Những đột phá và ảnh hưởng của công nghệ tạo video AI

Gần đây, một trong những sự thay đổi đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá lớn trong công nghệ tạo video đa mô hình. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ bằng văn bản sang khả năng tạo ra toàn bộ chuỗi quy trình kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh. Sự tiến bộ này đã mang lại nhiều trường hợp kỹ thuật đáng chú ý.

Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ người dùng chấp nhận lên tới 70,7%. Công nghệ này cho phép video với góc nhìn đơn có thể trình bày hiệu ứng xem đa góc, đơn giản hóa đáng kể công việc truyền thống mà trước đây chỉ có đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp mới có thể hoàn thành.

Một công ty khác đã ra mắt nền tảng "Hội Tưởng" tuyên bố có khả năng chuyển đổi một bức ảnh thành video "chất lượng điện ảnh" dài 10 giây. Mặc dù hiệu quả thực tế của nó vẫn cần được xác minh, nhưng tính năng này chắc chắn cho thấy tiềm năng của việc tạo video bằng AI.

Trên phạm vi quốc tế, công nghệ Veo do một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng phát triển đã đạt được sự đồng bộ giữa video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này đã khắc phục được vấn đề đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như làm cho hành động đi bộ trong hình ảnh hoàn toàn khớp với âm thanh bước chân.

Ngoài ra, công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn, với mô hình 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2,3 giây, với chi phí chỉ 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù còn có không gian cải thiện khi xử lý các cảnh phức tạp, nhưng việc kiểm soát chi phí của nó đã rất đáng kể.

Những đột phá công nghệ này có giá trị và ý nghĩa lớn trong các lĩnh vực như chất lượng video, chi phí sản xuất và bối cảnh ứng dụng. Từ góc độ kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô thức tăng theo cấp số nhân. Nó không chỉ phải xử lý hàng triệu điểm pixel mà còn phải đảm bảo tính liên tục theo thời gian của hàng trăm khung hình, đồng thời còn phải xem xét sự đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D.

Hiện tại, nhiệm vụ phức tạp này đã có thể được thực hiện thông qua phân tách mô-đun và sự hợp tác giữa các mô hình lớn. Ví dụ, công nghệ EX-4D phân tách nhiệm vụ thành nhiều mô-đun như ước lượng độ sâu, chuyển đổi góc nhìn, nội suy theo thời gian và tối ưu hóa kết xuất, mỗi mô-đun tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể và phối hợp với nhau thông qua cơ chế phối hợp.

Về chi phí, tối ưu hóa kiến trúc suy diễn đóng vai trò quan trọng. Điều này bao gồm các kỹ thuật như chiến lược tạo ra theo tầng, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những biện pháp tối ưu hóa này đã góp phần tạo ra các video với chi phí thấp như ContentV.

Những tiến bộ công nghệ này đã gây ra cú sốc lớn cho ngành sản xuất video truyền thống. Sản xuất video truyền thống thường cần một lượng lớn thiết bị, địa điểm, diễn viên và xử lý hậu kỳ, với chi phí cao. Trong khi đó, công nghệ AI đã đơn giản hóa quy trình này thành việc nhập từ khóa và chờ đợi trong thời gian ngắn, đồng thời có thể đạt được những góc quay và hiệu ứng mà quay truyền thống khó có thể thực hiện. Cuộc cách mạng này có thể sẽ định hình lại toàn bộ hệ sinh thái kinh tế của người sáng tạo.

Sự phát triển của các công nghệ AI Web2 cũng mang lại cơ hội mới cho AI Web3:

1. Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu tính toán đã tạo ra cơ hội cho sức mạnh tính toán phân tán không sử dụng, và cũng có thể làm tăng nhu cầu về các mô hình điều chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy luận.

2. Sự gia tăng nhu cầu về gán nhãn dữ liệu có thể kích thích các chuyên gia (chẳng hạn như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh, nghệ sĩ 3D, v.v.) cung cấp các tài liệu dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video AI.

3. Công nghệ AI phát triển theo hướng hợp tác mô-đun, điều này đã tạo ra nhu cầu mới cho các nền tảng phi tập trung.

Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể tạo thành một vòng lặp tự củng cố tích cực, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.