#突破 تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وآفاق الدمج مع Web3
أبرز تقدم في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا هو اختراق تقنية توليد الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من مجرد توليد الفيديو من نص إلى تقنية توليد متكاملة تعتمد على النصوص والصور والصوت.
تشمل بعض الاختراقات التكنولوجية الملحوظة:
إطار EX-4D الذي تم فتح مصدره من قبل شركة تقنية يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث وصلت نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. تتيح هذه التقنية توليد تأثيرات عرض متعددة الزوايا تلقائيًا من فيديو واحد، وهو ما كان يتطلب في الماضي فريقًا متخصصًا في نمذجة 3D لتحقيقه.
تدعي منصة AI معينة أنها قادرة على إنشاء فيديو لمدة 10 ثوانٍ بجودة "فيلم" من صورة واحدة. لا يزال يتعين الانتظار لتأكيد التأثير المحدد حتى يتم تحديث إصدارها الاحترافي.
تم إطلاق تقنية جديدة من قبل مؤسسة أبحاث الذكاء الاصطناعي الشهيرة يمكنها إنشاء فيديو بدقة 4K مع الصوت المحيطي في نفس الوقت. تكمن أهمية هذه التقنية في تحقيق تطابق حقيقي على المستوى الدلالي، مما يتغلب على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.
تقنية إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي على منصة فيديو قصيرة تمتلك 80 مليار معلمة، قادرة على إنشاء فيديو بدقة 1080 بكسل في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة حوالي 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكاليف جيد، إلا أن هناك مجالًا لتحسين جودة الإنشاء في المشاهد المعقدة.
تمثل هذه الاختراقات التكنولوجية أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التكنولوجية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد الأبعاد هو من الدرجة الأسية. فهو لا يحتاج فقط إلى معالجة كميات هائلة من نقاط البكسل، بل يجب أيضًا ضمان التناسق الزمني، وتزامن الصوت، وكذلك التناسق المكاني ثلاثي الأبعاد. حاليًا، من خلال التحليل المودولي والتعاون بين النماذج الكبيرة، يمكن تحقيق هذه المهام المعقدة.
فيما يتعلق بالتكلفة، من خلال تحسين بنية الاستنتاج، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الطبقية، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، تم تقليل تكلفة توليد الفيديو بشكل كبير.
لقد أحدثت هذه التقدمات التكنولوجية صدمة كبيرة في صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. حيث قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب سابقًا الكثير من المعدات والمساحات والعمالة والوقت إلى انتظار لبضع دقائق، بينما لا تزال تحقق تأثيرات يصعب الوصول إليها من خلال التصوير التقليدي. وهذا قد يؤدي إلى جولة جديدة من إعادة تشكيل اقتصاد المبدعين.
إذن، ما العلاقة بين تقدم تقنيات Web2 AI و Web3 AI؟
أولاً، تغير هيكل طلب قوة الحوسبة. تتطلب توليد الفيديو متعدد الوسائط تركيبات متنوعة من قوة الحوسبة، مما يخلق فرصًا جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة.
ثانياً، زادت الحاجة إلى التوصيف الدقيق للبيانات المتخصصة. يتطلب إنتاج مقاطع الفيديو عالية الجودة أوصاف مشاهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، وغيرها من البيانات المتخصصة. يمكن أن يجذب نظام الحوافز في Web3 المهنيين لتقديم مواد بيانات عالية الجودة.
أخيرًا، إن تطور تقنية الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع إلى التعاون القائم على الوحدات هو في حد ذاته طلب جديد على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزيز ذاتية إيجابية، مما يعزز الاندماج العميق بين مشاهد Web3 AI وWeb2 AI.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 25
أعجبني
25
9
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MEVHunterWang
· 08-15 20:46
من أنا لكي أهتم بكل هذه الأمور المعقدة، المهم هو وصول المال.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ReverseFOMOguy
· 08-14 00:17
هل يجرؤ على المبالغة في نسبة قبول تبلغ 70٪؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchroedingerMiner
· 08-13 17:20
4d فيديو ثور واو التعدين يمكن أن يكون له أسلوب جديد
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterWang
· 08-13 07:44
لا تقل ذلك، متى سيتم توزيع مجاني لعملة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenDustCollector
· 08-13 03:13
لم يلاحظ أحد أن الفأر الأبيض في المختبر قد استيقظ؟؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerWallet
· 08-13 03:13
خداع الناس لتحقيق الربح بعد أن اكتشفوا أنه يمكن أن ينمو مرة أخرى؟؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasDevourer
· 08-13 03:12
سيتم إنتاج فيلم أكشن بالذكاء الاصطناعي عاجلاً أم آجلاً
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityOracle
· 08-13 03:11
أوه، يمكنني أن أكون كسولاً ولا أرسم نماذج ثلاثية الأبعاد بعد الآن.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenSherpa
· 08-13 02:56
في الواقع، تظهر المقاييس معدل موافقة واضح يبلغ 70.7%... وهو دون المستوى بشكل كبير إذا سألتني. تاريخياً، رأينا معدلات تحويل أفضل في تطبيقات الـ DAO.
