#突破 تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتأثيرها
في الآونة الأخيرة، كان أبرز الاختراقات في مجال تقنيات الذكاء الاصطناعي هو التحسين الملحوظ لقدرة توليد الفيديوهات متعددة الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من القدرة على توليد الفيديوهات من نصوص خالصة إلى نمط توليد متكامل يجمع بين النصوص والصور والصوت.
هناك بعض حالات突破 تقنية نموذجية تستحق الانتباه:
الإطار المفتوح EX-4D الذي طورتها شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية حرة، بمعدل قبول من قبل المستخدمين يصل إلى 70.7%. تتيح هذه التقنية إمكانية إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة الزوايا من الفيديو الأحادي الزاوية، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب تقليديًا فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.
تدعي ميزة "مخطط الأفكار" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على توليد فيديو بجودة "فيلم" بطول 10 ثوانٍ من صورة واحدة. ومع ذلك، لا يزال يتعين التحقق من صحة هذا البيان.
تم تطوير تقنية Veo من قبل أحد معاهد الأبحاث التي تركز على الذكاء الاصطناعي لتحقيق توليد متزامن لمقاطع الفيديو بدقة 4K والصوت البيئي. كانت النقطة الرئيسية في هذا الاختراق هي حل مشكلة المطابقة الدلالية بين الفيديو والصوت في المشاهد المعقدة، مثل التطابق الدقيق بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير تعتمد على نموذج مكون من 8 مليارات معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة حوالي 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن الأداء في المشاهد المعقدة لا يزال بحاجة إلى تحسين، إلا أن التحكم في التكلفة قد أصبح جيدًا جدًا.
تتمتع هذه الاختراقات التكنولوجية بأهمية كبيرة في جوانب مثل جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد生成 الفيديو متعدد الأنماط ينمو بشكل أسي. فهو لا يحتاج فقط إلى معالجة ملايين نقاط البكسل في إطار واحد، ولكن يجب أيضًا ضمان تماسك زمني لا يقل عن 100 إطار، بالإضافة إلى مراعاة تزامن الصوت واتساق الفضاء ثلاثي الأبعاد. حاليًا، من خلال التفكيك المعياري والتعاون بين النماذج الكبيرة، تم تحقيق هذه المهمة المعقدة.
فيما يتعلق بالتحكم في التكاليف، يتم تحقيق ذلك بشكل رئيسي من خلال تحسين بنية الاستدلال. وهذا يشمل اعتماد استراتيجيات التوليد الهرمية، وآليات إعادة استخدام الذاكرة المؤقتة، وتخصيص الموارد الديناميكي. تساهم هذه التدابير التحسينية مجتمعة في تحقيق نتائج منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة مثل ContentV.
فيما يتعلق بتأثير التطبيقات، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل عملية إنتاج الفيديو التقليدية. في الماضي، كانت إنتاج الفيديو عملية مكلفة للغاية وذات عوائق مرتفعة، تتطلب الكثير من المعدات، والمساحات، والعمالة، والعمل اللاحق. أما الآن، فيمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط هذه العملية إلى مجرد إدخال كلمات مفتاحية مع بضع دقائق من الانتظار، بينما يمكنه أيضًا تحقيق بعض الزوايا والتأثيرات التي يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. قد تؤدي هذه الثورة إلى جولة جديدة من إعادة تنظيم اقتصاد المبدعين، حيث يتم تحويل التركيز من العوائق التقنية والمالية إلى القدرة على الإبداع والجماليات.
لقد كان لتقدم هذه التقنيات في الذكاء الاصطناعي في Web2 تأثير عميق أيضًا على مجال الذكاء الاصطناعي في Web3:
أولاً، تغير هيكل طلب القوة الحاسوبية. يتطلب إنشاء الفيديوهات متعددة الأنماط مجموعة متنوعة من تركيبات القوة الحاسوبية، مما يخلق طلباً جديداً على القوة الحاسوبية الفائضة الموزعة ومجموعة متنوعة من نماذج التعديل الموزعة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
ثانياً، تزداد الحاجة إلى وضع علامات على البيانات. يتطلب إنتاج فيديو احترافي وصفاً دقيقاً للمشاهد، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف الإضاءة، وغيرها من البيانات الاحترافية. يمكن لآلية التحفيز في Web3 جذب محترفين مثل المصورين، ومهندسي الصوت، وفناني الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد لتقديم مواد بيانات عالية الجودة، وبالتالي تعزيز قدرة توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.
أخيرًا، إن الاتجاه الذي تتجه فيه تقنية الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع نحو التعاون المعياري، يخلق بحد ذاته طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتيًا، مما يدفع إلى الاندماج العميق بين مشاهد Web3 AI و Web2 AI.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تحقق تقدمًا: من النص إلى 4D كاملة السلسلة ستستفيد Web3
#突破 تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتأثيرها
في الآونة الأخيرة، كان أبرز الاختراقات في مجال تقنيات الذكاء الاصطناعي هو التحسين الملحوظ لقدرة توليد الفيديوهات متعددة الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من القدرة على توليد الفيديوهات من نصوص خالصة إلى نمط توليد متكامل يجمع بين النصوص والصور والصوت.
