🎉【Gate 3000万纪念】晒出我的Gate时刻,解锁限量好礼!
Gate用户突破3000万!这不仅是数字,更是我们共同的故事。
还记得第一次开通账号的激动,抢购成功的喜悦,或陪伴你的Gate周边吗?
📸 参与 #我的Gate时刻# ,在Gate广场晒出你的故事,一起见证下一个3000万!
✅ 参与方式:
1️⃣ 带话题 #我的Gate时刻# ,发布包含Gate元素的照片或视频
2️⃣ 搭配你的Gate故事、祝福或感言更佳
3️⃣ 分享至Twitter(X)可参与浏览量前10额外奖励
推特回链请填表单:https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 独家奖励:
🏆 创意大奖(3名):Gate × F1红牛联名赛车模型一辆
👕 共创纪念奖(10名): 国际米兰同款球员卫衣
🥇 参与奖(50名):Gate 品牌抱枕
📣 分享奖(10名):Twitter前10浏览量,送Gate × 国米小夜灯!
*海外用户红牛联名赛车折合为 $200 合约体验券,国米同款球衣折合为 $50 合约体验券,国米小夜灯折合为 $30 合约体验券,品牌抱枕折合为 $20 合约体验券发放
🧠 创意提示:不限元素内容风格,晒图带有如Gate logo、Gate色彩、周边产品、GT图案、活动纪念品、活动现场图等均可参与!
活动截止于7月25日 24:00 UTC+8
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AI视频生成技术新突破 Web3与创作经济面临重构
AI视频生成技术的突破与未来发展
近期AI领域最引人注目的进展莫过于多模态视频生成技术的重大突破。这项技术已经从单纯的文本生成视频,演变为整合文本、图像和音频的全链路生成技术。
这一技术突破的几个显著案例包括:
某科技公司开源的EX-4D框架,能将普通单目视频转换为自由视角的4D内容,用户认可度高达70.7%。这项技术使得AI能自动生成任意角度的观看效果,而这在过去需要专业的3D建模团队才能完成。
某AI平台推出的"绘想"功能,声称能够通过一张图片生成10秒钟的"电影级"质量视频。不过,这一声明的真实性还有待进一步验证。
某AI研究机构开发的Veo技术,能够实现4K视频和环境音的同步生成。这项技术的关键在于实现了真正语义层面的音画匹配,克服了复杂场景下的同步难题。
某短视频平台的ContentV技术,拥有80亿参数,能在2.3秒内生成1080p视频,成本为3.67元/5秒。虽然成本控制不错,但在复杂场景的生成质量上还有待提高。
这些技术突破在视频质量、生成成本和应用场景等方面都具有重大意义。从技术角度来看,多模态视频生成的复杂度是指数级的,涉及图像生成、时序连贯性、音频同步和3D空间一致性等多个方面。目前,通过模块化分解和大模型分工协作,这些复杂任务得以实现。
在成本方面,推理架构的优化,包括分层生成策略、缓存复用机制和动态资源分配,大大降低了生成成本。这使得AI视频生成在经济性上更具优势。
对应用领域的影响也十分显著。传统视频制作是一个资金密集型行业,而AI技术将这个过程简化为提示词输入和几分钟的等待,同时还能实现传统拍摄难以达到的视角和特效。这可能会引发创作者经济的重新洗牌,将重点从技术和资金门槛转移到创意和审美能力上。
这些变化与Web3 AI之间存在密切联系:
算力需求结构的改变可能会增加对分布式闲置算力的需求,以及各种分布式微调模型、算法和推理平台的需求。
数据标注需求也将增强。生成专业级视频需要精准的场景描述、参考图像、音频风格、摄像机运动轨迹和光照条件等专业数据。Web3的激励机制可以鼓励专业人士提供高质量的数据素材。
AI技术从集中式大规模资源调配向模块化协作转变,本身就代表了对去中心化平台的新需求。未来,算力、数据、模型和激励机制可能会形成自我强化的良性循环,推动Web3 AI和Web2 AI场景的深度融合。