Avances en la tecnología de generación de videos con IA y su impacto
Recientemente, el avance más notable en el campo de la tecnología de IA ha sido la mejora significativa de la capacidad de generación de videos multimodales. Esta tecnología ha evolucionado desde la generación de videos a partir de texto puro hasta un modelo de generación de cadena completa que puede integrar texto, imágenes y audio.
Varios casos típicos de avances tecnológicos merecen atención:
El marco EX-4D de una empresa tecnológica de código abierto puede convertir videos comunes en contenido 4D de vista libre, con una tasa de aceptación del 70.7% por parte de los usuarios. Esta tecnología hace posible generar efectos de visualización desde múltiples ángulos a partir de videos de un solo ángulo, lo que simplifica enormemente el trabajo que tradicionalmente requeriría un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA ha lanzado la función "Hui Xiang" que afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún debe ser verificada.
La tecnología Veo desarrollada por una institución de investigación en inteligencia artificial ha logrado la generación sincronizada de video 4K y sonido ambiental. La clave de este avance radica en resolver el problema de coincidencia semántica entre video y audio en escenas complejas, como la correspondencia precisa entre la acción de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos, basada en un modelo de 8 mil millones de parámetros, puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque aún hay margen para mejorar en escenarios complejos, el control de costos ya es bastante bueno.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en términos de calidad de video, costo de generación y escenarios de aplicación:
Desde la perspectiva del valor técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece de manera exponencial. No solo necesita procesar millones de píxeles de una única imagen, sino también garantizar la coherencia temporal de al menos 100 fotogramas, al mismo tiempo que se considera la sincronización de audio y la consistencia espacial 3D. Actualmente, esta compleja tarea se logra a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos.
En términos de control de costos, se logra principalmente mediante la optimización de la arquitectura de inferencia. Esto incluye la adopción de estrategias de generación por capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, entre otros métodos. Estas medidas de optimización han contribuido conjuntamente a generar resultados de bajo costo y alta eficiencia, como ContentV.
En términos de impacto en la aplicación, la tecnología de IA está revolucionando el proceso tradicional de producción de video. En el pasado, la producción de video era un proceso costoso y de alta barrera de entrada, que requería una gran cantidad de equipos, espacios, mano de obra y trabajo de postproducción. Ahora, la IA puede simplificar este proceso a la entrada de palabras clave y unos minutos de espera, al mismo tiempo que puede lograr algunos ángulos y efectos especiales difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría desencadenar una nueva ronda de reordenamiento en la economía de los creadores, desplazando el enfoque de las barreras tecnológicas y financieras hacia la creatividad y la capacidad estética.
Los avances en estas tecnologías de IA de Web2 también han tenido un profundo impacto en el campo de la IA de Web3:
Primero, la estructura de la demanda de potencia computacional ha cambiado. La generación de videos multimodales requiere una combinación diversificada de potencia computacional, lo que crea una nueva demanda para la potencia computacional distribuida ociosa, así como para varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
En segundo lugar, la demanda de etiquetado de datos ha aumentado. Generar videos de nivel profesional requiere datos especializados como descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de cámara y condiciones de iluminación. El mecanismo de incentivos de Web3 puede atraer a profesionales como fotógrafos, ingenieros de sonido y artistas 3D para proporcionar materiales de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de video de IA.
Finalmente, la tendencia de la tecnología AI de pasar de la asignación de recursos a gran escala centralizada a la colaboración modular crea una nueva demanda para las plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la fusión profunda entre los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
11 me gusta
Recompensa
11
4
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
ChainWallflower
· hace13h
4D está bastante genial, solo que la tasa de reconocimiento no es muy buena.
Ver originalesResponder0
GasFeeCrier
· hace13h
Hay demasiados modelos de video, es un poco aterrador.
Ver originalesResponder0
LayerHopper
· hace13h
Increíble, esta escala ha alcanzado 70,000 aprobaciones.
Innovaciones en la tecnología de generación de videos con IA: de texto a 4D, Web3 se beneficiará.
Avances en la tecnología de generación de videos con IA y su impacto
Recientemente, el avance más notable en el campo de la tecnología de IA ha sido la mejora significativa de la capacidad de generación de videos multimodales. Esta tecnología ha evolucionado desde la generación de videos a partir de texto puro hasta un modelo de generación de cadena completa que puede integrar texto, imágenes y audio.
Varios casos típicos de avances tecnológicos merecen atención:
El marco EX-4D de una empresa tecnológica de código abierto puede convertir videos comunes en contenido 4D de vista libre, con una tasa de aceptación del 70.7% por parte de los usuarios. Esta tecnología hace posible generar efectos de visualización desde múltiples ángulos a partir de videos de un solo ángulo, lo que simplifica enormemente el trabajo que tradicionalmente requeriría un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA ha lanzado la función "Hui Xiang" que afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún debe ser verificada.
La tecnología Veo desarrollada por una institución de investigación en inteligencia artificial ha logrado la generación sincronizada de video 4K y sonido ambiental. La clave de este avance radica en resolver el problema de coincidencia semántica entre video y audio en escenas complejas, como la correspondencia precisa entre la acción de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos, basada en un modelo de 8 mil millones de parámetros, puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque aún hay margen para mejorar en escenarios complejos, el control de costos ya es bastante bueno.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en términos de calidad de video, costo de generación y escenarios de aplicación:
Desde la perspectiva del valor técnico, la complejidad de la generación de video multimodal crece de manera exponencial. No solo necesita procesar millones de píxeles de una única imagen, sino también garantizar la coherencia temporal de al menos 100 fotogramas, al mismo tiempo que se considera la sincronización de audio y la consistencia espacial 3D. Actualmente, esta compleja tarea se logra a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos.
En términos de control de costos, se logra principalmente mediante la optimización de la arquitectura de inferencia. Esto incluye la adopción de estrategias de generación por capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, entre otros métodos. Estas medidas de optimización han contribuido conjuntamente a generar resultados de bajo costo y alta eficiencia, como ContentV.
En términos de impacto en la aplicación, la tecnología de IA está revolucionando el proceso tradicional de producción de video. En el pasado, la producción de video era un proceso costoso y de alta barrera de entrada, que requería una gran cantidad de equipos, espacios, mano de obra y trabajo de postproducción. Ahora, la IA puede simplificar este proceso a la entrada de palabras clave y unos minutos de espera, al mismo tiempo que puede lograr algunos ángulos y efectos especiales difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría desencadenar una nueva ronda de reordenamiento en la economía de los creadores, desplazando el enfoque de las barreras tecnológicas y financieras hacia la creatividad y la capacidad estética.
Los avances en estas tecnologías de IA de Web2 también han tenido un profundo impacto en el campo de la IA de Web3:
Primero, la estructura de la demanda de potencia computacional ha cambiado. La generación de videos multimodales requiere una combinación diversificada de potencia computacional, lo que crea una nueva demanda para la potencia computacional distribuida ociosa, así como para varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
En segundo lugar, la demanda de etiquetado de datos ha aumentado. Generar videos de nivel profesional requiere datos especializados como descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de cámara y condiciones de iluminación. El mecanismo de incentivos de Web3 puede atraer a profesionales como fotógrafos, ingenieros de sonido y artistas 3D para proporcionar materiales de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de video de IA.
Finalmente, la tendencia de la tecnología AI de pasar de la asignación de recursos a gran escala centralizada a la colaboración modular crea una nueva demanda para las plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la fusión profunda entre los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.