A tecnologia de geração de vídeo multimodal de IA alcança um grande avanço
Recentemente, o desenvolvimento mais notável no campo da IA é o avanço revolucionário na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de simplesmente gerar vídeos a partir de texto para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagens e áudio.
Vários casos de avanços tecnológicos dignos de nota incluem:
Uma estrutura EX-4D de código aberto de uma empresa de tecnologia que pode transformar vídeos de um único ângulo em conteúdos 4D de livre ângulo, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização de qualquer ângulo a partir de vídeos comuns, simplificando significativamente o trabalho que anteriormente exigiria uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade chamada "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA, afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma imagem. A eficácia real desta funcionalidade ainda precisa ser verificada.
Uma conhecida instituição de pesquisa em IA desenvolveu a tecnologia Veo, que permite a geração sincronizada de vídeo 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenários complexos, como a correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e o som dos passos.
A tecnologia ContentV lançada por uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, podendo gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorias na qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm um significado significativo em termos de qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:
Em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeos multimodais cresce de forma exponencial. É necessário lidar com a geração de imagens de um único quadro (cerca de 10^6 pontos de pixel), garantir a coerência temporal (pelo menos 100 quadros), sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e consistência no espaço 3D. Atualmente, esta tarefa complexa pode ser realizada através da decomposição modular e da colaboração entre grandes modelos, aumentando significativamente a eficiência.
Na área de controle de custos, através da otimização da arquitetura de inferência, incluindo a adoção de estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, os custos de geração foram significativamente reduzidos.
No que diz respeito ao impacto da aplicação, a tecnologia de IA está a mudar o panorama da produção de vídeo tradicional. O processo de produção de vídeo, que antes necessitava de muitos equipamentos, espaços, mão-de-obra e tempo, agora pode ser concluído em pouco tempo com a ajuda da IA, podendo até alcançar ângulos e efeitos especiais que eram difíceis de obter com filmagens tradicionais. Esta transformação pode reformular todo o ecossistema da economia dos criadores.
O progresso destas tecnologias de IA Web2 teve um impacto profundo na área de IA Web3:
A estrutura da demanda de poder computacional mudou. A geração de vídeos multimodais requer uma combinação diversificada de poder computacional, o que cria uma nova demanda para poder computacional ocioso distribuído, bem como para vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
Aumenta a necessidade de anotação de dados. A geração de vídeos de nível profissional requer anotações de dados especializadas, como descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação. O mecanismo de incentivo do Web3 pode encorajar profissionais, como fotógrafos, sonoplastas e artistas 3D, a fornecer materiais de dados de alta qualidade.
Aumenta a demanda por plataformas descentralizadas. A tecnologia de IA está gradualmente passando de uma alocação de recursos centralizada e em grande escala para um desenvolvimento colaborativo modular, o que por si só é uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de computação, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão dos cenários de IA Web3 e Web2.
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DeFiChef
· 08-15 18:54
70,7% também é muito impressionante 8...
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MevTears
· 08-15 05:54
Que vergonha, nem o web2 conseguem entender.
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UncleWhale
· 08-15 05:53
Entendi, vamos queimar a placa gráfica novamente.
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DegenDreamer
· 08-15 05:42
Estudar o quê? Já fiz shorting all in.
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ConsensusBot
· 08-15 05:31
Já está a gabar-se da tecnologia, huh?
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GetRichLeek
· 08-15 05:30
Outra onda de novas oportunidades, deitado numa emboscada... Não quero mais ser idiota!
Quebra da tecnologia de geração de vídeo multimodal de IA: novas oportunidades do Web3 emergem
A tecnologia de geração de vídeo multimodal de IA alcança um grande avanço
Recentemente, o desenvolvimento mais notável no campo da IA é o avanço revolucionário na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de simplesmente gerar vídeos a partir de texto para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagens e áudio.
Vários casos de avanços tecnológicos dignos de nota incluem:
Uma estrutura EX-4D de código aberto de uma empresa de tecnologia que pode transformar vídeos de um único ângulo em conteúdos 4D de livre ângulo, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização de qualquer ângulo a partir de vídeos comuns, simplificando significativamente o trabalho que anteriormente exigiria uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade chamada "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA, afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma imagem. A eficácia real desta funcionalidade ainda precisa ser verificada.
Uma conhecida instituição de pesquisa em IA desenvolveu a tecnologia Veo, que permite a geração sincronizada de vídeo 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenários complexos, como a correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e o som dos passos.
A tecnologia ContentV lançada por uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, podendo gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorias na qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm um significado significativo em termos de qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:
Em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeos multimodais cresce de forma exponencial. É necessário lidar com a geração de imagens de um único quadro (cerca de 10^6 pontos de pixel), garantir a coerência temporal (pelo menos 100 quadros), sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e consistência no espaço 3D. Atualmente, esta tarefa complexa pode ser realizada através da decomposição modular e da colaboração entre grandes modelos, aumentando significativamente a eficiência.
Na área de controle de custos, através da otimização da arquitetura de inferência, incluindo a adoção de estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, os custos de geração foram significativamente reduzidos.
No que diz respeito ao impacto da aplicação, a tecnologia de IA está a mudar o panorama da produção de vídeo tradicional. O processo de produção de vídeo, que antes necessitava de muitos equipamentos, espaços, mão-de-obra e tempo, agora pode ser concluído em pouco tempo com a ajuda da IA, podendo até alcançar ângulos e efeitos especiais que eram difíceis de obter com filmagens tradicionais. Esta transformação pode reformular todo o ecossistema da economia dos criadores.
O progresso destas tecnologias de IA Web2 teve um impacto profundo na área de IA Web3:
A estrutura da demanda de poder computacional mudou. A geração de vídeos multimodais requer uma combinação diversificada de poder computacional, o que cria uma nova demanda para poder computacional ocioso distribuído, bem como para vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
Aumenta a necessidade de anotação de dados. A geração de vídeos de nível profissional requer anotações de dados especializadas, como descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação. O mecanismo de incentivo do Web3 pode encorajar profissionais, como fotógrafos, sonoplastas e artistas 3D, a fornecer materiais de dados de alta qualidade.
Aumenta a demanda por plataformas descentralizadas. A tecnologia de IA está gradualmente passando de uma alocação de recursos centralizada e em grande escala para um desenvolvimento colaborativo modular, o que por si só é uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de computação, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão dos cenários de IA Web3 e Web2.