Прорив у технологіях генерації відео за допомогою штучного інтелекту та перспективи їх застосування
Нещодавно одним з найзначніших досягнень у сфері штучного інтелекту стало прорив у технології многомодального відеогенерування. Ця технологія розвинулася від простого генерування відео з тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в повний ланцюг генерації.
Кілька типових випадків технологічних проривів, які варто звернути увагу:
Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений певною технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео на контент у вільному перспективному 4D, при цьому рівень схвалення користувачів складає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення перегляду з будь-якого кута, що раніше вимагало професійної команди 3D-моделювання.
Деяка AI платформа представила функцію "绘想", яка стверджує, що може генерувати 10-секундне відео "кіноякісного" рівня з одного зображення. Проте, достовірність цієї заяви ще потребує перевірки.
Технологія Veo, розроблена певним AI-дослідницьким інститутом, може одночасно генерувати 4K відео та навколишній звук. Ця технологія подолала виклики синхронізації відео та аудіо, реалізуючи семантичне узгодження в складних сценах.
Технологія ContentV певної платформи короткометражних відео має 80 мільярдів параметрів і може генерувати відео 1080p за 2,3 секунди, а вартість складає 3,67 юаня за 5 секунд. Хоча управління витратами є досить добрим, проте в якості генерації в складних сценах все ще є простір для покращення.
Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на створення та сценаріїв застосування:
По-перше, технологічна складність генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Це не лише вимагає обробки піксельних точок одиничного кадру, але й забезпечення часової узгодженості відео, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. Зараз ці складні завдання реалізуються завдяки модульній декомпозиції та співпраці великих моделей.
По-друге, досягнуто значного прогресу в зниженні витрат. Це стало можливим завдяки оптимізації архітектури висновків, включаючи технології ієрархічної генерації, механізми повторного використання кешу та динамічного розподілу ресурсів.
В кінці, ці технологічні прориви справили величезний вплив на традиційну індустрію відеовиробництва. Технології ШІ спростили процес відеовиробництва, який раніше вимагав великої кількості людських і матеріальних ресурсів, до введення підказок і очікування кількох хвилин, при цьому вони можуть реалізувати кути та ефекти, які важко досягти традиційною зйомкою. Це може викликати перезавантаження економіки творців.
Ці зміни мали глибокий вплив на розвиток технологій штучного інтелекту:
Структура попиту на обчислювальну потужність змінилася. Генерація мультимодальних відео потребує різноманітних комбінацій обчислювальної потужності, що створює нові можливості для розподіленої незайнятої обчислювальної потужності.
Потреби в розмітці даних зросли. Для створення професійного рівня відео потрібні точні описи сцен, референсні зображення, аудіо стилі та інші професійні розмітки даних, що надає нові можливості для відповідних спеціалістів.
Відзначається тенденція до модульної співпраці. Технології ШІ поступово переходять від централізованого масштабного розподілу ресурсів до модульної співпраці, що само по собі є новим запитом на децентралізовані платформи.
У майбутньому, завдяки синергії розвитку обчислювальної потужності, даних, моделей та механізмів стимулювання, технології ШІ можуть сформувати позитивний цикл самопідсилення, що сприятиме інтеграції та інноваціям у різних сценаріях застосування ШІ.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
16 лайків
Нагородити
16
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BoredStaker
· 08-11 05:00
Знову малюєш BTC, так? Спочатку перевіримо правду.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenStorm
· 08-10 11:32
Дані справді тільки на папері, хто повірить у 70,7% схвалення?
Переглянути оригіналвідповісти на0
fren.eth
· 08-10 11:11
Коли мова йде про 4D, то вже можна гуляти з собакою в просторі.
Технологія генерації відео на основі ШІ досягла прориву, перебудовуючи екосистему творчості та обчислювальну потужність.
Прорив у технологіях генерації відео за допомогою штучного інтелекту та перспективи їх застосування
Нещодавно одним з найзначніших досягнень у сфері штучного інтелекту стало прорив у технології многомодального відеогенерування. Ця технологія розвинулася від простого генерування відео з тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в повний ланцюг генерації.
Кілька типових випадків технологічних проривів, які варто звернути увагу:
Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений певною технологічною компанією, може перетворювати звичайні відео на контент у вільному перспективному 4D, при цьому рівень схвалення користувачів складає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення перегляду з будь-якого кута, що раніше вимагало професійної команди 3D-моделювання.
Деяка AI платформа представила функцію "绘想", яка стверджує, що може генерувати 10-секундне відео "кіноякісного" рівня з одного зображення. Проте, достовірність цієї заяви ще потребує перевірки.
Технологія Veo, розроблена певним AI-дослідницьким інститутом, може одночасно генерувати 4K відео та навколишній звук. Ця технологія подолала виклики синхронізації відео та аудіо, реалізуючи семантичне узгодження в складних сценах.
Технологія ContentV певної платформи короткометражних відео має 80 мільярдів параметрів і може генерувати відео 1080p за 2,3 секунди, а вартість складає 3,67 юаня за 5 секунд. Хоча управління витратами є досить добрим, проте в якості генерації в складних сценах все ще є простір для покращення.
Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на створення та сценаріїв застосування:
По-перше, технологічна складність генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Це не лише вимагає обробки піксельних точок одиничного кадру, але й забезпечення часової узгодженості відео, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. Зараз ці складні завдання реалізуються завдяки модульній декомпозиції та співпраці великих моделей.
По-друге, досягнуто значного прогресу в зниженні витрат. Це стало можливим завдяки оптимізації архітектури висновків, включаючи технології ієрархічної генерації, механізми повторного використання кешу та динамічного розподілу ресурсів.
В кінці, ці технологічні прориви справили величезний вплив на традиційну індустрію відеовиробництва. Технології ШІ спростили процес відеовиробництва, який раніше вимагав великої кількості людських і матеріальних ресурсів, до введення підказок і очікування кількох хвилин, при цьому вони можуть реалізувати кути та ефекти, які важко досягти традиційною зйомкою. Це може викликати перезавантаження економіки творців.
Ці зміни мали глибокий вплив на розвиток технологій штучного інтелекту:
Структура попиту на обчислювальну потужність змінилася. Генерація мультимодальних відео потребує різноманітних комбінацій обчислювальної потужності, що створює нові можливості для розподіленої незайнятої обчислювальної потужності.
Потреби в розмітці даних зросли. Для створення професійного рівня відео потрібні точні описи сцен, референсні зображення, аудіо стилі та інші професійні розмітки даних, що надає нові можливості для відповідних спеціалістів.
Відзначається тенденція до модульної співпраці. Технології ШІ поступово переходять від централізованого масштабного розподілу ресурсів до модульної співпраці, що само по собі є новим запитом на децентралізовані платформи.
У майбутньому, завдяки синергії розвитку обчислювальної потужності, даних, моделей та механізмів стимулювання, технології ШІ можуть сформувати позитивний цикл самопідсилення, що сприятиме інтеграції та інноваціям у різних сценаріях застосування ШІ.