هناك بعض حالات突破 تقنية نموذجية تستحق الانتباه:
الإطار المفتوح EX-4D الذي طورتها شركة تكنولوجيا معينة يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية حرة، بمعدل قبول من قبل المستخدمين يصل إلى 70.7%. تتيح هذه التقنية إمكانية إنشاء تأثيرات مشاهدة متعددة الزوايا من الفيديو الأحادي الزاوية، مما يبسط بشكل كبير العمل الذي كان يتطلب تقليديًا فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.
تدعي ميزة "مخطط الأفكار" التي أطلقتها منصة AI معينة أنها قادرة على توليد فيديو بجودة "فيلم" بطول 10 ثوانٍ من صورة واحدة. ومع ذلك، لا يزال يتعين التحقق من صحة هذا البيان.
تم تطوير تقنية Veo من قبل أحد معاهد الأبحاث التي تركز على الذكاء الاصطناعي لتحقيق توليد متزامن لمقاطع الفيديو بدقة 4K والصوت البيئي. كانت النقطة الرئيسية في هذا الاختراق هي حل مشكلة المطابقة الدلالية بين الفيديو والصوت في المشاهد المعقدة، مثل التطابق الدقيق بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير تعتمد على نموذج مكون من 8 مليارات معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة حوالي 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن الأداء في المشاهد المعقدة لا يزال بحاجة إلى تحسين، إلا أن التحكم في التكلفة قد أصبح جيدًا جدًا.
تتمتع هذه الاختراقات التكنولوجية بأهمية كبيرة في جوانب مثل جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد生成 الفيديو متعدد الأنماط ينمو بشكل أسي. فهو لا يحتاج فقط إلى معالجة ملايين نقاط البكسل في إطار واحد، ولكن يجب أيضًا ضمان تماسك زمني لا يقل عن 100 إطار، بالإضافة إلى مراعاة تزامن الصوت واتساق الفضاء ثلاثي الأبعاد. حاليًا، من خلال التفكيك المعياري والتعاون بين النماذج الكبيرة، تم تحقيق هذه المهمة المعقدة.
فيما يتعلق بالتحكم في التكاليف، يتم تحقيق ذلك بشكل رئيسي من خلال تحسين بنية الاستدلال. وهذا يشمل اعتماد استراتيجيات التوليد الهرمية، وآليات إعادة استخدام الذاكرة المؤقتة، وتخصيص الموارد الديناميكي. تساهم هذه التدابير التحسينية مجتمعة في تحقيق نتائج منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة مثل ContentV.
فيما يتعلق بتأثير التطبيقات، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل عملية إنتاج الفيديو التقليدية. في الماضي، كانت إنتاج الفيديو عملية مكلفة للغاية وذات عوائق مرتفعة، تتطلب الكثير من المعدات، والمساحات، والعمالة، والعمل اللاحق. أما الآن، فيمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط هذه العملية إلى مجرد إدخال كلمات مفتاحية مع بضع دقائق من الانتظار، بينما يمكنه أيضًا تحقيق بعض الزوايا والتأثيرات التي يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. قد تؤدي هذه الثورة إلى جولة جديدة من إعادة تنظيم اقتصاد المبدعين، حيث يتم تحويل التركيز من العوائق التقنية والمالية إلى القدرة على الإبداع والجماليات.
لقد كان لتقدم هذه التقنيات في الذكاء الاصطناعي في Web2 تأثير عميق أيضًا على مجال الذكاء الاصطناعي في Web3:
أولاً، تغير هيكل طلب القوة الحاسوبية. يتطلب إنشاء الفيديوهات متعددة الأنماط مجموعة متنوعة من تركيبات القوة الحاسوبية، مما يخلق طلباً جديداً على القوة الحاسوبية الفائضة الموزعة ومجموعة متنوعة من نماذج التعديل الموزعة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.
ثانياً، تزداد الحاجة إلى وضع علامات على البيانات. يتطلب إنتاج فيديو احترافي وصفاً دقيقاً للمشاهد، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف الإضاءة، وغيرها من البيانات الاحترافية. يمكن لآلية التحفيز في Web3 جذب محترفين مثل المصورين، ومهندسي الصوت، وفناني الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد لتقديم مواد بيانات عالية الجودة، وبالتالي تعزيز قدرة توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.
أخيرًا، إن الاتجاه الذي تتجه فيه تقنية الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع نحو التعاون المعياري، يخلق بحد ذاته طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتيًا، مما يدفع إلى الاندماج العميق بين مشاهد Web3 AI و Web2 AI.