình và âm thanh bước chân.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2.3 giây, với chi phí là 3.67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù chất lượng tạo ra trong các tình huống phức tạp vẫn còn có không gian để cải thiện, nhưng việc kiểm soát chi phí của nó đã khá đáng kể.
Những đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng video, giảm chi phí sản xuất và mở rộng các ứng dụng.
Đầu tiên, về giá trị công nghệ, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình đang tăng theo cấp số nhân. Nó cần xử lý nhiều khía cạnh như tạo hình ảnh đơn lẻ, tính nhất quán thời gian video, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện tại, nhờ vào việc phân tách theo mô-đun và sự hợp tác giữa các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này có thể được thực hiện hiệu quả hơn.
Thứ hai, về mặt kiểm soát chi phí, có liên quan đến việc tối ưu hóa kiến trúc suy luận, bao gồm chiến lược sinh cấp bậc, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những biện pháp tối ưu hóa này đã giảm đáng kể chi phí tạo video.
Cuối cùng, về tác động ứng dụng, công nghệ tạo video bằng AI đang đảo lộn quy trình sản xuất video truyền thống. Nó đã thu nhỏ quy trình sản xuất, vốn cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và thời gian, chỉ còn cần một từ khóa và vài phút chờ đợi. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản kỹ thuật và tài chính trong sản xuất video, mà còn cung cấp cho người sáng tạo nhiều không gian hơn để thể hiện ý tưởng và thẩm mỹ.
Những cải cách này cũng mang lại những cơ hội mới cho Web3 AI:
Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã tạo ra một thị trường mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán, đồng thời cũng gia tăng nhu cầu đối với các loại mô hình tinh chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn.
Sự gia tăng nhu cầu về đánh dấu dữ liệu đã tạo ra cơ hội mới cho các chuyên gia như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh, và nghệ sĩ 3D. Thông qua cơ chế khuyến khích của Web3, có thể khuyến khích những chuyên gia này cung cấp dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video AI.
Xu hướng phát triển của công nghệ AI hướng tới hợp tác mô-đun đã tạo ra nhu cầu mới cho các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một hệ sinh thái tự củng cố, thúc đẩy sự hội nhập sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.
Những phát triển này đã mở ra con đường mới cho việc ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực Web3, đồng thời cung cấp cho các nhà đổi mới một không gian tưởng tượng rộng lớn.