Teknologi Generasi Video AI Mencapai Terobosan Besar, Integrasi Multimodal Menjadi Tren Baru
Baru-baru ini, salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah perkembangan revolusioner dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berevolusi dari menghasilkan video dari teks tunggal menjadi teknologi generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik meliputi:
Kerangka EX-4D yang merupakan sumber terbuka dari sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan AI untuk secara otomatis menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun tanpa memerlukan tim pemodelan 3D profesional.
Platform "Hui Xiang" dari raksasa internet tertentu mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik hanya dengan satu gambar. Efek sebenarnya akan diverifikasi setelah pembaruan versi Pro pada bulan Agustus.
Teknologi Veo dari suatu lembaga penelitian AI telah berhasil menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara sinkron. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi suara dan gambar dalam skenario kompleks, seperti kesesuaian yang tepat antara gerakan berjalan dalam gambar dan suara langkah.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, mampu menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk meningkatkan kualitas generasi di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas dalam menghasilkan video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini membutuhkan pemrosesan generasi gambar per frame (sekitar 10^6 titik piksel), memastikan konsistensi temporal (setidaknya 100 frame), sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik), dan konsistensi ruang 3D. Saat ini, tugas kompleks ini dapat dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi kerja model besar, seperti membagi tugas menjadi modul estimasi kedalaman, konversi sudut pandang, interpolasi temporal, dan optimasi rendering.
Dalam hal pengurangan biaya, ini terutama berkat optimalisasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan ulang cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimalisasi ini memungkinkan sebuah platform video pendek untuk mencapai biaya rendah sebesar 3,67 yuan/5 detik untuk produksi video.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Dulu, sebuah iklan berdurasi 30 detik mungkin memerlukan biaya produksi ratusan ribu, sekarang hanya membutuhkan satu kata kunci dan beberapa menit waktu tunggu. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas teknologi dan modal, tetapi juga dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional, dan mungkin memicu perombakan ekonomi kreator.
Perkembangan teknologi AI Web2 ini juga memiliki dampak penting pada AI Web3:
Perubahan struktur permintaan daya komputasi menciptakan peluang baru untuk kekuatan komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, model fine-tuning, algoritma, dan platform inferensi.
Kebutuhan penandaan data meningkat, menciptakan peluang baru bagi fotografer, ahli suara, seniman 3D, dan lainnya untuk menyediakan bahan data profesional.
Teknologi AI berkembang menuju kolaborasi modular, menciptakan kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
4
Bagikan
Komentar
0/400
CryptoFortuneTeller
· 07-11 20:44
Langsung To da moon ya?
Lihat AsliBalas0
ContractTester
· 07-10 11:31
Sekali lagi bisa bersantai
Lihat AsliBalas0
PessimisticLayer
· 07-08 21:48
Sekali lagi menggambar kue, jangan bicara terlalu misterius.
Terobosan teknologi generasi video AI: Integrasi multimodal membuka era baru dalam kreasi
Teknologi Generasi Video AI Mencapai Terobosan Besar, Integrasi Multimodal Menjadi Tren Baru
Baru-baru ini, salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah perkembangan revolusioner dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berevolusi dari menghasilkan video dari teks tunggal menjadi teknologi generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik meliputi:
Kerangka EX-4D yang merupakan sumber terbuka dari sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan AI untuk secara otomatis menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun tanpa memerlukan tim pemodelan 3D profesional.
Platform "Hui Xiang" dari raksasa internet tertentu mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik hanya dengan satu gambar. Efek sebenarnya akan diverifikasi setelah pembaruan versi Pro pada bulan Agustus.
Teknologi Veo dari suatu lembaga penelitian AI telah berhasil menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara sinkron. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi suara dan gambar dalam skenario kompleks, seperti kesesuaian yang tepat antara gerakan berjalan dalam gambar dan suara langkah.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, mampu menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk meningkatkan kualitas generasi di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas dalam menghasilkan video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini membutuhkan pemrosesan generasi gambar per frame (sekitar 10^6 titik piksel), memastikan konsistensi temporal (setidaknya 100 frame), sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik), dan konsistensi ruang 3D. Saat ini, tugas kompleks ini dapat dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi kerja model besar, seperti membagi tugas menjadi modul estimasi kedalaman, konversi sudut pandang, interpolasi temporal, dan optimasi rendering.
Dalam hal pengurangan biaya, ini terutama berkat optimalisasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan ulang cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimalisasi ini memungkinkan sebuah platform video pendek untuk mencapai biaya rendah sebesar 3,67 yuan/5 detik untuk produksi video.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Dulu, sebuah iklan berdurasi 30 detik mungkin memerlukan biaya produksi ratusan ribu, sekarang hanya membutuhkan satu kata kunci dan beberapa menit waktu tunggu. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas teknologi dan modal, tetapi juga dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional, dan mungkin memicu perombakan ekonomi kreator.
Perkembangan teknologi AI Web2 ini juga memiliki dampak penting pada AI Web3:
Perubahan struktur permintaan daya komputasi menciptakan peluang baru untuk kekuatan komputasi terdistribusi yang tidak terpakai, model fine-tuning, algoritma, dan platform inferensi.
Kebutuhan penandaan data meningkat, menciptakan peluang baru bagi fotografer, ahli suara, seniman 3D, dan lainnya untuk menyediakan bahan data profesional.
Teknologi AI berkembang menuju kolaborasi modular, menciptakan kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.