Teknologi Generasi Video Multimodal AI Mencapai Terobosan Besar
Belakangan ini, perkembangan yang paling menarik di bidang AI adalah kemajuan signifikan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari sekadar menghasilkan video dari teks, menjadi teknologi generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang patut dicermati adalah:
Sebuah kerangka kerja EX-4D yang open source dari sebuah perusahaan teknologi, dapat mengubah video dengan sudut tunggal menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tampilan dari video biasa dari sudut mana pun, yang secara signifikan menyederhanakan pekerjaan yang sebelumnya hanya dapat diselesaikan oleh tim pemodelan 3D profesional.
Sebuah platform AI meluncurkan fitur "Hui Xiang" yang mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari sebuah gambar. Efektivitas sebenarnya dari fitur ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Teknologi Veo yang dikembangkan oleh lembaga penelitian AI terkemuka berhasil menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara sinkron. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi suara dan gambar dalam situasi kompleks, seperti kesesuaian yang tepat antara gerakan berjalan di layar dan suara langkah.
Teknologi ContentV yang diluncurkan oleh platform video pendek memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun kontrol biaya cukup baik, masih ada ruang untuk peningkatan dalam kualitas pembuatan di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini memerlukan pemrosesan generasi gambar per frame (sekitar 10^6 titik piksel), menjamin kontinuitas temporal (setidaknya 100 frame), sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik), serta konsistensi ruang 3D. Saat ini, tugas kompleks ini dapat dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi.
Dalam hal pengendalian biaya, dengan mengoptimalkan arsitektur inferensi, termasuk penggunaan strategi generasi bertingkat, mekanisme pemanfaatan cache, dan alokasi sumber daya dinamis, secara signifikan telah mengurangi biaya produksi.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah pola produksi video tradisional. Proses produksi video yang sebelumnya membutuhkan banyak perangkat, lokasi, tenaga kerja, dan waktu, kini dapat diselesaikan dalam waktu singkat melalui AI, bahkan mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Perubahan ini dapat membentuk ulang keseluruhan ekosistem ekonomi kreator.
Kemajuan teknologi AI Web2 ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang AI Web3:
Struktur permintaan daya komputasi mengalami perubahan. Generasi video multimodal memerlukan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai serta berbagai model penyesuaian terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Permintaan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang tepat, gambar referensi, gaya audio, jalur gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan sebagai penandaan data profesional. Mekanisme insentif Web3 dapat mendorong fotografer, desainer suara, dan seniman 3D untuk menyediakan bahan data berkualitas tinggi.
Permintaan platform terdesentralisasi meningkat. Teknologi AI secara bertahap berkembang dari pengaturan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang pada dasarnya adalah kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang memperkuat diri sendiri, mendorong integrasi antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
15 Suka
Hadiah
15
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
DeFiChef
· 22jam yang lalu
70.7% juga terlalu keren 8...
Lihat AsliBalas0
MevTears
· 08-15 05:54
Memalukan, bahkan web2 saja sudah dimengerti.
Lihat AsliBalas0
UncleWhale
· 08-15 05:53
Mengerti, saya harus membakar kartu grafis lagi.
Lihat AsliBalas0
DegenDreamer
· 08-15 05:42
Penelitian apa, sudah melakukan shorting all in.
Lihat AsliBalas0
ConsensusBot
· 08-15 05:31
lagi-lagi sedang berbicara tentang teknologi bull ya
Lihat AsliBalas0
GetRichLeek
· 08-15 05:30
Satu lagi kesempatan baru, sudah bersembunyi lebih awal... tidak ingin lagi menjadi suckers!
Terobosan Teknologi Generasi Video Multimodal AI: Peluang Baru Web3 Muncul
Teknologi Generasi Video Multimodal AI Mencapai Terobosan Besar
Belakangan ini, perkembangan yang paling menarik di bidang AI adalah kemajuan signifikan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari sekadar menghasilkan video dari teks, menjadi teknologi generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang patut dicermati adalah:
Sebuah kerangka kerja EX-4D yang open source dari sebuah perusahaan teknologi, dapat mengubah video dengan sudut tunggal menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tampilan dari video biasa dari sudut mana pun, yang secara signifikan menyederhanakan pekerjaan yang sebelumnya hanya dapat diselesaikan oleh tim pemodelan 3D profesional.
Sebuah platform AI meluncurkan fitur "Hui Xiang" yang mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari sebuah gambar. Efektivitas sebenarnya dari fitur ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Teknologi Veo yang dikembangkan oleh lembaga penelitian AI terkemuka berhasil menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara sinkron. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi suara dan gambar dalam situasi kompleks, seperti kesesuaian yang tepat antara gerakan berjalan di layar dan suara langkah.
Teknologi ContentV yang diluncurkan oleh platform video pendek memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun kontrol biaya cukup baik, masih ada ruang untuk peningkatan dalam kualitas pembuatan di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini memerlukan pemrosesan generasi gambar per frame (sekitar 10^6 titik piksel), menjamin kontinuitas temporal (setidaknya 100 frame), sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik), serta konsistensi ruang 3D. Saat ini, tugas kompleks ini dapat dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi.
Dalam hal pengendalian biaya, dengan mengoptimalkan arsitektur inferensi, termasuk penggunaan strategi generasi bertingkat, mekanisme pemanfaatan cache, dan alokasi sumber daya dinamis, secara signifikan telah mengurangi biaya produksi.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah pola produksi video tradisional. Proses produksi video yang sebelumnya membutuhkan banyak perangkat, lokasi, tenaga kerja, dan waktu, kini dapat diselesaikan dalam waktu singkat melalui AI, bahkan mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Perubahan ini dapat membentuk ulang keseluruhan ekosistem ekonomi kreator.
Kemajuan teknologi AI Web2 ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang AI Web3:
Struktur permintaan daya komputasi mengalami perubahan. Generasi video multimodal memerlukan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai serta berbagai model penyesuaian terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Permintaan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang tepat, gambar referensi, gaya audio, jalur gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan sebagai penandaan data profesional. Mekanisme insentif Web3 dapat mendorong fotografer, desainer suara, dan seniman 3D untuk menyediakan bahan data berkualitas tinggi.
Permintaan platform terdesentralisasi meningkat. Teknologi AI secara bertahap berkembang dari pengaturan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang pada dasarnya adalah kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang memperkuat diri sendiri, mendorong integrasi antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.