Технология генерации видео с помощью ИИ достигла прорывного прогресса, открывая новые возможности для области Web3
В последнее время в области генерации видео с использованием ИИ произошли заметные технические прорывы. Технология многомодальной генерации видео перешла от создания видео только на основе текста к полному процессу генерации, интегрирующему текст, изображения и звук. Этот прорыв открывает новые возможности для создателей и компаний.
Несколько типичных случаев технологических прорывов заслуживают внимания:
Открытая платформа, разработанная одной технологической компанией, позволяет преобразовывать обычные видео в контент с свободным углом обзора в 4D, уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Эта технология делает возможным создание многогранного просмотра из одной точки зрения без участия профессиональной команды 3D-моделирования.
Некая платформа ИИ утверждает, что может создать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Конкретный эффект еще предстоит подтвердить.
Технология, разработанная одним из AI-исследовательских институтов, может синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Эта технология преодолевает трудности синхронизации звука и изображения в сложных сценах, такие как точное соответствие между движением в кадре и звуком шагов.
Искусственная модель AI на одной платформе коротких видео может создавать видео в 1080p за 2,3 секунды, стоимость составляет примерно 3,67 юаней за 5 секунд. Хотя в сложных ситуациях есть возможность для улучшения, в области контроля затрат она уже демонстрирует конкурентоспособность.
Эти технологические прорывы имеют важное значение для качества видео, затрат на генерацию и областей применения. С технической точки зрения сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной. Она должна обрабатывать не только пиксели отдельных кадров, но и обеспечивать временную последовательность видео, синхронизацию аудио и согласованность в 3D-пространстве. В настоящее время эта сложная задача достигается благодаря модульной декомпозиции и сотрудничеству больших моделей.
В области контроля затрат новые технологии использовали оптимизационные методы, такие как стратегия многоуровневой генерации, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов, что значительно снизило затраты на генерацию видео.
Эти достижения оказали огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Технология ИИ упростила сложный процесс видеопроизводства до ввода подсказок и короткого ожидания, что не только снизило технический и финансовый пороги, но и позволило достичь эффектов, которые трудно реализовать с помощью традиционной съемки. Это может вызвать новый этап преобразования в экономике создателей.
Итак, как эти достижения технологий Web2 AI влияют на сферу Web3 AI?
Во-первых, структура спроса на вычислительные мощности изменилась. Генерация мультимодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительных мощностей, что создает новый спрос на распределенные неиспользуемые вычислительные мощности, различные распределенные модели дообучения, алгоритмы и платформы для вывода.
Во-вторых, увеличивается потребность в профессиональной аннотации данных. Для создания качественного видео необходимы точные описания сцен, эталонные изображения, аудиостили, траектории движения камеры и условия освещения. Механизмы стимулов Web3 могут привлечь профессионалов для предоставления высококачественных данных, что повысит способности генерации видео с использованием ИИ.
В конечном итоге технологии ИИ развиваются в сторону модульного сотрудничества, что само по себе создает новый спрос на децентрализованные платформы. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут образовать самоподдерживающийся положительный цикл, способствующий глубокому слиянию сценариев Web3 AI и Web2 AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Взрывные технологии генерации видео с использованием ИИ открывают новые возможности в области Web3
Технология генерации видео с помощью ИИ достигла прорывного прогресса, открывая новые возможности для области Web3
В последнее время в области генерации видео с использованием ИИ произошли заметные технические прорывы. Технология многомодальной генерации видео перешла от создания видео только на основе текста к полному процессу генерации, интегрирующему текст, изображения и звук. Этот прорыв открывает новые возможности для создателей и компаний.
Несколько типичных случаев технологических прорывов заслуживают внимания:
Открытая платформа, разработанная одной технологической компанией, позволяет преобразовывать обычные видео в контент с свободным углом обзора в 4D, уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Эта технология делает возможным создание многогранного просмотра из одной точки зрения без участия профессиональной команды 3D-моделирования.
Некая платформа ИИ утверждает, что может создать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Конкретный эффект еще предстоит подтвердить.
Технология, разработанная одним из AI-исследовательских институтов, может синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Эта технология преодолевает трудности синхронизации звука и изображения в сложных сценах, такие как точное соответствие между движением в кадре и звуком шагов.
Искусственная модель AI на одной платформе коротких видео может создавать видео в 1080p за 2,3 секунды, стоимость составляет примерно 3,67 юаней за 5 секунд. Хотя в сложных ситуациях есть возможность для улучшения, в области контроля затрат она уже демонстрирует конкурентоспособность.
Эти технологические прорывы имеют важное значение для качества видео, затрат на генерацию и областей применения. С технической точки зрения сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной. Она должна обрабатывать не только пиксели отдельных кадров, но и обеспечивать временную последовательность видео, синхронизацию аудио и согласованность в 3D-пространстве. В настоящее время эта сложная задача достигается благодаря модульной декомпозиции и сотрудничеству больших моделей.
В области контроля затрат новые технологии использовали оптимизационные методы, такие как стратегия многоуровневой генерации, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов, что значительно снизило затраты на генерацию видео.
Эти достижения оказали огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Технология ИИ упростила сложный процесс видеопроизводства до ввода подсказок и короткого ожидания, что не только снизило технический и финансовый пороги, но и позволило достичь эффектов, которые трудно реализовать с помощью традиционной съемки. Это может вызвать новый этап преобразования в экономике создателей.
Итак, как эти достижения технологий Web2 AI влияют на сферу Web3 AI?
Во-первых, структура спроса на вычислительные мощности изменилась. Генерация мультимодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительных мощностей, что создает новый спрос на распределенные неиспользуемые вычислительные мощности, различные распределенные модели дообучения, алгоритмы и платформы для вывода.
Во-вторых, увеличивается потребность в профессиональной аннотации данных. Для создания качественного видео необходимы точные описания сцен, эталонные изображения, аудиостили, траектории движения камеры и условия освещения. Механизмы стимулов Web3 могут привлечь профессионалов для предоставления высококачественных данных, что повысит способности генерации видео с использованием ИИ.
В конечном итоге технологии ИИ развиваются в сторону модульного сотрудничества, что само по себе создает новый спрос на децентрализованные платформы. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут образовать самоподдерживающийся положительный цикл, способствующий глубокому слиянию сценариев Web3 AI и Web2 AI.