🎉【Gate 3000萬紀念】曬出我的Gate時刻,解鎖限量好禮!
Gate用戶突破3000萬!這不僅是數字,更是我們共同的故事。
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✅ 參與方式:
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2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
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推特回鏈請填表單:https://www.gate.com/questionnaire/6872
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🧠 創意提示:不限元素內容風格,曬圖帶有如Gate logo、Gate色彩、週邊產品、GT圖案、活動紀念品、活動現場圖等均可參與!
活動截止於7月25日 24:00 UTC+8
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AI視頻生成技術新突破 Web3與創作經濟面臨重構
AI視頻生成技術的突破與未來發展
近期AI領域最引人注目的進展莫過於多模態視頻生成技術的重大突破。這項技術已經從單純的文本生成視頻,演變爲整合文本、圖像和音頻的全鏈路生成技術。
這一技術突破的幾個顯著案例包括:
某科技公司開源的EX-4D框架,能將普通單目視頻轉換爲自由視角的4D內容,用戶認可度高達70.7%。這項技術使得AI能自動生成任意角度的觀看效果,而這在過去需要專業的3D建模團隊才能完成。
某AI平台推出的"繪想"功能,聲稱能夠通過一張圖片生成10秒鍾的"電影級"質量視頻。不過,這一聲明的真實性還有待進一步驗證。
某AI研究機構開發的Veo技術,能夠實現4K視頻和環境音的同步生成。這項技術的關鍵在於實現了真正語義層面的音畫匹配,克服了復雜場景下的同步難題。
某短視頻平台的ContentV技術,擁有80億參數,能在2.3秒內生成1080p視頻,成本爲3.67元/5秒。雖然成本控制不錯,但在復雜場景的生成質量上還有待提高。
這些技術突破在視頻質量、生成成本和應用場景等方面都具有重大意義。從技術角度來看,多模態視頻生成的復雜度是指數級的,涉及圖像生成、時序連貫性、音頻同步和3D空間一致性等多個方面。目前,通過模塊化分解和大模型分工協作,這些復雜任務得以實現。
在成本方面,推理架構的優化,包括分層生成策略、緩存復用機制和動態資源分配,大大降低了生成成本。這使得AI視頻生成在經濟性上更具優勢。
對應用領域的影響也十分顯著。傳統視頻制作是一個資金密集型行業,而AI技術將這個過程簡化爲提示詞輸入和幾分鍾的等待,同時還能實現傳統拍攝難以達到的視角和特效。這可能會引發創作者經濟的重新洗牌,將重點從技術和資金門檻轉移到創意和審美能力上。
這些變化與Web3 AI之間存在密切聯繫:
算力需求結構的改變可能會增加對分布式閒置算力的需求,以及各種分布式微調模型、算法和推理平台的需求。
數據標注需求也將增強。生成專業級視頻需要精準的場景描述、參考圖像、音頻風格、攝像機運動軌跡和光照條件等專業數據。Web3的激勵機制可以鼓勵專業人士提供高質量的數據素材。
AI技術從集中式大規模資源調配向模塊化協作轉變,本身就代表了對去中心化平台的新需求。未來,算力、數據、模型和激勵機制可能會形成自我強化的良性循環,推動Web3 AI和Web2 AI場景的深度融合。