Прорыв и влияние технологий генерации видео с помощью ИИ

Недавний наиболее заметный прогресс в области ИИ — это значительный прорыв в технологии многомодальной генерации видео. Эта технология развивалась от простого текстового генерации видео до всесторонней генерации, интегрирующей текст, изображения и аудио.

Вот несколько примеров технологических прорывов, которые стоит отметить:

1. EX-4D框架: может преобразовывать обычное видео в 4D контент с произвольным углом обзора, уровень приемлемости пользователями достигает 70.7%. Эта технология позволяет создавать многогранные эффекты просмотра из одного видео, значительно упрощая работу, которая ранее требовала команды профессиональных 3D моделлеров.

2. Платформа "绘想": заявляет, что может создавать 10-секундные видео "кинематографического" качества из одного изображения. Фактическая эффективность этой технологии еще предстоит проверить.

3. Veo: Способен осуществлять синхронное создание 4K-видео и окружающего звука. Его ключевое технологическое преимущество заключается в реализации настоящего семантического соответствия, что преодолевает проблему синхронизации звука и изображения в сложных сценах.

4. ContentV: Обладает 8 миллиардами параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат осуществляется должным образом, все еще есть место для улучшения в обработке сложных сцен.

Эти технологические прорывы имеют огромное значение в таких аспектах, как качество видео, затраты на создание и области применения:

Во-первых, сложность технологий генерации мультимодальных видео является экспоненциальной. Это не только требует обработки генерации одиночного кадра, но и обеспечения временной согласованности, синхронизации аудио и согласованности в 3D-пространстве. В настоящее время благодаря модульной декомпозиции и сотрудничеству больших моделей эти сложные задачи стали осуществимыми.

Во-вторых, значительное снижение затрат стало возможным благодаря оптимизации архитектуры вывода, включая стратегию генерации на основе уровней, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов.

В заключение, эти технологические прорывы меняют традиционную индустрию видеопроизводства. Технология ИИ сжимает процесс видеопроизводства, который ранее требовал большого количества оборудования, площадей, людей и времени, до всего лишь одного ключевого слова и нескольких минут ожидания. Это не только снижает порог входа в видеопроизводство, но и предоставляет создателям больше возможностей.

Эти изменения также оказали глубокое влияние на сферу Web3 AI:

1. Структура需求 на вычислительную мощность изменилась, создав новые возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности.

2. Увеличение спроса на профессиональную разметку данных может стимулировать специалистов из различных областей участвовать в предоставлении обучающих данных для ИИ.

3. Технологии ИИ развиваются в сторону модульного сотрудничества, создавая новые потребности для децентрализованных платформ.

В будущем, с согласованным развитием вычислительной мощности, данных, моделей и механизмов стимулов, мы можем увидеть дальнейшую интеграцию сцен Web3 AI и Web2 AI. Эта интеграция принесет новые возможности и вызовы для всей экосистемы ИИ.