تحقيق تقدم كبير في تقنية توليد الفيديو متعدد النماذج باستخدام الذكاء الاصطناعي
مؤخراً، يُعتبر أبرز تطور في مجال الذكاء الاصطناعي هو التقدم الملحوظ في تقنية إنشاء الفيديو متعدد النماذج. لقد تطورت هذه التقنية من إنشاء الفيديو من النصوص فقط إلى تقنية إنشاء كاملة تشمل النصوص والصور والصوت.
من بين حالات الاختراق التكنولوجي التي تستحق الاهتمام:
إطار EX-4D مفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا قادر على تحويل مقاطع الفيديو من منظور واحد إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث تصل نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. تجعل هذه التقنية من الممكن إنشاء تجربة مشاهدة بزاوية عشوائية من مقاطع الفيديو العادية، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب سابقًا فريق نمذجة ثلاثي الأبعاد محترف.
أطلق أحد منصات الذكاء الاصطناعي ميزة "الرسم التخيلي"، التي تدعي أنها قادرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ. لا يزال يتعين التحقق من فعالية هذه الميزة.
تقنية Veo التي طورتها مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، حققت توليد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي بشكل متزامن. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل المطابقة الدقيقة بين حركة المشي في الصورة وصوت الأقدام.
تقنية ContentV التي أطلقتها إحدى منصات الفيديو القصير، تحتوي على 8 مليارات معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة قدرها 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكلفة جيد، إلا أن هناك مجالاً لتحسين جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة.
تتمتع هذه الاختراقات التكنولوجية بأهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق.
من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد توليد الفيديو متعدد النماذج ينمو بشكل أسي. يحتاج إلى معالجة توليد الصورة الواحدة (حوالي 10^6 نقطة بكسل)، وضمان تتابع زمني متماسك (على الأقل 100 إطار)، وتزامن الصوت (10^4 نقطة عينة في الثانية) وكذلك تناسق الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، يمكن تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال التفكيك المعياري والتعاون بين النماذج الكبيرة، مما يزيد بشكل كبير من الكفاءة.
في مجال التحكم في التكاليف، تم تقليل تكاليف الإنتاج بشكل ملحوظ من خلال تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استخدام استراتيجيات التوليد الطبقي، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.
من حيث تأثير التطبيقات، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي تغير مشهد إنتاج الفيديو التقليدي. عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في الأصل الكثير من الأجهزة، والمواقع، والعمالة، والوقت، يمكن الآن إتمامها في فترة زمنية قصيرة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بل ويمكن تحقيق زوايا وتأثيرات يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. هذه الثورة قد تعيد تشكيل النظام البيئي للاقتصاد الإبداعي بأكمله.
لقد كان لتقدم هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي في ويب 2 تأثير عميق على مجال الذكاء الاصطناعي في ويب 3:
هيكل الطلب على قوة الحوسبة يتغير. تحتاج توليد الفيديو متعدد الأنماط إلى مجموعة متنوعة من تركيبات قوة الحوسبة، مما خلق طلبًا جديدًا على قوة الحوسبة الموزعة غير المستغلة ومجموعة متنوعة من نماذج الضبط الدقيق الموزعة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
تعزيز متطلبات وضع العلامات على البيانات. يتطلب إنتاج مقاطع فيديو احترافية أوصاف مشهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف إضاءة، وغيرها من بيانات العلامات الاحترافية. يمكن أن تشجع آليات التحفيز في Web3 المصورين ومهندسي الصوت وفناني الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد وغيرهم من المهنيين على تقديم مواد بيانات عالية الجودة.
زيادة الطلب على المنصات اللامركزية. تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي من توزيع الموارد المركزية على نطاق واسع نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا بحد ذاته هو طلب جديد على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتها، مما يعزز دمج سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
DeFiChef
· 08-15 18:54
70.7% ممتازة جداً 8...
شاهد النسخة الأصليةرد0
MevTears
· 08-15 05:54
مُخزٍ حتى أن web2 أصبح واضحًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
UncleWhale
· 08-15 05:53
فهمت، يجب أن أحرق بطاقة الرسوميات مرة أخرى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenDreamer
· 08-15 05:42
بحث ماذا بحث لقد قمت بتقصير all in بالفعل
شاهد النسخة الأصليةرد0
ConsensusBot
· 08-15 05:31
مرة أخرى يتحدث عن ثور التقنية
شاهد النسخة الأصليةرد0
GetRichLeek
· 08-15 05:30
فرصة جديدة أخرى، الترصد في الكمين مسبقًا... لا أريد أن أكون حمقى مرة أخرى!
