A revolução e as oportunidades trazidas pela quebra de tecnologia de geração de vídeos por IA
Recentemente, o progresso mais notável no campo da IA é a quebra na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo a partir de texto único para uma solução de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Alguns avanços tecnológicos notáveis incluem:
Estrutura EX-4D de código aberto: pode converter vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação do usuário de até 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização de qualquer ângulo, sem a necessidade de uma equipe de modelagem 3D profissional.
Plataforma "Hui Xiang": afirma-se que pode gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. O efeito específico ainda precisa ser verificado.
Tecnologia Veo: capaz de gerar vídeo 4K e som ambiente simultaneamente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenas complexas, como a correspondência precisa entre movimentos de caminhada na imagem e o som dos passos.
ContentV: Com 8 bilhões de parâmetros, consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja adequado, ainda há espaço para melhorar a qualidade de geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm grande importância em aspectos como qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:
Em termos de complexidade técnica, a geração de vídeo multimodal envolve um aumento exponencial na quantidade de cálculos. É necessário lidar com a geração de imagens de uma única frame (cerca de 10^6 pontos de pixel), garantir a coerência temporal (pelo menos 100 frames), sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e consistência no espaço 3D. Agora, através da decomposição modular e da colaboração entre grandes modelos, essas tarefas complexas são alcançadas.
A redução de custos deve-se principalmente à otimização da arquitetura de inferência. Isso inclui uma estratégia de geração em camadas (primeiro gerando o esqueleto em baixa resolução e depois aprimorando o conteúdo da imagem em alta resolução), um mecanismo de reutilização de cache (reutilização de cenas semelhantes) e alocação dinâmica de recursos (ajustando a profundidade do modelo com base na complexidade do conteúdo).
No que diz respeito ao impacto da aplicação, a IA está a mudar o processo tradicional de produção de vídeos. Antigamente, um anúncio de 30 segundos poderia custar centenas de milhares em despesas de produção. Agora, a IA simplifica esse processo para a inserção de palavras-chave e alguns minutos de espera, ao mesmo tempo que consegue ângulos e efeitos especiais difíceis de alcançar com a filmagem tradicional. Esta transformação pode levar a mudanças significativas em todo o campo da economia dos criadores.
Esses avanços tecnológicos também tiveram um impacto profundo na área de Web3 AI:
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 por poder computacional ocioso distribuído, vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
A demanda por anotação de dados aumentou. A geração de vídeos de nível profissional requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados especializados. O mecanismo de incentivo do Web3 pode encorajar profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D a fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeos com IA.
Aumento da demanda por plataformas descentralizadas. A IA está gradualmente passando de uma alocação de recursos em larga escala centralizada para uma colaboração modular, o que por si só representa uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, o poder computacional, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão profunda entre cenários de Web3 AI e Web2 AI.
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NftDeepBreather
· 11h atrás
Os especuladores de cães já começaram a falar sobre IA!
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TopEscapeArtist
· 08-12 05:22
Sinto que mais uma bolha de mercado está prestes a surgir. O suporte técnico da pequena equipe ainda não é forte o suficiente.
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GasGrillMaster
· 08-11 18:23
Para ser honesto, uma taxa de aceitação de mais de 70 não é grande coisa, certo?
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MetaverseMigrant
· 08-11 18:19
Lá vêm eles novamente a falar sobre revolução tecnológica.
Quebra na geração de vídeos por IA: a tecnologia multimodal provoca uma transformação na economia criativa
A revolução e as oportunidades trazidas pela quebra de tecnologia de geração de vídeos por IA
Recentemente, o progresso mais notável no campo da IA é a quebra na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo a partir de texto único para uma solução de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Alguns avanços tecnológicos notáveis incluem:
Estrutura EX-4D de código aberto: pode converter vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação do usuário de até 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização de qualquer ângulo, sem a necessidade de uma equipe de modelagem 3D profissional.
Plataforma "Hui Xiang": afirma-se que pode gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. O efeito específico ainda precisa ser verificado.
Tecnologia Veo: capaz de gerar vídeo 4K e som ambiente simultaneamente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenas complexas, como a correspondência precisa entre movimentos de caminhada na imagem e o som dos passos.
ContentV: Com 8 bilhões de parâmetros, consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja adequado, ainda há espaço para melhorar a qualidade de geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm grande importância em aspectos como qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:
Em termos de complexidade técnica, a geração de vídeo multimodal envolve um aumento exponencial na quantidade de cálculos. É necessário lidar com a geração de imagens de uma única frame (cerca de 10^6 pontos de pixel), garantir a coerência temporal (pelo menos 100 frames), sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e consistência no espaço 3D. Agora, através da decomposição modular e da colaboração entre grandes modelos, essas tarefas complexas são alcançadas.
A redução de custos deve-se principalmente à otimização da arquitetura de inferência. Isso inclui uma estratégia de geração em camadas (primeiro gerando o esqueleto em baixa resolução e depois aprimorando o conteúdo da imagem em alta resolução), um mecanismo de reutilização de cache (reutilização de cenas semelhantes) e alocação dinâmica de recursos (ajustando a profundidade do modelo com base na complexidade do conteúdo).
No que diz respeito ao impacto da aplicação, a IA está a mudar o processo tradicional de produção de vídeos. Antigamente, um anúncio de 30 segundos poderia custar centenas de milhares em despesas de produção. Agora, a IA simplifica esse processo para a inserção de palavras-chave e alguns minutos de espera, ao mesmo tempo que consegue ângulos e efeitos especiais difíceis de alcançar com a filmagem tradicional. Esta transformação pode levar a mudanças significativas em todo o campo da economia dos criadores.
Esses avanços tecnológicos também tiveram um impacto profundo na área de Web3 AI:
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 por poder computacional ocioso distribuído, vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
A demanda por anotação de dados aumentou. A geração de vídeos de nível profissional requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados especializados. O mecanismo de incentivo do Web3 pode encorajar profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D a fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeos com IA.
Aumento da demanda por plataformas descentralizadas. A IA está gradualmente passando de uma alocação de recursos em larga escala centralizada para uma colaboração modular, o que por si só representa uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, o poder computacional, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão profunda entre cenários de Web3 AI e Web2 AI.