Технология генерации видео с использованием ИИ достигла прорывного прогресса, открывая новые возможности для Web3 AI
Одним из самых значительных изменений в области ИИ в последнее время стало прорывное развитие технологий многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от чисто текстовой генерации видео до интеграции текста, изображений и аудио в полную цепочку генерации.
Несколько примеров технологических прорывов, на которые стоит обратить внимание:
Открытая платформа EX-4D, разработанная технологической компанией, может преобразовывать одноглазое видео в контент свободного взгляда 4D, получая более 70% одобрения пользователей. Это означает, что ИИ может автоматически генерировать эффект просмотра с любого угла для обычного видео, что ранее требовало команды профессиональных 3D-моделистов.
Некоторая AI-платформа утверждает, что может создать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Конкретные результаты еще предстоит проверить после обновления профессиональной версии.
Технология, разработанная известным исследовательским учреждением в области ИИ, может синхронно генерировать 4K видео и звуковую среду. Эта технология преодолевает вызовы синхронизации звука и изображения в сложных сценах, такие как точное соответствие между движением ходьбы на экране и звуком шагов.
AI-модель одной платформы коротких видео использует 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости около 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, качество генерации в сложных сценах все еще имеет возможности для улучшения.
Эти прорывы имеют важное значение в отношении качества видео, затрат на создание и областей применения:
С технической точки зрения сложность генерации многомодальных видео возрастает экспоненциально. Необходимо обрабатывать генерацию одиночных кадров (около 10^6 пикселей), обеспечивать временную согласованность (как минимум 100 кадров), синхронизацию audio (10^4 выборок в секунду) и пространственную согласованность 3D. В настоящее время для выполнения этих сложных задач используется модульная декомпозиция и совместная работа больших моделей, где каждый модуль сосредоточен на конкретной функции, такой как оценка глубины, преобразование углов обзора, временная интерполяция и оптимизация рендеринга.
С точки зрения затрат, оптимизация архитектуры вывода играет ключевую роль. Это включает в себя иерархическую стратегию генерации (сначала создается каркас в низком разрешении, затем детали усиливаются в высоком разрешении), механизм повторного использования кэша (повторное использование схожих сцен) и динамическое распределение ресурсов (регулировка глубины модели в зависимости от сложности контента).
В области приложений технологии ИИ уже революционизируют традиционный процесс производства видео. Ранее создание 30-секундного рекламного ролика могло стоить десятки тысяч юаней, включая оборудование, площадку, актеров и пост-продакшн. Теперь ИИ может сократить этот процесс до нескольких минут ожидания после ввода подсказки, при этом достигая углов и эффектов, которые традиционная съемка не могла бы реализовать. Эта революция изменит экономику создателей, сделав креативность и эстетику ключевыми факторами.
Эти достижения технологий Web2 AI также имеют важное значение для области Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности, а также увеличило спрос на различные распределенные модели микротюнинга, алгоритмы и платформы для вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных предоставляет новые сценарии применения для механизмов стимулирования Web3. Создание профессионального видео требует точного описания сцен, справочных изображений, аудиостилей, траекторий движения камеры и условий освещения и других профессиональных данных. Способы стимулирования Web3 могут побуждать фотографов, звуковых дизайнеров и 3D-художников предоставлять качественные данные.
Технологии ИИ эволюционируют от централизованного распределения ресурсов крупного масштаба к модульному сотрудничеству, что само по себе создает новый спрос на децентрализованные платформы. В будущем комбинация вычислительной мощности, данных, моделей и механизмов стимулов может сформировать самоусиливающийся позитивный цикл, способствующий глубокой интеграции сцен 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» .
19 Лайков
Награда
19
7
Поделиться
комментарий
0/400
rekt_but_not_broke
· 07-15 13:44
Что тут такого удивительного, просто рисовать змею с ногами.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DefiOldTrickster
· 07-15 06:02
Старик играл в это столько лет, это явно способно разыграть людей как лохов, в блокчейне снова начнется большой памп... Эх, вы помните тот AI токен, о котором я вам говорил в прошлый раз?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ReverseTradingGuru
· 07-13 12:22
А да-да-да, с руками все будет в порядке, все стали специалистами по ИИ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletDetective
· 07-13 12:21
Такой уровень? Не лучше, чем ранние камеры наблюдения.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasOptimizer
· 07-13 12:18
Приходите! Сэкономьте газ из общего котла.
