Технологія генерації відео за допомогою штучного інтелекту досягла проривних успіхів, надаючи нові можливості для сфери Web3
Нещодавно в галузі генерації AI-відео відбулися вражаючі технологічні досягнення. Технологія мультимодальної генерації відео розвинулася від створення відео на основі тексту до інтеграції тексту, зображень і аудіо в повний ланцюг генерації. Цей прорив відкрив нові можливості для творців та підприємств.
Кілька типовий випадків технологічних проривів, на які варто звернути увагу:
Відкритий фреймворк, розроблений певною технологічною компанією, може перетворювати звичайне відео в контент вільного огляду 4D, рівень схвалення користувачів досягає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення багатогранного перегляду з одного кута, без необхідності залучення професійної команди 3D-моделювання.
Один AI-платформа стверджує, що може використовувати одне зображення для створення 10-секундного "кінематографічної" якості відео. Конкретний ефект ще потрібно перевірити.
Технологія, розроблена певним дослідницьким інститутом штучного інтелекту, може синхронно генерувати 4K відео та навколишній звук. Ця технологія подолала складність синхронізації звуку та зображення в складних сценах, таких як точне відповідність рухів пішохода у кадрі та звуку кроків.
Штучна інтелектуальна модель певної платформи коротких відео може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість складає приблизно 3,67 юанів/5 секунд. Хоча в складних сценах є місце для покращення, проте в контролі витрат вже проявляється конкурентоспроможність.
Ці технологічні прориви мають важливе значення в аспектах якості відео, вартості генерації та сценаріїв застосування. З технічної точки зору, складність мультимодальної генерації відео є експоненціальною. Вона повинна обробляти не лише пікселі одиночних кадрів, а й забезпечувати часову послідовність відео, синхронізацію звуку, а також просторову узгодженість 3D. На даний момент завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей це складне завдання стало можливим.
У сфері контролю витрат нові технології використовують оптимізаційні методи, такі як стратегія багаторівневої генерації, механізм повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів, що значно знижує витрати на генерацію відео.
Ці досягнення справили величезний вплив на традиційну індустрію відеовиробництва. Технології ШІ спростили складні процеси відеовиробництва до введення підказок і короткого очікування, що не лише знизило технічні та фінансові бар'єри, але й дозволило досягти ефектів, які важко реалізувати традиційною зйомкою. Це може спричинити новий етап трансформації економіки творців.
Отже, як ці досягнення технологій Web2 AI впливають на сферу Web3 AI?
По-перше, структура попиту на обчислювальну потужність змінюється. Генерація мультимодальних відео потребує різноманітних комбінацій обчислювальної потужності, що створює новий попит на розподілену невикористану обчислювальну потужність, різноманітні моделі розподіленого доопрацювання, алгоритми та платформи для інференції.
По-друге, зростає попит на професійну розмітку даних. Для створення відео високої якості потрібні точні описи сцен, еталонні зображення, аудіо стилі, траєкторії руху камери та умови освітлення тощо. Механізми винагороди Web3 можуть залучати професіоналів для надання якісних даних, що, в свою чергу, підвищує можливості генерації відео штучним інтелектом.
Врешті-решт, розвиток технології ШІ у бік модульної співпраці сам по собі створює новий попит для децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть сформувати позитивний цикл самопідтримки, що сприятиме глибокій інтеграції Web3 AI та Web2 AI.
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.
Вибух технологій генерації відео на базі ШІ: нові можливості для сфери Web3
Технологія генерації відео за допомогою штучного інтелекту досягла проривних успіхів, надаючи нові можливості для сфери Web3
Нещодавно в галузі генерації AI-відео відбулися вражаючі технологічні досягнення. Технологія мультимодальної генерації відео розвинулася від створення відео на основі тексту до інтеграції тексту, зображень і аудіо в повний ланцюг генерації. Цей прорив відкрив нові можливості для творців та підприємств.
Кілька типовий випадків технологічних проривів, на які варто звернути увагу:
Відкритий фреймворк, розроблений певною технологічною компанією, може перетворювати звичайне відео в контент вільного огляду 4D, рівень схвалення користувачів досягає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення багатогранного перегляду з одного кута, без необхідності залучення професійної команди 3D-моделювання.
Один AI-платформа стверджує, що може використовувати одне зображення для створення 10-секундного "кінематографічної" якості відео. Конкретний ефект ще потрібно перевірити.
Технологія, розроблена певним дослідницьким інститутом штучного інтелекту, може синхронно генерувати 4K відео та навколишній звук. Ця технологія подолала складність синхронізації звуку та зображення в складних сценах, таких як точне відповідність рухів пішохода у кадрі та звуку кроків.
Штучна інтелектуальна модель певної платформи коротких відео може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість складає приблизно 3,67 юанів/5 секунд. Хоча в складних сценах є місце для покращення, проте в контролі витрат вже проявляється конкурентоспроможність.
Ці технологічні прориви мають важливе значення в аспектах якості відео, вартості генерації та сценаріїв застосування. З технічної точки зору, складність мультимодальної генерації відео є експоненціальною. Вона повинна обробляти не лише пікселі одиночних кадрів, а й забезпечувати часову послідовність відео, синхронізацію звуку, а також просторову узгодженість 3D. На даний момент завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей це складне завдання стало можливим.
У сфері контролю витрат нові технології використовують оптимізаційні методи, такі як стратегія багаторівневої генерації, механізм повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів, що значно знижує витрати на генерацію відео.
Ці досягнення справили величезний вплив на традиційну індустрію відеовиробництва. Технології ШІ спростили складні процеси відеовиробництва до введення підказок і короткого очікування, що не лише знизило технічні та фінансові бар'єри, але й дозволило досягти ефектів, які важко реалізувати традиційною зйомкою. Це може спричинити новий етап трансформації економіки творців.
Отже, як ці досягнення технологій Web2 AI впливають на сферу Web3 AI?
По-перше, структура попиту на обчислювальну потужність змінюється. Генерація мультимодальних відео потребує різноманітних комбінацій обчислювальної потужності, що створює новий попит на розподілену невикористану обчислювальну потужність, різноманітні моделі розподіленого доопрацювання, алгоритми та платформи для інференції.
По-друге, зростає попит на професійну розмітку даних. Для створення відео високої якості потрібні точні описи сцен, еталонні зображення, аудіо стилі, траєкторії руху камери та умови освітлення тощо. Механізми винагороди Web3 можуть залучати професіоналів для надання якісних даних, що, в свою чергу, підвищує можливості генерації відео штучним інтелектом.
Врешті-решт, розвиток технології ШІ у бік модульної співпраці сам по собі створює новий попит для децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть сформувати позитивний цикл самопідтримки, що сприятиме глибокій інтеграції Web3 AI та Web2 AI.