AI Video Üretim Teknolojisindeki Atılımlar ve Etkileri

Son zamanlarda, AI alanındaki en önemli gelişmelerden biri çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesi entegre edebilen kapsamlı bir üretim yeteneğine evrildi.

Dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği şunlardır:

1. Bir büyük teknoloji şirketinin açık kaynak kodlu EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest görüş açısına sahip 4D içeriğe dönüştürebiliyor ve kullanıcıların kabul oranı %70.7'ye ulaşıyor. Bu teknoloji, herhangi bir açıdan izleme etkisi oluşturmayı mümkün kılıyor, oysa bu geçmişte profesyonel 3D modelleme ekipleri tarafından gerçekleştirilebiliyordu.

2. Bir AI platformu tarafından sunulan "Çizim Düşleme" fonksiyonu, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak bu iddianın gerçekliği pratikte doğrulanmayı bekliyor.

3. Bir AI araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, aynı anda 4K video ve ortam sesleri üretebilmektedir. Bu teknolojinin anahtarı, video ve sesin gerçek anlam düzeyinde eşleşmesini sağlamasıdır ve karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmektedir.

4. Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerdeki üretim kalitesinde hala geliştirme alanı var.

Bu atılımlar, teknik değer, maliyet düşürme ve uygulama etkisi açısından önemli bir anlam taşımaktadır:

Teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir düzeydedir. Bu, tek bir çerçeve görüntü üretimi, video zaman sırası tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D uzay tutarlılığı gibi birçok yönü aynı anda dikkate almayı gerektirir. Mevcut çözümler, modüler parçalama ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilmekte, bu da teknik engelleri büyük ölçüde azaltmaktadır.

Maliyet düşürme açısından, esas olarak katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi çıkarım mimarisinin optimizasyonuna dayanmaktadır. Bu optimizasyonlar, video üretim maliyetlerinin önemli ölçüde düşmesini sağlamıştır.

Uygulama etkileri açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini alt üst ediyor. Önceden büyük miktarda ekipman, mekan, iş gücü ve zaman gerektiren süreç, basit bir komut girişi ve birkaç dakika bekleme süresine indirgenmiştir. Bu, video üretiminin erişim engelini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda geleneksel çekimlerin zor ulaşabileceği bakış açıları ve özel efektler sağlama imkanı sunar; bu da yaratıcı ekonomide yeni bir yeniden şekillendirme dalgasını tetikleyebilir.

Bu değişiklikler Web3 AI alanında da derin etkiler yarattı:

1. Hesaplama gücü talep yapısı değişiyor. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonlarına ihtiyaç duyuyor ve bu, dağıtılmış atıl hesaplama gücüne yeni bir talep yaratıyor.

2. Veri etiketleme gereksinimleri artmaktadır. Profesyonel düzeyde video üretmek için sahne tanımları, referans görüntüleri, ses stilleri gibi kesin profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Bu, fotoğrafçılar, ses tasarımcıları, 3D sanatçıları gibi profesyonel veri materyalleri yaratmak için yeni fırsatlar sunmaktadır.

3. Merkeziyetsiz platform talebinin artması. AI teknolojisi, merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine geçiş yaparak merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep oluşturdu.

Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.