Прорыв и влияние технологий генерации видео с помощью ИИ
В последнее время одним из самых значительных изменений в области ИИ стало значительное достижение в технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от генерации видео только на основе текста до интеграции текстов, изображений и аудио в полную цепочку генерации. Этот прогресс привел к множеству выдающихся технических примеров.
Открытая структура EX-4D, разработанная одной технологической компанией, может преобразовывать обычные видео в контент в свободном угле зрения 4D, при этом уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет видеоматериалам с одним углом обзора демонстрировать многогранные эффекты просмотра, значительно упрощая работу, которую традиционно могли выполнить только профессиональные команды по 3D-моделированию.
Другая компания представила платформу "Хуэйсян", которая утверждает, что может преобразовать одно изображение в 10-секундное видео "кинематографического" качества. Хотя ее фактический эффект еще предстоит проверить, эта функция, безусловно, демонстрирует потенциал генерации видео с помощью ИИ.
Международная известная исследовательская организация в области ИИ разработала технологию Veo, которая позволяет синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Эта технология преодолевает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах, например, идеально совмещая движения в видео с шагами.
Кроме того, технология ContentV на одной из платформ коротких видео, используя модель с 8 миллиардами параметров, может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость которого составляет всего 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя в обработке сложных сцен еще есть место для улучшения, контроль затрат уже достаточно впечатляющий.
Эти технологические прорывы имеют значительную ценность и значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на генерацию и сценарии применения. С технологической точки зрения, сложность многомодального видео генерации растет экспоненциально. Это требует не только обработки миллионов пикселей, но также обеспечения временной согласованности сотен кадров, при этом необходимо учитывать синхронизацию звука и пространственную согласованность 3D.
В настоящее время эта сложная задача может быть реализована за счет модульного разбиения и сотрудничества крупных моделей. Например, технология EX-4D разбивает задачу на несколько модулей, таких как глубокая оценка, преобразование перспективы, интерполяция во времени и оптимизация рендеринга, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче и взаимодействует друг с другом через координационный механизм.
В области затрат оптимизация архитектуры вывода сыграла ключевую роль. Это включает в себя такие технологии, как иерархическая генерация стратегий, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти меры оптимизации способствовали созданию видеогенерации с низкими затратами, как в случае с ContentV.
Эти технологические достижения оказали огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Традиционное видеопроизводство обычно требует большого количества оборудования, площадей, актеров и постобработки, что влечет за собой высокие затраты. А технологии ИИ упрощают этот процесс до ввода подсказок и короткого ожидания, одновременно позволяя достигать углов и эффектов, которые трудно реализовать с помощью традиционной съемки. Эта революция может изменить всю экосистему экономики создателей.
Развитие этих технологий Web2 AI также открывает новые возможности для Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительные мощности создало возможности для распределённых неиспользуемых вычислительных мощностей и может увеличить спрос на распределённые модели тонкой настройки, алгоритмы и платформы для вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных может стимулировать специалистов (таких как фотографы, звуковые дизайнеры, 3D-художники и т. д.) предоставлять высококачественные данные, что, в свою очередь, усилит возможности генерации видео с использованием ИИ.
Развитие технологий ИИ в сторону модульного сотрудничества само по себе создает новые потребности для децентрализованных платформ.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут сформировать самоподдерживающийся положительный цикл, способствующий глубокому слиянию сцен Web3 AI и Web2 AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
5
Поделиться
комментарий
0/400
ChainBrain
· 10ч назад
Так много смешанных рыбы и драконы, кто настоящий, а кто подделка.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ponzi_poet
· 07-30 04:38
Просто спрашиваю, ты входишь в позицию или нет, ai в последнее время слишком сильно растет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ser_we_are_early
· 07-30 04:28
Понимающие понимают, будущее технологий действительно безумно
Посмотреть ОригиналОтветить0
RooftopVIP
· 07-30 04:27
Эта волна ИИ на самом деле бык ва!
Посмотреть ОригиналОтветить0
ApeWithAPlan
· 07-30 04:22
Играть с ИИ – это настоящий APE, сколько неудачников разыгрывайте людей как лохов.
Технологические прорывы в генерации видео на основе ИИ: пересоздание творческой экологии и новые возможности Web3
Прорыв и влияние технологий генерации видео с помощью ИИ
В последнее время одним из самых значительных изменений в области ИИ стало значительное достижение в технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развилась от генерации видео только на основе текста до интеграции текстов, изображений и аудио в полную цепочку генерации. Этот прогресс привел к множеству выдающихся технических примеров.
Открытая структура EX-4D, разработанная одной технологической компанией, может преобразовывать обычные видео в контент в свободном угле зрения 4D, при этом уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет видеоматериалам с одним углом обзора демонстрировать многогранные эффекты просмотра, значительно упрощая работу, которую традиционно могли выполнить только профессиональные команды по 3D-моделированию.
Другая компания представила платформу "Хуэйсян", которая утверждает, что может преобразовать одно изображение в 10-секундное видео "кинематографического" качества. Хотя ее фактический эффект еще предстоит проверить, эта функция, безусловно, демонстрирует потенциал генерации видео с помощью ИИ.
Международная известная исследовательская организация в области ИИ разработала технологию Veo, которая позволяет синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Эта технология преодолевает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах, например, идеально совмещая движения в видео с шагами.
Кроме того, технология ContentV на одной из платформ коротких видео, используя модель с 8 миллиардами параметров, может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость которого составляет всего 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя в обработке сложных сцен еще есть место для улучшения, контроль затрат уже достаточно впечатляющий.
Эти технологические прорывы имеют значительную ценность и значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на генерацию и сценарии применения. С технологической точки зрения, сложность многомодального видео генерации растет экспоненциально. Это требует не только обработки миллионов пикселей, но также обеспечения временной согласованности сотен кадров, при этом необходимо учитывать синхронизацию звука и пространственную согласованность 3D.
В настоящее время эта сложная задача может быть реализована за счет модульного разбиения и сотрудничества крупных моделей. Например, технология EX-4D разбивает задачу на несколько модулей, таких как глубокая оценка, преобразование перспективы, интерполяция во времени и оптимизация рендеринга, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче и взаимодействует друг с другом через координационный механизм.
В области затрат оптимизация архитектуры вывода сыграла ключевую роль. Это включает в себя такие технологии, как иерархическая генерация стратегий, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти меры оптимизации способствовали созданию видеогенерации с низкими затратами, как в случае с ContentV.
Эти технологические достижения оказали огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Традиционное видеопроизводство обычно требует большого количества оборудования, площадей, актеров и постобработки, что влечет за собой высокие затраты. А технологии ИИ упрощают этот процесс до ввода подсказок и короткого ожидания, одновременно позволяя достигать углов и эффектов, которые трудно реализовать с помощью традиционной съемки. Эта революция может изменить всю экосистему экономики создателей.
Развитие этих технологий Web2 AI также открывает новые возможности для Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительные мощности создало возможности для распределённых неиспользуемых вычислительных мощностей и может увеличить спрос на распределённые модели тонкой настройки, алгоритмы и платформы для вывода.
Увеличение потребности в аннотации данных может стимулировать специалистов (таких как фотографы, звуковые дизайнеры, 3D-художники и т. д.) предоставлять высококачественные данные, что, в свою очередь, усилит возможности генерации видео с использованием ИИ.
Развитие технологий ИИ в сторону модульного сотрудничества само по себе создает новые потребности для децентрализованных платформ.
В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут сформировать самоподдерживающийся положительный цикл, способствующий глубокому слиянию сцен Web3 AI и Web2 AI.