La tecnología de generación de videos con IA ha logrado avances significativos, brindando nuevas oportunidades para la IA en Web3.
Uno de los cambios más significativos en el campo de la IA recientemente es el avance en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de texto puro a un modelo de generación de extremo a extremo que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos de avances tecnológicos dignos de atención incluyen:
Un marco EX-4D de código abierto de una empresa tecnológica puede convertir videos monoculares en contenido 4D de ángulo libre, con una tasa de aceptación de más del 70% por parte de los usuarios. Esto significa que la IA puede generar automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo para videos comunes, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA afirma poder generar un video de 10 segundos de calidad "cinematográfica" a partir de una sola imagen. El efecto específico deberá ser verificado después de la actualización de su versión profesional.
Una tecnología desarrollada por una reconocida institución de investigación en IA puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como lograr la correspondencia precisa entre las acciones de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
Un modelo de IA de una plataforma de videos cortos utiliza 8 mil millones de parámetros y puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, todavía hay margen de mejora en la calidad de generación en escenarios complejos.
Estos avances son de gran importancia en términos de calidad de video, costo de generación y escenarios de aplicación:
Desde el punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece de manera exponencial. Requiere procesar la generación de imágenes de un solo fotograma (aproximadamente 10^6 puntos de píxeles), asegurar la coherencia temporal (al menos 100 fotogramas), la sincronización de audio (10^4 puntos de muestreo por segundo) y la consistencia en el espacio 3D. Actualmente, estas tareas complejas se logran a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, donde cada módulo se enfoca en funciones específicas, como estimación de profundidad, conversión de perspectiva, interpolación temporal y optimización de renderizado.
En términos de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia juega un papel clave. Esto incluye estrategias de generación por capas (primero generar un esqueleto de baja resolución y luego mejorar los detalles en alta resolución), mecanismos de reutilización de caché (reutilización de escenas similares) y asignación dinámica de recursos (ajustar la profundidad del modelo según la complejidad del contenido).
En el ámbito de las aplicaciones, la tecnología de IA está revolucionando el proceso de producción de videos tradicional. En el pasado, un anuncio de 30 segundos podría costar decenas de miles de yuanes en producción, involucrando equipos, locaciones, actores y postproducción. Ahora, la IA puede reducir este proceso a solo unos minutos después de ingresar las palabras clave, al mismo tiempo que puede lograr ángulos y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación remodelará la economía de los creadores, haciendo que la creatividad y la estética sean factores clave.
Los avances en estas tecnologías de inteligencia artificial de Web2 también tienen un impacto importante en el campo de la inteligencia artificial de Web3:
El cambio en la estructura de la demanda de poder de cálculo ha creado oportunidades para el poder de cálculo distribuido ocioso, al mismo tiempo que ha aumentado la demanda de varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
El aumento de la demanda de anotación de datos proporciona nuevos escenarios de aplicación para los mecanismos de incentivos de Web3. La generación de videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos especializados. Los métodos de incentivo de Web3 pueden alentar a fotógrafos, ingenieros de sonido y artistas 3D a proporcionar materiales de datos de alta calidad.
La tecnología AI está evolucionando de la asignación centralizada de recursos a gran escala hacia la colaboración modular, lo que en sí mismo crea una nueva demanda para plataformas descentralizadas. En el futuro, la combinación de potencia de cálculo, datos, modelos y mecanismos de incentivos puede formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, promoviendo la profunda integración de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.
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rekt_but_not_broke
· 07-15 13:44
No hay nada sorprendente, es solo un exceso.
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DefiOldTrickster
· 07-15 06:02
El viejo ha estado jugando durante tantos años, este asunto se ve claramente que puede tomar a la gente por tonta, en la cadena se desatará un gran aumento... Ay, ¿recuerdan ese token de IA que les mencioné la última vez?
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ReverseTradingGuru
· 07-13 12:22
Ah sí sí sí, con manos está bien, todos son trabajadores de IA ahora.
