Прорыв в технологиях генерации видео с использованием ИИ и его влияние
В последнее время одним из самых значительных достижений в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от генерации видео на основе единичного текста до возможности интеграции текстов, изображений и аудио для всесторонней генерации.
Некоторые примеры впечатляющих технологических прорывов включают:
Открытая платформа EX-4D, разработанная одной крупной технологической компанией, может преобразовывать обычные видео в 4D-контент с свободным углом обзора, а уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Эта технология делает возможным создание эффекта просмотра под любым углом, что в прошлом требовало наличия профессиональной команды 3D-моделирования.
На платформе ИИ была запущена функция "Хуэйсян", которая утверждает, что может создавать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Тем не менее, достоверность этого утверждения требует фактической проверки.
Технология Veo, разработанная одним из исследовательских учреждений в области ИИ, может одновременно генерировать 4K видео и звуковые эффекты окружающей среды. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия видео и аудио, что решает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
Технология ContentV определённой платформы коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, качество генерации в сложных сценах всё ещё имеет пространство для улучшения.
Эти прорывы имеют значительное значение с точки зрения технологической ценности, сокращения затрат и воздействия на применение:
С точки зрения технической ценности, сложность генерации многомодальных видео является экспоненциальной. Это требует одновременного учета генерации одиночных кадров, временной последовательности видео, синхронизации аудио и согласованности в 3D-пространстве. Текущие решения реализуются через модульное разложение и совместную работу больших моделей, что значительно снижает технический порог.
Снижение затрат в основном связано с оптимизацией архитектуры вывода, включая иерархическую стратегию генерации, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти оптимизации значительно снизили затраты на генерацию видео.
В области влияния приложений технологии ИИ кардинально изменяют традиционный процесс видеопроизводства. Они сжимают процесс, который раньше требовал большого количества оборудования, площадей, рабочей силы и времени, до простого ввода подсказок и ожидания всего несколько минут. Это не только снижает порог входа в видеопроизводство, но и позволяет добиться углов и эффектов, которые трудно реализовать традиционной съемкой, что может привести к новому этапу перетасовки в экономике создателей.
Эти изменения также оказали глубокое влияние на сферу Web3 AI:
Структура спроса на вычислительную мощность изменилась. Генерация мультимодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительной мощности, что создало новый спрос на распределенные неиспользуемые вычислительные мощности.
Увеличение потребности в аннотации данных. Для создания профессионального видео требуется точное описание сцен, справочные изображения, аудиостили и другие профессиональные данные. Это создает новые возможности для фотографов, звуковых дизайнеров, 3D-художников и других специалистов, предоставляющих профессиональные данные.
Увеличение спроса на децентрализованные платформы. Технология ИИ развивается от централизованного распределения крупных ресурсов к модульному сотрудничеству, создавая новые требования для децентрализованных платформ.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулирования могут создать самоусиливающийся позитивный 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» .
9 Лайков
Награда
9
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
TrustMeBro
· 22ч назад
70.7% разве это не совсем ненадежно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainDetective
· 23ч назад
4D, да? Какой высококлассный эффект у фильма, скоро можно будет снимать AV прямо дома.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenToaster
· 23ч назад
С такими данными еще и хвастаться!
Посмотреть ОригиналОтветить0
CountdownToBroke
· 23ч назад
Взять картинку и сгенерировать фильм? Это как убивать комара из пушки.
Прорыв в технологии генерации видео с помощью ИИ: мульти модальная интеграция ведет в новую эпоху творчества
Прорыв в технологиях генерации видео с использованием ИИ и его влияние
В последнее время одним из самых значительных достижений в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от генерации видео на основе единичного текста до возможности интеграции текстов, изображений и аудио для всесторонней генерации.
Некоторые примеры впечатляющих технологических прорывов включают:
Открытая платформа EX-4D, разработанная одной крупной технологической компанией, может преобразовывать обычные видео в 4D-контент с свободным углом обзора, а уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Эта технология делает возможным создание эффекта просмотра под любым углом, что в прошлом требовало наличия профессиональной команды 3D-моделирования.
На платформе ИИ была запущена функция "Хуэйсян", которая утверждает, что может создавать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Тем не менее, достоверность этого утверждения требует фактической проверки.
Технология Veo, разработанная одним из исследовательских учреждений в области ИИ, может одновременно генерировать 4K видео и звуковые эффекты окружающей среды. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия видео и аудио, что решает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
Технология ContentV определённой платформы коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, качество генерации в сложных сценах всё ещё имеет пространство для улучшения.
Эти прорывы имеют значительное значение с точки зрения технологической ценности, сокращения затрат и воздействия на применение:
С точки зрения технической ценности, сложность генерации многомодальных видео является экспоненциальной. Это требует одновременного учета генерации одиночных кадров, временной последовательности видео, синхронизации аудио и согласованности в 3D-пространстве. Текущие решения реализуются через модульное разложение и совместную работу больших моделей, что значительно снижает технический порог.
Снижение затрат в основном связано с оптимизацией архитектуры вывода, включая иерархическую стратегию генерации, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти оптимизации значительно снизили затраты на генерацию видео.
В области влияния приложений технологии ИИ кардинально изменяют традиционный процесс видеопроизводства. Они сжимают процесс, который раньше требовал большого количества оборудования, площадей, рабочей силы и времени, до простого ввода подсказок и ожидания всего несколько минут. Это не только снижает порог входа в видеопроизводство, но и позволяет добиться углов и эффектов, которые трудно реализовать традиционной съемкой, что может привести к новому этапу перетасовки в экономике создателей.
Эти изменения также оказали глубокое влияние на сферу Web3 AI:
Структура спроса на вычислительную мощность изменилась. Генерация мультимодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительной мощности, что создало новый спрос на распределенные неиспользуемые вычислительные мощности.
Увеличение потребности в аннотации данных. Для создания профессионального видео требуется точное описание сцен, справочные изображения, аудиостили и другие профессиональные данные. Это создает новые возможности для фотографов, звуковых дизайнеров, 3D-художников и других специалистов, предоставляющих профессиональные данные.
Увеличение спроса на децентрализованные платформы. Технология ИИ развивается от централизованного распределения крупных ресурсов к модульному сотрудничеству, создавая новые требования для децентрализованных платформ.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулирования могут создать самоусиливающийся позитивный цикл, способствующий глубокому слиянию сценариев Web3 AI и Web2 AI.