Avances y perspectivas de aplicación de la tecnología de generación de videos con IA
Recientemente, uno de los avances más significativos en el campo de la IA es la ruptura en la tecnología de generación de videos multimodales. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de videos a partir de texto puro a la capacidad de generación de toda la cadena que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos típicos de avances tecnológicos merecen atención:
El marco EX-4D de una empresa de tecnología de código abierto puede convertir videos normales en contenido 4D de vista libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología hace posible generar efectos de visualización desde cualquier ángulo, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D para lograr.
Una función llamada "Dibujo de Ideas" lanzada por una plataforma de IA afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún está por verificarse.
La tecnología Veo desarrollada por una institución de investigación de IA puede generar simultáneamente videos en 4K y sonidos ambientales. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de video y audio, logrando una coincidencia a nivel semántico en escenas complejas.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros y puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay margen para mejorar la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación:
En primer lugar, la complejidad técnica de la generación de videos multimodales es exponencial. No solo requiere procesar los píxeles de una única imagen, sino también asegurar la coherencia temporal del video, la sincronización del audio y la consistencia del espacio 3D. Ahora, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, estas tareas complejas se pueden llevar a cabo.
En segundo lugar, se han logrado avances significativos en la reducción de costos. Esto se debe a la optimización de la arquitectura de inferencia, que incluye estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y técnicas de asignación dinámica de recursos.
Por último, estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria de la producción de videos tradicional. La tecnología de IA ha simplificado un proceso de producción de video que antes requería una gran cantidad de mano de obra y recursos, convirtiéndolo en un proceso de introducir palabras clave y esperar unos minutos, al mismo tiempo que permite alcanzar ángulos y efectos especiales que son difíciles de lograr con la filmación tradicional. Esto podría provocar una reestructuración de la economía de los creadores.
Estos cambios han tenido un profundo impacto en el desarrollo de la tecnología de IA:
La estructura de la demanda de poder computacional ha cambiado. La generación de videos multimodal requiere una combinación diversificada de poder computacional, creando nuevas oportunidades para el poder computacional distribuido e inactivo.
Aumento de la demanda de etiquetado de datos. La generación de videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio y otros etiquetados de datos profesionales, lo que brinda nuevas oportunidades a los profesionales relacionados.
La tendencia de la colaboración modular se destaca. La tecnología AI está pasando gradualmente de la asignación de recursos a gran escala y centralizada a la colaboración modular, lo que en sí mismo representa una nueva demanda para las plataformas descentralizadas.
En el futuro, con el desarrollo colaborativo de la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos, se espera que la tecnología de IA forme un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, promoviendo la fusión y la innovación de diversos escenarios de aplicación de IA.
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BoredStaker
· 08-11 05:00
Otra vez dibujando BTC, ¿eh? Hablemos después de verificar la verdad.
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TokenStorm
· 08-10 11:32
Los partidarios de los datos son realmente solo fanfarrones; ¿quién cree en un 70.7% de tasa de aceptación?
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fren.eth
· 08-10 11:11
Hablando de 4D, casi se puede pasear al perro en el espacio.
La tecnología de generación de videos con IA rompe barreras, remodelando el ecosistema de creación y la Potencia computacional requerida.
Avances y perspectivas de aplicación de la tecnología de generación de videos con IA
Recientemente, uno de los avances más significativos en el campo de la IA es la ruptura en la tecnología de generación de videos multimodales. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de videos a partir de texto puro a la capacidad de generación de toda la cadena que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos típicos de avances tecnológicos merecen atención:
El marco EX-4D de una empresa de tecnología de código abierto puede convertir videos normales en contenido 4D de vista libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología hace posible generar efectos de visualización desde cualquier ángulo, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D para lograr.
Una función llamada "Dibujo de Ideas" lanzada por una plataforma de IA afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún está por verificarse.
La tecnología Veo desarrollada por una institución de investigación de IA puede generar simultáneamente videos en 4K y sonidos ambientales. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de video y audio, logrando una coincidencia a nivel semántico en escenas complejas.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros y puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay margen para mejorar la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación:
En primer lugar, la complejidad técnica de la generación de videos multimodales es exponencial. No solo requiere procesar los píxeles de una única imagen, sino también asegurar la coherencia temporal del video, la sincronización del audio y la consistencia del espacio 3D. Ahora, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, estas tareas complejas se pueden llevar a cabo.
En segundo lugar, se han logrado avances significativos en la reducción de costos. Esto se debe a la optimización de la arquitectura de inferencia, que incluye estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y técnicas de asignación dinámica de recursos.
Por último, estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria de la producción de videos tradicional. La tecnología de IA ha simplificado un proceso de producción de video que antes requería una gran cantidad de mano de obra y recursos, convirtiéndolo en un proceso de introducir palabras clave y esperar unos minutos, al mismo tiempo que permite alcanzar ángulos y efectos especiales que son difíciles de lograr con la filmación tradicional. Esto podría provocar una reestructuración de la economía de los creadores.
Estos cambios han tenido un profundo impacto en el desarrollo de la tecnología de IA:
La estructura de la demanda de poder computacional ha cambiado. La generación de videos multimodal requiere una combinación diversificada de poder computacional, creando nuevas oportunidades para el poder computacional distribuido e inactivo.
Aumento de la demanda de etiquetado de datos. La generación de videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio y otros etiquetados de datos profesionales, lo que brinda nuevas oportunidades a los profesionales relacionados.
La tendencia de la colaboración modular se destaca. La tecnología AI está pasando gradualmente de la asignación de recursos a gran escala y centralizada a la colaboración modular, lo que en sí mismo representa una nueva demanda para las plataformas descentralizadas.
En el futuro, con el desarrollo colaborativo de la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos, se espera que la tecnología de IA forme un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, promoviendo la fusión y la innovación de diversos escenarios de aplicación de IA.