Perubahan dan Kesempatan yang Dibawa oleh Terobosan Teknologi Generasi Video AI
Kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari generasi video berbasis teks tunggal menjadi solusi generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa terobosan teknologi yang mencolok meliputi:
Kerangka EX-4D sumber terbuka: dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan AI untuk secara otomatis menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun tanpa memerlukan tim pemodelan 3D profesional.
Platform "Hui Xiang": Mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari satu gambar. Efek spesifik masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Teknologi Veo: Mampu menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara bersamaan. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan visual dalam skenario yang kompleks, seperti pencocokan akurat antara gerakan berjalan dalam gambar dan suara langkah.
ContentV: Memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya sudah tepat, masih ada ruang untuk peningkatan kualitas dalam pembuatan skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi.
Dalam hal kompleksitas teknis, jumlah perhitungan yang terlibat dalam generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini perlu menangani generasi gambar tunggal (sekitar 10^6 titik piksel), memastikan kesinambungan temporal (setidaknya 100 frame), sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik), dan konsistensi ruang 3D. Sekarang, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat dicapai.
Dalam hal pengurangan biaya, terutama berkat optimasi arsitektur inferensi. Ini termasuk strategi generasi bertingkat (menghasilkan kerangka pada resolusi rendah terlebih dahulu, lalu meningkatkan konten gambar pada resolusi tinggi), mekanisme penggunaan kembali cache (penggunaan kembali untuk adegan serupa), serta alokasi sumber daya dinamis (menyesuaikan kedalaman model berdasarkan kompleksitas konten).
Dalam hal dampak aplikasi, AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Dulu, sebuah iklan berdurasi 30 detik mungkin memerlukan biaya produksi ratusan ribu. Sekarang, AI menyederhanakan proses ini dengan memasukkan kata kunci dan menunggu beberapa menit, sambil juga menghasilkan sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Perubahan ini dapat mendorong terjadinya perubahan signifikan di seluruh bidang ekonomi kreator.
Kemajuan teknologi ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi mengalami perubahan. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, berbagai model fine-tuning terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Kebutuhan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, jalur gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan serta data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat mendorong fotografer, insinyur suara, dan seniman 3D untuk menyediakan materi data berkualitas tinggi, sehingga meningkatkan kemampuan generasi video AI.
Permintaan platform terdesentralisasi meningkat. AI secara bertahap beralih dari pengelolaan sumber daya besar yang terpusat ke kolaborasi modular, yang pada dasarnya merupakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang memperkuat diri, mendorong integrasi mendalam 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.
14 Suka
Hadiah
14
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
NftDeepBreather
· 08-13 07:05
Para spekulan mulai membicarakan AI lagi!
Lihat AsliBalas0
TopEscapeArtist
· 08-12 05:22
Rasanya ada gelembung pasar lain yang akan muncul, dukungan teknis di sisi tim masih belum cukup kuat.
Lihat AsliBalas0
GasGrillMaster
· 08-11 18:23
Jujur saja, 70 persen tingkat pengakuan tidak ada yang terlalu istimewa, kan?
Lihat AsliBalas0
MetaverseMigrant
· 08-11 18:19
Sudah datang lagi untuk membicarakan revolusi teknologi ya
Lihat AsliBalas0
MidnightSeller
· 08-11 18:04
Saya sangat terkejut, progres ini terlalu luar biasa.
Terobosan Generasi Video AI: Teknologi Multimodal Memicu Perubahan Ekonomi Kreatif
Perubahan dan Kesempatan yang Dibawa oleh Terobosan Teknologi Generasi Video AI
Kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari generasi video berbasis teks tunggal menjadi solusi generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa terobosan teknologi yang mencolok meliputi:
Kerangka EX-4D sumber terbuka: dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan AI untuk secara otomatis menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun tanpa memerlukan tim pemodelan 3D profesional.
Platform "Hui Xiang": Mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari satu gambar. Efek spesifik masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Teknologi Veo: Mampu menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara bersamaan. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan visual dalam skenario yang kompleks, seperti pencocokan akurat antara gerakan berjalan dalam gambar dan suara langkah.
ContentV: Memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya sudah tepat, masih ada ruang untuk peningkatan kualitas dalam pembuatan skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi.
Dalam hal kompleksitas teknis, jumlah perhitungan yang terlibat dalam generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini perlu menangani generasi gambar tunggal (sekitar 10^6 titik piksel), memastikan kesinambungan temporal (setidaknya 100 frame), sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik), dan konsistensi ruang 3D. Sekarang, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat dicapai.
Dalam hal pengurangan biaya, terutama berkat optimasi arsitektur inferensi. Ini termasuk strategi generasi bertingkat (menghasilkan kerangka pada resolusi rendah terlebih dahulu, lalu meningkatkan konten gambar pada resolusi tinggi), mekanisme penggunaan kembali cache (penggunaan kembali untuk adegan serupa), serta alokasi sumber daya dinamis (menyesuaikan kedalaman model berdasarkan kompleksitas konten).
Dalam hal dampak aplikasi, AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Dulu, sebuah iklan berdurasi 30 detik mungkin memerlukan biaya produksi ratusan ribu. Sekarang, AI menyederhanakan proses ini dengan memasukkan kata kunci dan menunggu beberapa menit, sambil juga menghasilkan sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Perubahan ini dapat mendorong terjadinya perubahan signifikan di seluruh bidang ekonomi kreator.
Kemajuan teknologi ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi mengalami perubahan. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, berbagai model fine-tuning terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Kebutuhan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, jalur gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan serta data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat mendorong fotografer, insinyur suara, dan seniman 3D untuk menyediakan materi data berkualitas tinggi, sehingga meningkatkan kemampuan generasi video AI.
Permintaan platform terdesentralisasi meningkat. AI secara bertahap beralih dari pengelolaan sumber daya besar yang terpusat ke kolaborasi modular, yang pada dasarnya merupakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang memperkuat diri, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.