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WalletDetective
· 07-13 12:21
¿Eso es todo? No es mejor que las cámaras de vigilancia de la primera etapa.
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GasOptimizer
· 07-13 12:18
¡Vamos, vamos, vamos! ¡Ahorrar gas del estanque de todos!
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InfraVibes
· 07-13 12:13
Está un poco más allá de mi comprensión 233
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DevChive
· 07-13 12:03
alcista, es probable que la industria del cine y la televisión enfrente despidos en el futuro.
La tecnología de generación de videos por IA ha alcanzado un avance, y la IA en Web3 enfrenta nuevas oportunidades.
La tecnología de generación de videos con IA ha logrado avances significativos, brindando nuevas oportunidades para la IA en Web3.
Uno de los cambios más significativos en el campo de la IA recientemente es el avance en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de texto puro a un modelo de generación de extremo a extremo que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos de avances tecnológicos dignos de atención incluyen:
Un marco EX-4D de código abierto de una empresa tecnológica puede convertir videos monoculares en contenido 4D de ángulo libre, con una tasa de aceptación de más del 70% por parte de los usuarios. Esto significa que la IA puede generar automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo para videos comunes, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA afirma poder generar un video de 10 segundos de calidad "cinematográfica" a partir de una sola imagen. El efecto específico deberá ser verificado después de la actualización de su versión profesional.
Una tecnología desarrollada por una reconocida institución de investigación en IA puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como lograr la correspondencia precisa entre las acciones de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
Un modelo de IA de una plataforma de videos cortos utiliza 8 mil millones de parámetros y puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, todavía hay margen de mejora en la calidad de generación en escenarios complejos.
Estos avances son de gran importancia en términos de calidad de video, costo de generación y escenarios de aplicación:
Desde el punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece de manera exponencial. Requiere procesar la generación de imágenes de un solo fotograma (aproximadamente 10^6 puntos de píxeles), asegurar la coherencia temporal (al menos 100 fotogramas), la sincronización de audio (10^4 puntos de muestreo por segundo) y la consistencia en el espacio 3D. Actualmente, estas tareas complejas se logran a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, donde cada módulo se enfoca en funciones específicas, como estimación de profundidad, conversión de perspectiva, interpolación temporal y optimización de renderizado.
En términos de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia juega un papel clave. Esto incluye estrategias de generación por capas (primero generar un esqueleto de baja resolución y luego mejorar los detalles en alta resolución), mecanismos de reutilización de caché (reutilización de escenas similares) y asignación dinámica de recursos (ajustar la profundidad del modelo según la complejidad del contenido).
En el ámbito de las aplicaciones, la tecnología de IA está revolucionando el proceso de producción de videos tradicional. En el pasado, un anuncio de 30 segundos podría costar decenas de miles de yuanes en producción, involucrando equipos, locaciones, actores y postproducción. Ahora, la IA puede reducir este proceso a solo unos minutos después de ingresar las palabras clave, al mismo tiempo que puede lograr ángulos y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación remodelará la economía de los creadores, haciendo que la creatividad y la estética sean factores clave.
Los avances en estas tecnologías de inteligencia artificial de Web2 también tienen un impacto importante en el campo de la inteligencia artificial de Web3:
El cambio en la estructura de la demanda de poder de cálculo ha creado oportunidades para el poder de cálculo distribuido ocioso, al mismo tiempo que ha aumentado la demanda de varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
El aumento de la demanda de anotación de datos proporciona nuevos escenarios de aplicación para los mecanismos de incentivos de Web3. La generación de videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos especializados. Los métodos de incentivo de Web3 pueden alentar a fotógrafos, ingenieros de sonido y artistas 3D a proporcionar materiales de datos de alta calidad.
La tecnología AI está evolucionando de la asignación centralizada de recursos a gran escala hacia la colaboración modular, lo que en sí mismo crea una nueva demanda para plataformas descentralizadas. En el futuro, la combinación de potencia de cálculo, datos, modelos y mecanismos de incentivos puede formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, promoviendo la profunda integración de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.