AI video üretim teknolojisi çığır açan bir ilerleme kaydetti, Web3 AI için yeni fırsatlar sundu.
Son zamanlarda AI alanındaki en belirgin değişikliklerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim modeline gelişmiştir.
Dikkate değer birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynak kodlu EX-4D çerçevesi, tek gözlü videoları serbest açıdan 4D içeriklere dönüştürebiliyor ve kullanıcı onayı %70'in üzerinde. Bu, yapay zekanın sıradan videolar için herhangi bir açıdan görüntüleme efektlerini otomatik olarak oluşturabileceği anlamına geliyor; bu, geçmişte profesyonel 3D modelleme ekiplerinin yapması gereken bir işti.
Bir AI platformu, tek bir görüntüden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Spesifik etkiler, profesyonel versiyon güncellemeleri sonrasında doğrulanmayı bekliyor.
Tanınmış bir AI araştırma kurumu tarafından geliştirilen teknoloji, 4K video ve ortam seslerini senkronize bir şekilde oluşturabiliyor. Bu teknoloji, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluğunu aşarak, görüntüdeki yürüyüş hareketinin ayak sesleriyle tam olarak eşleşmesini sağlıyor.
Bir kısa video platformunun AI modeli 80 milyar parametre kullanarak 2.3 saniyede 1080p video üretebiliyor, maliyeti yaklaşık 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde hala geliştirme alanı var.
Bu atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları açısından önemli bir anlam taşıyor:
Teknoloji açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel olarak artmaktadır. Bu, tek kare görüntü üretimini (yaklaşık 10^6 piksel), zaman tutarlılığını sağlama (en az 100 kare), ses senkronizasyonunu (saniyede 10^4 örnek noktası) ve 3D uzaysal tutarlılığı ele almayı gerektirir. Şu anda, bu karmaşık görevleri modüler ayrıştırma ve büyük modellerin iş birliği ile gerçekleştirmek için her modül belirli bir işleve odaklanmaktadır, örneğin derinlik tahmini, açı dönüşümü, zaman aralığı interpolasyonu ve render optimizasyonu gibi.
Maliyet açısından, çıkarım mimarisinin optimizasyonu kritik bir rol oynamaktadır. Bu, katmanlı üretim stratejisini (önce düşük çözünürlükte iskelet oluşturma, ardından yüksek çözünürlükte detayları artırma), önbellek yeniden kullanım mekanizmasını (benzer sahnelerin yeniden kullanımı) ve dinamik kaynak tahsisini (içerik karmaşıklığına göre model derinliğini ayarlama) içerir.
Uygulama alanında, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini altüst ediyor. Geçmişte, 30 saniyelik bir reklam filmi birkaç yüz bin yuan üretim maliyetine mal olabilir, ekipman, mekan, oyuncular ve post prodüksiyon gerektiriyordu. Artık, AI bu süreci bir girdi ipucu sonrasında birkaç dakikaya sıkıştırabilirken, geleneksel çekimlerin zorlandığı açıları ve özel efektleri de gerçekleştirebiliyor. Bu devrim, yaratıcılık ekonomisini yeniden şekillendirecek ve yaratıcılıkla estetiği temel faktörler haline getirecektir.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemeler, Web3 AI alanında da önemli etkilere sahiptir:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama güçleri için fırsatlar yaratırken, aynı zamanda çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmaları ve çıkarım platformlarına olan talebi de artırmıştır.
Veri etiketleme ihtiyaçlarındaki artış, Web3 teşvik mekanizmalarına yeni uygulama senaryoları sundu. Profesyonel düzeyde video üretmek için kesin sahne tanımları, referans görüntüler, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik yöntemleri, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçıları gibi kişilerin yüksek kaliteli veri malzemeleri sağlamasını teşvik edebilir.
AI teknolojisi, merkezi büyük ölçekli kaynak tahsisinden modüler iş birliğine evrildiği için, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratmaktadır. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmalarının kombinasyonu, Web3 AI ve Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik eden kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
19 Likes
Reward
19
7
Share
Comment
0/400
rekt_but_not_broke
· 07-15 13:44
Ne var ki, yılanı resmetmek sadece fazladan bir ayak eklemekten ibaret.
View OriginalReply0
DefiOldTrickster
· 07-15 06:02
Baba bu işi yıllardır yapıyor, bu şey bir bakışta bir grup enayiyi enayi yerine koymak için yapılmış gibi görünüyor, on-chain yine bir büyük yükseliş başlatacak... Ah, geçen sefer size bahsettiğim o AI Token tuzağını hatırlıyor musunuz?
View OriginalReply0
ReverseTradingGuru
· 07-13 12:22
Ah evet evet evet, bir elin olması yeter, herkes AI çalışanı oldu.
