Avances e impacto de la tecnología de generación de videos con IA
Recientemente, uno de los cambios más significativos en el campo de la IA es el importante avance de la tecnología de generación de videos multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de generar videos a partir de texto único, a integrar capacidades de generación de cadena completa que combinan texto, imágenes y audio. Este avance ha traído numerosos casos técnicos notables.
El marco EX-4D de una empresa de tecnología de código abierto puede convertir videos normales en contenido 4D de perspectiva libre, con una tasa de aceptación del 70.7% entre los usuarios. Esta tecnología permite que los videos de un solo ángulo presenten efectos de visualización desde múltiples ángulos, simplificando enormemente el trabajo que tradicionalmente requeriría un equipo profesional de modelado 3D.
Otra compañía ha lanzado la plataforma "Hui Xiang" que afirma poder transformar una sola imagen en un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos de duración. Aunque su efectividad real aún debe ser verificada, esta función sin duda demuestra el potencial de la generación de videos por IA.
A nivel internacional, la tecnología Veo desarrollada por una conocida institución de investigación en IA ha logrado la generación sincronizada de video 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como hacer coincidir perfectamente los movimientos de caminar en la imagen con el sonido de los pasos.
Además, la tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos utilizando un modelo de 8 mil millones de parámetros, con un costo de solo 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque todavía hay margen de mejora al manejar escenas complejas, su control de costos ya es bastante notable.
Estos avances tecnológicos tienen un valor y significado significativos en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece exponencialmente. No solo tiene que manejar millones de píxeles, sino que también debe asegurar la coherencia temporal de cientos de fotogramas, al mismo tiempo que considera la sincronización de audio y la consistencia en el espacio 3D.
Actualmente, esta tarea compleja se puede lograr mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos. Por ejemplo, la tecnología EX-4D descompone la tarea en múltiples módulos, como la estimación de profundidad, la conversión de perspectiva, la interpolación temporal y la optimización de renderizado, cada uno de los cuales se centra en una tarea específica y colabora a través de mecanismos de coordinación.
En términos de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia ha desempeñado un papel clave. Esto incluye técnicas como estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos. Estas medidas de optimización han contribuido en conjunto a la generación de videos de bajo costo como ContentV.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria de la producción de video tradicional. La producción de video tradicional a menudo requiere una gran cantidad de equipos, espacios, actores y postproducción, lo que implica altos costos. Sin embargo, la tecnología de IA simplifica este proceso a la entrada de palabras clave y una breve espera, al mismo tiempo que puede lograr ángulos y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría remodelar toda la economía de creadores.
El desarrollo de estas tecnologías de IA de Web2 también ha traído nuevas oportunidades para la IA de Web3:
El cambio en la estructura de la demanda de poder computacional ha creado oportunidades para el poder computacional distribuido ocioso, y también podría aumentar la demanda de modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
El aumento de la demanda de anotación de datos puede estimular a los profesionales (como fotógrafos, sonidistas, artistas 3D, etc.) a proporcionar materiales de datos de alta calidad, lo que mejorará la capacidad de generación de videos de IA.
El desarrollo de la tecnología AI hacia la colaboración modular ha creado una nueva demanda para las plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda integración de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.
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ChainBrain
· hace10h
Tanta mezcla de peces y dragones, ¿quién es verdadero y quién es falso?
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ponzi_poet
· 07-30 04:38
Solo pregunto si vas a introducir una posición, ai ha estado subiendo demasiado últimamente.
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ser_we_are_early
· 07-30 04:28
Los que entienden, entienden. La tecnología del futuro es realmente loca.
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RooftopVIP
· 07-30 04:27
Esta ola de ai es realmente alcista.
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ApeWithAPlan
· 07-30 04:22
Jugar con IA es el verdadero APE, cuántos tontos han sido tomados por tontos y continúan siendo tomados.
La tecnología de generación de videos con IA rompe barreras y redefine el ecosistema de creación y las nuevas oportunidades de Web3.
Avances e impacto de la tecnología de generación de videos con IA
Recientemente, uno de los cambios más significativos en el campo de la IA es el importante avance de la tecnología de generación de videos multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de generar videos a partir de texto único, a integrar capacidades de generación de cadena completa que combinan texto, imágenes y audio. Este avance ha traído numerosos casos técnicos notables.
El marco EX-4D de una empresa de tecnología de código abierto puede convertir videos normales en contenido 4D de perspectiva libre, con una tasa de aceptación del 70.7% entre los usuarios. Esta tecnología permite que los videos de un solo ángulo presenten efectos de visualización desde múltiples ángulos, simplificando enormemente el trabajo que tradicionalmente requeriría un equipo profesional de modelado 3D.
Otra compañía ha lanzado la plataforma "Hui Xiang" que afirma poder transformar una sola imagen en un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos de duración. Aunque su efectividad real aún debe ser verificada, esta función sin duda demuestra el potencial de la generación de videos por IA.
A nivel internacional, la tecnología Veo desarrollada por una conocida institución de investigación en IA ha logrado la generación sincronizada de video 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como hacer coincidir perfectamente los movimientos de caminar en la imagen con el sonido de los pasos.
Además, la tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos utilizando un modelo de 8 mil millones de parámetros, con un costo de solo 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque todavía hay margen de mejora al manejar escenas complejas, su control de costos ya es bastante notable.
Estos avances tecnológicos tienen un valor y significado significativos en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece exponencialmente. No solo tiene que manejar millones de píxeles, sino que también debe asegurar la coherencia temporal de cientos de fotogramas, al mismo tiempo que considera la sincronización de audio y la consistencia en el espacio 3D.
Actualmente, esta tarea compleja se puede lograr mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos. Por ejemplo, la tecnología EX-4D descompone la tarea en múltiples módulos, como la estimación de profundidad, la conversión de perspectiva, la interpolación temporal y la optimización de renderizado, cada uno de los cuales se centra en una tarea específica y colabora a través de mecanismos de coordinación.
En términos de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia ha desempeñado un papel clave. Esto incluye técnicas como estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos. Estas medidas de optimización han contribuido en conjunto a la generación de videos de bajo costo como ContentV.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria de la producción de video tradicional. La producción de video tradicional a menudo requiere una gran cantidad de equipos, espacios, actores y postproducción, lo que implica altos costos. Sin embargo, la tecnología de IA simplifica este proceso a la entrada de palabras clave y una breve espera, al mismo tiempo que puede lograr ángulos y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría remodelar toda la economía de creadores.
El desarrollo de estas tecnologías de IA de Web2 también ha traído nuevas oportunidades para la IA de Web3:
El cambio en la estructura de la demanda de poder computacional ha creado oportunidades para el poder computacional distribuido ocioso, y también podría aumentar la demanda de modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
El aumento de la demanda de anotación de datos puede estimular a los profesionales (como fotógrafos, sonidistas, artistas 3D, etc.) a proporcionar materiales de datos de alta calidad, lo que mejorará la capacidad de generación de videos de IA.
El desarrollo de la tecnología AI hacia la colaboración modular ha creado una nueva demanda para las plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda integración de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.