Посмотреть ОригиналОтветить0
InfraVibes
· 07-13 12:13
Это немного выходит за рамки моего понимания 233
Посмотреть ОригиналОтветить0
DevChive
· 07-13 12:03
бык皮, в будущем киноиндустрия, вероятно, потеряет часть рабочих мест
Прорыв в технологии генерации видео с помощью ИИ, Web3 AI сталкивается с новыми возможностями
Технология генерации видео с использованием ИИ достигла прорывного прогресса, открывая новые возможности для Web3 AI
Одним из самых значительных изменений в области ИИ в последнее время стало прорывное развитие технологий многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от чисто текстовой генерации видео до интеграции текста, изображений и аудио в полную цепочку генерации.
Несколько примеров технологических прорывов, на которые стоит обратить внимание:
Открытая платформа EX-4D, разработанная технологической компанией, может преобразовывать одноглазое видео в контент свободного взгляда 4D, получая более 70% одобрения пользователей. Это означает, что ИИ может автоматически генерировать эффект просмотра с любого угла для обычного видео, что ранее требовало команды профессиональных 3D-моделистов.
Некоторая AI-платформа утверждает, что может создать 10-секундное видео "кинематографического" качества из одного изображения. Конкретные результаты еще предстоит проверить после обновления профессиональной версии.
Технология, разработанная известным исследовательским учреждением в области ИИ, может синхронно генерировать 4K видео и звуковую среду. Эта технология преодолевает вызовы синхронизации звука и изображения в сложных сценах, такие как точное соответствие между движением ходьбы на экране и звуком шагов.
AI-модель одной платформы коротких видео использует 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости около 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, качество генерации в сложных сценах все еще имеет возможности для улучшения.
Эти прорывы имеют важное значение в отношении качества видео, затрат на создание и областей применения:
С технической точки зрения сложность генерации многомодальных видео возрастает экспоненциально. Необходимо обрабатывать генерацию одиночных кадров (около 10^6 пикселей), обеспечивать временную согласованность (как минимум 100 кадров), синхронизацию audio (10^4 выборок в секунду) и пространственную согласованность 3D. В настоящее время для выполнения этих сложных задач используется модульная декомпозиция и совместная работа больших моделей, где каждый модуль сосредоточен на конкретной функции, такой как оценка глубины, преобразование углов обзора, временная интерполяция и оптимизация рендеринга.
С точки зрения затрат, оптимизация архитектуры вывода играет ключевую роль. Это включает в себя иерархическую стратегию генерации (сначала создается каркас в низком разрешении, затем детали усиливаются в высоком разрешении), механизм повторного использования кэша (повторное использование схожих сцен) и динамическое распределение ресурсов (регулировка глубины модели в зависимости от сложности контента).
В области приложений технологии ИИ уже революционизируют традиционный процесс производства видео. Ранее создание 30-секундного рекламного ролика могло стоить десятки тысяч юаней, включая оборудование, площадку, актеров и пост-продакшн. Теперь ИИ может сократить этот процесс до нескольких минут ожидания после ввода подсказки, при этом достигая углов и эффектов, которые традиционная съемка не могла бы реализовать. Эта революция изменит экономику создателей, сделав креативность и эстетику ключевыми факторами.
Эти достижения технологий Web2 AI также имеют важное значение для области Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности, а также увеличило спрос на различные распределенные модели микротюнинга, алгоритмы и платформы для вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных предоставляет новые сценарии применения для механизмов стимулирования Web3. Создание профессионального видео требует точного описания сцен, справочных изображений, аудиостилей, траекторий движения камеры и условий освещения и других профессиональных данных. Способы стимулирования Web3 могут побуждать фотографов, звуковых дизайнеров и 3D-художников предоставлять качественные данные.
Технологии ИИ эволюционируют от централизованного распределения ресурсов крупного масштаба к модульному сотрудничеству, что само по себе создает новый спрос на децентрализованные платформы. В будущем комбинация вычислительной мощности, данных, моделей и механизмов стимулов может сформировать самоусиливающийся позитивный цикл, способствующий глубокой интеграции сцен Web3 AI и Web2 AI.