View OriginalReply0
WalletDetective
· 07-13 12:21
Bu seviyede mi? Erken dönem izleme kameralarından daha iyi değil.
View OriginalReply0
GasOptimizer
· 07-13 12:18
Gel gel gel! Herkesin havuzundaki gas'i kurtaralım.
View OriginalReply0
InfraVibes
· 07-13 12:13
Biraz anlayışımın dışına çıkıyor 233
View OriginalReply0
DevChive
· 07-13 12:03
Boğa derisi, gelecekte film endüstrisinde bir grup insanın işsiz kalması muhtemel.
AI video üretim teknolojisindeki atılımlar, Web3 AI için yeni fırsatlar sunuyor.
AI video üretim teknolojisi çığır açan bir ilerleme kaydetti, Web3 AI için yeni fırsatlar sundu.
Son zamanlarda AI alanındaki en belirgin değişikliklerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim modeline gelişmiştir.
Dikkate değer birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynak kodlu EX-4D çerçevesi, tek gözlü videoları serbest açıdan 4D içeriklere dönüştürebiliyor ve kullanıcı onayı %70'in üzerinde. Bu, yapay zekanın sıradan videolar için herhangi bir açıdan görüntüleme efektlerini otomatik olarak oluşturabileceği anlamına geliyor; bu, geçmişte profesyonel 3D modelleme ekiplerinin yapması gereken bir işti.
Bir AI platformu, tek bir görüntüden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Spesifik etkiler, profesyonel versiyon güncellemeleri sonrasında doğrulanmayı bekliyor.
Tanınmış bir AI araştırma kurumu tarafından geliştirilen teknoloji, 4K video ve ortam seslerini senkronize bir şekilde oluşturabiliyor. Bu teknoloji, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluğunu aşarak, görüntüdeki yürüyüş hareketinin ayak sesleriyle tam olarak eşleşmesini sağlıyor.
Bir kısa video platformunun AI modeli 80 milyar parametre kullanarak 2.3 saniyede 1080p video üretebiliyor, maliyeti yaklaşık 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde hala geliştirme alanı var.
Bu atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları açısından önemli bir anlam taşıyor:
Teknoloji açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel olarak artmaktadır. Bu, tek kare görüntü üretimini (yaklaşık 10^6 piksel), zaman tutarlılığını sağlama (en az 100 kare), ses senkronizasyonunu (saniyede 10^4 örnek noktası) ve 3D uzaysal tutarlılığı ele almayı gerektirir. Şu anda, bu karmaşık görevleri modüler ayrıştırma ve büyük modellerin iş birliği ile gerçekleştirmek için her modül belirli bir işleve odaklanmaktadır, örneğin derinlik tahmini, açı dönüşümü, zaman aralığı interpolasyonu ve render optimizasyonu gibi.
Maliyet açısından, çıkarım mimarisinin optimizasyonu kritik bir rol oynamaktadır. Bu, katmanlı üretim stratejisini (önce düşük çözünürlükte iskelet oluşturma, ardından yüksek çözünürlükte detayları artırma), önbellek yeniden kullanım mekanizmasını (benzer sahnelerin yeniden kullanımı) ve dinamik kaynak tahsisini (içerik karmaşıklığına göre model derinliğini ayarlama) içerir.
Uygulama alanında, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini altüst ediyor. Geçmişte, 30 saniyelik bir reklam filmi birkaç yüz bin yuan üretim maliyetine mal olabilir, ekipman, mekan, oyuncular ve post prodüksiyon gerektiriyordu. Artık, AI bu süreci bir girdi ipucu sonrasında birkaç dakikaya sıkıştırabilirken, geleneksel çekimlerin zorlandığı açıları ve özel efektleri de gerçekleştirebiliyor. Bu devrim, yaratıcılık ekonomisini yeniden şekillendirecek ve yaratıcılıkla estetiği temel faktörler haline getirecektir.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemeler, Web3 AI alanında da önemli etkilere sahiptir:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama güçleri için fırsatlar yaratırken, aynı zamanda çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmaları ve çıkarım platformlarına olan talebi de artırmıştır.
Veri etiketleme ihtiyaçlarındaki artış, Web3 teşvik mekanizmalarına yeni uygulama senaryoları sundu. Profesyonel düzeyde video üretmek için kesin sahne tanımları, referans görüntüler, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik yöntemleri, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçıları gibi kişilerin yüksek kaliteli veri malzemeleri sağlamasını teşvik edebilir.
AI teknolojisi, merkezi büyük ölçekli kaynak tahsisinden modüler iş birliğine evrildiği için, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratmaktadır. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmalarının kombinasyonu, Web3 AI ve Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik eden kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir.