Percées et développement futur de la technologie de génération vidéo par IA

Les avancées les plus remarquables dans le domaine de l'IA ces derniers temps sont sans doute les percées majeures dans la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une simple génération de vidéos à partir de texte, à une technologie de génération de bout en bout intégrant texte, images et audio.

Quelques cas remarquables de cette percée technologique incluent :

1. Le cadre EX-4D open source d'une certaine entreprise technologique peut convertir des vidéos monoculaires ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs de 70,7 %. Cette technologie permet à l'IA de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle, ce qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.

2. Une fonctionnalité "Hui Xiang" lancée par une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de qualité "cinématographique" de 10 secondes à partir d'une image. Cependant, la véracité de cette déclaration doit encore être vérifiée.

3. La technologie Veo développée par un institut de recherche en IA permet la génération synchronisée de vidéos 4K et de sons d'environnement. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'une correspondance audio-visuelle au niveau sémantique réel, surmontant ainsi les défis de synchronisation dans des scènes complexes.

4. La technologie ContentV d'une certaine plateforme de vidéos courtes possède 8 milliards de paramètres, capable de générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuans/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, la qualité de génération dans des scènes complexes doit encore être améliorée.

Ces percées technologiques ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération vidéo multimodale est exponentielle, impliquant plusieurs aspects tels que la génération d'images, la cohérence temporelle, la synchronisation audio et la cohérence spatiale 3D. Actuellement, grâce à la décomposition modulaire et à la collaboration entre grands modèles, ces tâches complexes sont réalisées.

En termes de coûts, l'optimisation de l'architecture de raisonnement, y compris les stratégies de génération hiérarchiques, les mécanismes de réutilisation de cache et l'allocation dynamique des ressources, a considérablement réduit les coûts de génération. Cela rend la génération vidéo par IA plus avantageuse sur le plan économique.

L'impact sur les domaines d'application est également très significatif. La production vidéo traditionnelle est une industrie à forte intensité de capital, tandis que la technologie AI simplifie ce processus en n'exigeant qu'une entrée de mots-clés et quelques minutes d'attente, tout en permettant d'atteindre des angles et des effets spéciaux difficiles à réaliser avec des tournages traditionnels. Cela pourrait provoquer un remaniement de l'économie des créateurs, déplaçant l'accent des barrières technologiques et financières vers la créativité et la sensibilité esthétique.

Ces changements sont étroitement liés à l'IA Web3 :

1. Le changement dans la structure de la demande en puissance de calcul pourrait augmenter la demande pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, ainsi que pour divers modèles de micro-ajustement distribués, algorithmes et plateformes d'inférence.

2. Les besoins en annotation de données vont également augmenter. La création de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de mouvement de la caméra et des conditions d'éclairage, parmi d'autres données spécialisées. Le mécanisme d'incitation du Web3 peut encourager les professionnels à fournir des matériaux de données de haute qualité.

3. La technologie AI passe d'une allocation de ressources centralisée à grande échelle à une collaboration modulaire, ce qui représente en soi une nouvelle demande pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant la fusion profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.