A revolução da tecnologia de geração de vídeo por IA e o seu impacto
Recentemente, um dos avanços mais significativos na área de IA foi a quebra da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de gerar vídeos a partir de texto único para ser capaz de integrar texto, imagens e áudio em uma capacidade de geração abrangente.
Alguns casos de avanços tecnológicos notáveis incluem:
O framework EX-4D, de uma grande empresa de tecnologia que é open source, consegue converter vídeos comuns em conteúdos 4D de visão livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização a partir de qualquer ângulo, algo que anteriormente exigia uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma imagem. No entanto, a veracidade dessa afirmação precisa ser verificada na prática.
A tecnologia Veo desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA pode gerar simultaneamente vídeo 4K e efeitos sonoros ambientais. A chave desta tecnologia está na realização de uma verdadeira correspondência semântica entre vídeo e áudio, resolvendo o problema da sincronização de som e imagem em cenários complexos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 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 bom, ainda há espaço para melhorar a qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços têm um significado significativo em termos de valor técnico, redução de custos e impacto na aplicação:
Em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal é exponencial. É necessário considerar simultaneamente a geração de imagens de quadro único, a coerência temporal do vídeo, a sincronização de áudio e a consistência espacial 3D, entre outros aspectos. As soluções atuais são alcançadas através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, o que reduz significativamente a barreira técnica.
A redução de custos deve-se principalmente à otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações resultaram em uma redução significativa nos custos de geração de vídeo.
No que diz respeito ao impacto das aplicações, a tecnologia de IA está a revolucionar o processo tradicional de produção de vídeo. Ela comprime um processo que antes exigia uma grande quantidade de equipamentos, espaço, mão-de-obra e tempo, em simples entradas de palavras-chave e alguns minutos de espera. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a produção de vídeo, mas também permite alcançar ângulos e efeitos especiais que seriam difíceis de obter com filmagens tradicionais, podendo provocar uma nova onda de reestruturação na economia dos criadores.
Essas mudanças também tiveram um impacto profundo na área de Web3 AI:
A estrutura da demanda por poder computacional está a mudar. A geração de vídeo multimodal requer uma combinação diversificada de poder computacional, criando uma nova demanda para o poder computacional ocioso distribuído.
Aumenta a necessidade de anotação de dados. A geração de vídeos de nível profissional requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio e outros dados profissionais. Isso cria novas oportunidades para fotógrafos, engenheiros de som, artistas 3D e outros que fornecem materiais de dados profissionais.
A demanda por plataformas descentralizadas aumentou. A tecnologia de IA evoluiu de uma alocação de recursos centralizada e em grande escala para uma colaboração modular, criando uma nova demanda por plataformas descentralizadas.
No futuro, a capacidade de computação, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda fusão entre cenários de Web3 AI e Web2 AI.
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TrustMeBro
· 6h atrás
70,7% não é completamente pouco confiável?
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OnchainDetective
· 6h atrás
4D, certo? Que efeito de filme é esse, já posso gravar av em casa!
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TokenToaster
· 6h atrás
Com esses dados ainda se acham no céu.
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CountdownToBroke
· 6h atrás
Pegar uma imagem e gerar um filme? É realmente como usar um canhão para matar um mosquito.
Avanços na tecnologia de geração de vídeo por IA: a fusão multimodal lidera uma nova era de criação
A revolução da tecnologia de geração de vídeo por IA e o seu impacto
Recentemente, um dos avanços mais significativos na área de IA foi a quebra da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de gerar vídeos a partir de texto único para ser capaz de integrar texto, imagens e áudio em uma capacidade de geração abrangente.
Alguns casos de avanços tecnológicos notáveis incluem:
O framework EX-4D, de uma grande empresa de tecnologia que é open source, consegue converter vídeos comuns em conteúdos 4D de visão livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização a partir de qualquer ângulo, algo que anteriormente exigia uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma imagem. No entanto, a veracidade dessa afirmação precisa ser verificada na prática.
A tecnologia Veo desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA pode gerar simultaneamente vídeo 4K e efeitos sonoros ambientais. A chave desta tecnologia está na realização de uma verdadeira correspondência semântica entre vídeo e áudio, resolvendo o problema da sincronização de som e imagem em cenários complexos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 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 bom, ainda há espaço para melhorar a qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços têm um significado significativo em termos de valor técnico, redução de custos e impacto na aplicação:
Em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal é exponencial. É necessário considerar simultaneamente a geração de imagens de quadro único, a coerência temporal do vídeo, a sincronização de áudio e a consistência espacial 3D, entre outros aspectos. As soluções atuais são alcançadas através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, o que reduz significativamente a barreira técnica.
A redução de custos deve-se principalmente à otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações resultaram em uma redução significativa nos custos de geração de vídeo.
No que diz respeito ao impacto das aplicações, a tecnologia de IA está a revolucionar o processo tradicional de produção de vídeo. Ela comprime um processo que antes exigia uma grande quantidade de equipamentos, espaço, mão-de-obra e tempo, em simples entradas de palavras-chave e alguns minutos de espera. Isso não apenas diminui a barreira de entrada para a produção de vídeo, mas também permite alcançar ângulos e efeitos especiais que seriam difíceis de obter com filmagens tradicionais, podendo provocar uma nova onda de reestruturação na economia dos criadores.
Essas mudanças também tiveram um impacto profundo na área de Web3 AI:
A estrutura da demanda por poder computacional está a mudar. A geração de vídeo multimodal requer uma combinação diversificada de poder computacional, criando uma nova demanda para o poder computacional ocioso distribuído.
Aumenta a necessidade de anotação de dados. A geração de vídeos de nível profissional requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio e outros dados profissionais. Isso cria novas oportunidades para fotógrafos, engenheiros de som, artistas 3D e outros que fornecem materiais de dados profissionais.
A demanda por plataformas descentralizadas aumentou. A tecnologia de IA evoluiu de uma alocação de recursos centralizada e em grande escala para uma colaboração modular, criando uma nova demanda por plataformas descentralizadas.
No futuro, a capacidade de computação, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda fusão entre cenários de Web3 AI e Web2 AI.