Terobosan Teknologi Pembuatan Video AI dan Prospek Integrasi dengan Web3

Kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari sekadar menghasilkan video dari teks menjadi teknologi generasi jalur penuh yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.

Beberapa terobosan teknologi yang mencolok termasuk:

1. Kerangka EX-4D yang bersumber terbuka dari sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tampilan multi-sudut secara otomatis dari video tunggal, yang sebelumnya hanya bisa dicapai dengan tim pemodelan 3D profesional.

2. Sebuah platform AI mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik hanya dari satu gambar. Bagaimana hasilnya masih perlu menunggu pembaruan versi profesionalnya.

3. Sebuah lembaga penelitian AI terkemuka telah meluncurkan teknologi baru yang dapat secara bersamaan menghasilkan video 4K dan suara lingkungan. Kunci dari teknologi ini terletak pada pencapaian pencocokan di tingkat semantik yang sebenarnya, mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan visual dalam skenario yang kompleks.

4. Teknologi pembuatan video AI dari suatu platform video pendek memiliki 80 miliar parameter, mampu menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya sekitar 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk peningkatan kualitas pembuatan dalam skenario yang kompleks.

Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi. Dari sudut pandang teknis, kompleksitas penghasilan video multimodal adalah eksponensial. Ini tidak hanya memerlukan pemrosesan sejumlah besar titik piksel, tetapi juga harus memastikan kesinambungan temporal, sinkronisasi audio, dan konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi kerja model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat dicapai.

Dalam hal biaya, dengan mengoptimalkan arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis, biaya pembuatan video telah berkurang secara signifikan.

Kemajuan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI menyederhanakan proses produksi video yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, tempat, tenaga kerja, dan waktu menjadi hanya beberapa menit menunggu, sambil tetap dapat mencapai efek yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Ini mungkin akan memicu babak baru dalam ekonomi kreator.

Jadi, apa hubungan antara kemajuan teknologi AI Web2 ini dengan AI Web3?

Pertama, struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Pembuatan video multimodal memerlukan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.

Kedua, permintaan untuk penandaan data profesional meningkat. Menghasilkan video berkualitas tinggi membutuhkan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, dan data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat menarik para profesional untuk menyediakan materi data berkualitas tinggi.

Akhirnya, teknologi AI berkembang dari pengelolaan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang merupakan permintaan baru untuk platform desentralisasi. Di masa depan, daya komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang memperkuat diri sendiri, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.