La technologie de génération vidéo par IA réalise des avancées révolutionnaires, offrant de nouvelles opportunités dans le domaine du Web3.
Récemment, des progrès technologiques remarquables ont été réalisés dans le domaine de la génération de vidéos par IA. La technologie de génération vidéo multimodale est passée de la génération de vidéos à partir d'un texte unique à l'intégration de texte, d'images et d'audio dans une génération en chaîne complète. Cette avancée offre de nouvelles possibilités aux créateurs et aux entreprises.
Quelques cas typiques de percées technologiques méritent d'être soulignés :
Un cadre open source développé par une entreprise technologique permet de transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs de 70,7 %. Cette technologie rend possible la génération d'effets de vision multi-angle à partir d'un seul point de vue, sans nécessiter l'intervention d'une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinématographique" à partir d'une seule image. Les effets spécifiques restent à vérifier.
Une technologie développée par un institut de recherche en IA peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'environnement. Cette technologie surmonte les défis de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche à l'écran et les bruits de pas.
Un modèle d'IA d'une plateforme de courtes vidéos peut générer des vidéos en 1080p en 2,3 secondes, à un coût d'environ 3,67 yuan/5 secondes. Bien que la performance dans des scénarios complexes ait encore des marges d'amélioration, le contrôle des coûts a déjà montré sa compétitivité.
Ces percées technologiques ont une importance significative en termes de qualité vidéo, de coût de production et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales est exponentielle. Elle doit non seulement traiter les pixels d'images individuelles, mais aussi garantir la cohérence temporelle de la vidéo, la synchronisation audio, ainsi que la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, cette tâche complexe est réalisable grâce à la décomposition modulaire et à la coopération entre de grands modèles.
En termes de contrôle des coûts, la nouvelle technologie utilise des stratégies de génération hiérarchique, des mécanismes de réutilisation de cache et des méthodes d'allocation dynamique des ressources pour réduire considérablement le coût de génération des vidéos.
Ces avancées ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI a simplifié le processus de production vidéo complexe en une saisie de mots-clés et une courte attente, réduisant non seulement les barrières techniques et financières, mais permettant également d'obtenir des effets difficiles à atteindre avec la prise de vue traditionnelle. Cela pourrait déclencher une nouvelle vague de transformation dans l'économie des créateurs.
Alors, comment ces avancées des technologies d'IA Web2 affectent-elles le domaine de l'IA Web3 ?
Tout d'abord, la structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, ce qui crée une nouvelle demande pour la puissance de calcul inutilisée distribuée, divers modèles de réglage fin distribués, ainsi que des algorithmes et des plateformes d'inférence.
Deuxièmement, la demande de marquage de données professionnelles augmente. La génération de vidéos de haute qualité nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de caméra et des conditions d'éclairage. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut attirer des professionnels pour fournir des matériaux de données de haute qualité, améliorant ainsi la capacité de génération de vidéos par IA.
Enfin, la technologie AI évolue vers une collaboration modulaire, créant ainsi de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux auto-renforçant, favorisant une intégration profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.
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AirdropF5Bro
· Il y a 1h
Ne pas regarder, ne pas avoir de jetons.
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MEVSupportGroup
· Il y a 5h
Impact sur le bol de riz des mineurs
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GateUser-afe07a92
· Il y a 23h
L'avenir s'annonce prometteur et digne d'attente.
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SellTheBounce
· 08-05 16:14
Entrer dans une position d'abord, puis on verra.
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ForumMiningMaster
· 08-05 16:14
Le cycle de récupération de l'investissement doit être raccourci.
L'explosion de la technologie de génération vidéo par IA crée de nouvelles opportunités dans le domaine du Web3.
La technologie de génération vidéo par IA réalise des avancées révolutionnaires, offrant de nouvelles opportunités dans le domaine du Web3.
Récemment, des progrès technologiques remarquables ont été réalisés dans le domaine de la génération de vidéos par IA. La technologie de génération vidéo multimodale est passée de la génération de vidéos à partir d'un texte unique à l'intégration de texte, d'images et d'audio dans une génération en chaîne complète. Cette avancée offre de nouvelles possibilités aux créateurs et aux entreprises.
Quelques cas typiques de percées technologiques méritent d'être soulignés :
Un cadre open source développé par une entreprise technologique permet de transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs de 70,7 %. Cette technologie rend possible la génération d'effets de vision multi-angle à partir d'un seul point de vue, sans nécessiter l'intervention d'une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinématographique" à partir d'une seule image. Les effets spécifiques restent à vérifier.
Une technologie développée par un institut de recherche en IA peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'environnement. Cette technologie surmonte les défis de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche à l'écran et les bruits de pas.
Un modèle d'IA d'une plateforme de courtes vidéos peut générer des vidéos en 1080p en 2,3 secondes, à un coût d'environ 3,67 yuan/5 secondes. Bien que la performance dans des scénarios complexes ait encore des marges d'amélioration, le contrôle des coûts a déjà montré sa compétitivité.
Ces percées technologiques ont une importance significative en termes de qualité vidéo, de coût de production et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales est exponentielle. Elle doit non seulement traiter les pixels d'images individuelles, mais aussi garantir la cohérence temporelle de la vidéo, la synchronisation audio, ainsi que la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, cette tâche complexe est réalisable grâce à la décomposition modulaire et à la coopération entre de grands modèles.
En termes de contrôle des coûts, la nouvelle technologie utilise des stratégies de génération hiérarchique, des mécanismes de réutilisation de cache et des méthodes d'allocation dynamique des ressources pour réduire considérablement le coût de génération des vidéos.
Ces avancées ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI a simplifié le processus de production vidéo complexe en une saisie de mots-clés et une courte attente, réduisant non seulement les barrières techniques et financières, mais permettant également d'obtenir des effets difficiles à atteindre avec la prise de vue traditionnelle. Cela pourrait déclencher une nouvelle vague de transformation dans l'économie des créateurs.
Alors, comment ces avancées des technologies d'IA Web2 affectent-elles le domaine de l'IA Web3 ?
Tout d'abord, la structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, ce qui crée une nouvelle demande pour la puissance de calcul inutilisée distribuée, divers modèles de réglage fin distribués, ainsi que des algorithmes et des plateformes d'inférence.
Deuxièmement, la demande de marquage de données professionnelles augmente. La génération de vidéos de haute qualité nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de caméra et des conditions d'éclairage. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut attirer des professionnels pour fournir des matériaux de données de haute qualité, améliorant ainsi la capacité de génération de vidéos par IA.
Enfin, la technologie AI évolue vers une collaboration modulaire, créant ainsi de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux auto-renforçant, favorisant une intégration profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.