تقنية إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي تحقق突破ًا ، و Web3 AI تشهد فرصًا جديدة

#突破 وتأثير تقنية إنتاج الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي

أحدث التطورات الملحوظة في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا هي الانفراجة الكبيرة في تقنية توليد الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من توليد الفيديو من النصوص فقط إلى تقنية توليد شاملة تدمج النصوص والصور والصوت.

فيما يلي بعض حالات الاختراق التكنولوجي التي تستحق الاهتمام:

1. إطار EX-4D: يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث تصل نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. تتيح هذه التقنية إمكانية إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة الزوايا من فيديو واحد، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب في السابق فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.

2. منصة "绘想": تدعي أنها قادرة على استخدام صورة واحدة لإنشاء فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ. لا يزال تأثير هذه التقنية الفعلي بحاجة إلى مزيد من التح验证.

3. Veo: قادر على تحقيق توليد متزامن لفيديو 4K والأصوات البيئية. تبرز ميزته التقنية الأساسية في تحقيق تطابق حقيقي على المستوى الدلالي، متغلبًا على تحديات التزامن بين الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.

4. ContentV: يحتوي على 8 مليارات معلمة، يمكنه إنتاج فيديو بدقة 1080p خلال 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من التحكم الجيد في التكاليف، إلا أن هناك مجالاً لتحسين معالجة المشاهد المعقدة.

تتمتع هذه الإنجازات التقنية بأهمية كبيرة في جوانب مثل جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:

أولاً، فإن التعقيد الفني لتوليد الفيديو متعدد الأنماط هو أُسِّي. لا يتطلب الأمر فقط معالجة توليد الصور في إطار واحد، بل يجب أيضًا ضمان التناسق الزمني، وتزامن الصوت، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، من خلال التفكيك النمطي والتعاون بين النماذج الكبيرة، أصبحت هذه المهام المعقدة ممكنة.

ثانياً، تم تحقيق الانخفاض الكبير في التكاليف بفضل تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد الهرمي، وآلية إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.

أخيرًا، هذه الاختراقات التكنولوجية تعيد تشكيل صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. ستقوم تقنية الذكاء الاصطناعي بتقليص عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في السابق الكثير من الأجهزة والمواقع والموارد البشرية والوقت إلى مجرد كلمة رئيسية وانتظار لبضع دقائق. هذا لا يقلل فقط من عتبة إنتاج الفيديو، بل يوفر أيضًا المزيد من الإمكانيات للمبدعين.

كان لهذه التغييرات تأثير عميق أيضًا على مجال Web3 AI:

1. هيكل طلب القدرة الحاسوبية يتغير، مما يخلق فرصًا جديدة للقدرات الحاسوبية الموزعة غير المستخدمة.

2. زيادة الطلب على التوصيف البيانات الاحترافية قد تحفز المهنيين من مختلف المجالات للمشاركة في توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.

3. تتجه تقنية الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، مما يخلق طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية.

في المستقبل، مع التطور المتزامن للقوة الحسابية والبيانات والنماذج وآليات الحوافز، قد نشهد المزيد من الاندماج بين سيناريوهات الذكاء الاصطناعي Web3 و Web2. سيجلب هذا الاندماج فرصًا وتحديات جديدة للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي بأكمله.