تحقيق突破 في إنشاء الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي: الفرص الجديدة الناتجة عن دمج Web3 والتقنيات متعددة الأنماط
#突破 تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وآفاق الدمج مع Web3
أبرز تقدم في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا هو اختراق تقنية توليد الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من مجرد توليد الفيديو من نص إلى تقنية توليد متكاملة تعتمد على النصوص والصور والصوت.
تشمل بعض الاختراقات التكنولوجية الملحوظة:
إطار EX-4D الذي تم فتح مصدره من قبل شركة تقنية يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث وصلت نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. تتيح هذه التقنية توليد تأثيرات عرض متعددة الزوايا تلقائيًا من فيديو واحد، وهو ما كان يتطلب في الماضي فريقًا متخصصًا في نمذجة 3D لتحقيقه.
تدعي منصة AI معينة أنها قادرة على إنشاء فيديو لمدة 10 ثوانٍ بجودة "فيلم" من صورة واحدة. لا يزال يتعين الانتظار لتأكيد التأثير المحدد حتى يتم تحديث إصدارها الاحترافي.
تم إطلاق تقنية جديدة من قبل مؤسسة أبحاث الذكاء الاصطناعي الشهيرة يمكنها إنشاء فيديو بدقة 4K مع الصوت المحيطي في نفس الوقت. تكمن أهمية هذه التقنية في تحقيق تطابق حقيقي على المستوى الدلالي، مما يتغلب على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.
تقنية إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي على منصة فيديو قصيرة تمتلك 80 مليار معلمة، قادرة على إنشاء فيديو بدقة 1080 بكسل في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة حوالي 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكاليف جيد، إلا أن هناك مجالًا لتحسين جودة الإنشاء في المشاهد المعقدة.
تمثل هذه الاختراقات التكنولوجية أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التكنولوجية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد الأبعاد هو من الدرجة الأسية. فهو لا يحتاج فقط إلى معالجة كميات هائلة من نقاط البكسل، بل يجب أيضًا ضمان التناسق الزمني، وتزامن الصوت، وكذلك التناسق المكاني ثلاثي الأبعاد. حاليًا، من خلال التحليل المودولي والتعاون بين النماذج الكبيرة، يمكن تحقيق هذه المهام المعقدة.
فيما يتعلق بالتكلفة، من خلال تحسين بنية الاستنتاج، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الطبقية، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، تم تقليل تكلفة توليد الفيديو بشكل كبير.
لقد أحدثت هذه التقدمات التكنولوجية صدمة كبيرة في صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. حيث قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب سابقًا الكثير من المعدات والمساحات والعمالة والوقت إلى انتظار لبضع دقائق، بينما لا تزال تحقق تأثيرات يصعب الوصول إليها من خلال التصوير التقليدي. وهذا قد يؤدي إلى جولة جديدة من إعادة تشكيل اقتصاد المبدعين.
إذن، ما العلاقة بين تقدم تقنيات Web2 AI و Web3 AI؟
أولاً، تغير هيكل طلب قوة الحوسبة. تتطلب توليد الفيديو متعدد الوسائط تركيبات متنوعة من قوة الحوسبة، مما يخلق فرصًا جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة.
ثانياً، زادت الحاجة إلى التوصيف الدقيق للبيانات المتخصصة. يتطلب إنتاج مقاطع الفيديو عالية الجودة أوصاف مشاهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، وغيرها من البيانات المتخصصة. يمكن أن يجذب نظام الحوافز في Web3 المهنيين لتقديم مواد بيانات عالية الجودة.
أخيرًا، إن تطور تقنية الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع إلى التعاون القائم على الوحدات هو في حد ذاته طلب جديد على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزيز ذاتية إيجابية، مما يعزز الاندماج العميق بين مشاهد Web3 AI وWeb2 AI.