اختراق تكنولوجيا إنشاء الفيديو متعدد النماذج بالذكاء الاصطناعي: ظهور فرص جديدة في Web3
تحقيق تقدم كبير في تقنية توليد الفيديو متعدد النماذج باستخدام الذكاء الاصطناعي
مؤخراً، يُعتبر أبرز تطور في مجال الذكاء الاصطناعي هو التقدم الملحوظ في تقنية إنشاء الفيديو متعدد النماذج. لقد تطورت هذه التقنية من إنشاء الفيديو من النصوص فقط إلى تقنية إنشاء كاملة تشمل النصوص والصور والصوت.
من بين حالات الاختراق التكنولوجي التي تستحق الاهتمام:
إطار EX-4D مفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا قادر على تحويل مقاطع الفيديو من منظور واحد إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث تصل نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. تجعل هذه التقنية من الممكن إنشاء تجربة مشاهدة بزاوية عشوائية من مقاطع الفيديو العادية، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب سابقًا فريق نمذجة ثلاثي الأبعاد محترف.
أطلق أحد منصات الذكاء الاصطناعي ميزة "الرسم التخيلي"، التي تدعي أنها قادرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ. لا يزال يتعين التحقق من فعالية هذه الميزة.
تقنية Veo التي طورتها مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، حققت توليد فيديو بدقة 4K وصوت بيئي بشكل متزامن. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل المطابقة الدقيقة بين حركة المشي في الصورة وصوت الأقدام.
تقنية ContentV التي أطلقتها إحدى منصات الفيديو القصير، تحتوي على 8 مليارات معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة قدرها 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكلفة جيد، إلا أن هناك مجالاً لتحسين جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة.
تتمتع هذه الاختراقات التكنولوجية بأهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكلفة الإنتاج وسيناريوهات التطبيق.
من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد توليد الفيديو متعدد النماذج ينمو بشكل أسي. يحتاج إلى معالجة توليد الصورة الواحدة (حوالي 10^6 نقطة بكسل)، وضمان تتابع زمني متماسك (على الأقل 100 إطار)، وتزامن الصوت (10^4 نقطة عينة في الثانية) وكذلك تناسق الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، يمكن تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال التفكيك المعياري والتعاون بين النماذج الكبيرة، مما يزيد بشكل كبير من الكفاءة.
في مجال التحكم في التكاليف، تم تقليل تكاليف الإنتاج بشكل ملحوظ من خلال تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استخدام استراتيجيات التوليد الطبقي، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.
من حيث تأثير التطبيقات، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي تغير مشهد إنتاج الفيديو التقليدي. عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في الأصل الكثير من الأجهزة، والمواقع، والعمالة، والوقت، يمكن الآن إتمامها في فترة زمنية قصيرة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بل ويمكن تحقيق زوايا وتأثيرات يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. هذه الثورة قد تعيد تشكيل النظام البيئي للاقتصاد الإبداعي بأكمله.
لقد كان لتقدم هذه التقنيات الذكاء الاصطناعي في ويب 2 تأثير عميق على مجال الذكاء الاصطناعي في ويب 3:
هيكل الطلب على قوة الحوسبة يتغير. تحتاج توليد الفيديو متعدد الأنماط إلى مجموعة متنوعة من تركيبات قوة الحوسبة، مما خلق طلبًا جديدًا على قوة الحوسبة الموزعة غير المستغلة ومجموعة متنوعة من نماذج الضبط الدقيق الموزعة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
تعزيز متطلبات وضع العلامات على البيانات. يتطلب إنتاج مقاطع فيديو احترافية أوصاف مشهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف إضاءة، وغيرها من بيانات العلامات الاحترافية. يمكن أن تشجع آليات التحفيز في Web3 المصورين ومهندسي الصوت وفناني الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد وغيرهم من المهنيين على تقديم مواد بيانات عالية الجودة.
زيادة الطلب على المنصات اللامركزية. تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي من توزيع الموارد المركزية على نطاق واسع نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا بحد ذاته هو طلب جديد على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتها، مما يعزز دمج سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.