A quebra de tecnologia de geração de vídeos por IA e seu impacto
Recentemente, o avanço mais notável no campo da tecnologia de IA é a melhoria significativa na capacidade de geração de vídeos multimodais. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo puramente baseada em texto para um modelo de geração de cadeia completa que pode integrar texto, imagens e áudio.
Alguns casos típicos de avanços tecnológicos merecem atenção:
A estrutura EX-4D de código aberto de uma determinada empresa de tecnologia pode converter vídeos comuns em conteúdo 4D de livre ângulo, com uma taxa de aceitação dos usuários de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização em múltiplos ângulos a partir de vídeos de um único ângulo, simplificando significativamente o trabalho que tradicionalmente exigiria uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade chamada "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" com 10 segundos de duração a partir de uma única imagem. No entanto, a veracidade dessa afirmação ainda precisa ser verificada.
A tecnologia Veo, desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA, alcançou a geração sincronizada de vídeo 4K e som ambiente. A chave para essa inovação reside na resolução do problema de correspondência semântica entre vídeo e áudio em cenários complexos, como a correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e o som dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos, baseada em um modelo de 8 bilhões de parâmetros, consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo aproximado de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o desempenho em cenários complexos ainda tenha espaço para melhorias, o controle de custos já é bastante bom.
Esses avanços tecnológicos têm um significado importante em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Do ponto de vista do valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal cresce de forma exponencial. Não só é necessário lidar com milhões de pontos de pixel em uma única imagem, como também garantir a coerência temporal de pelo menos 100 quadros, além de considerar a sincronização de áudio e a consistência espacial em 3D. Atualmente, essa tarefa complexa é realizada por meio da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos.
Na questão do controlo de custos, isso é alcançado principalmente através da otimização da arquitetura de raciocínio. Isso inclui a adoção de estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas medidas de otimização contribuíram coletivamente para resultados de geração de baixo custo e alta eficiência, como o ContentV.
No que diz respeito ao impacto das aplicações, a tecnologia de IA está a transformar os processos tradicionais de produção de vídeo. No passado, a produção de vídeo era um processo de alto custo e alta barreira, que exigia uma grande quantidade de equipamentos, espaços, mão-de-obra e trabalho de pós-produção. Agora, a IA pode simplificar este processo para a entrada de palavras-chave e alguns minutos de espera, ao mesmo tempo que consegue alcançar ângulos e efeitos especiais que seriam difíceis de obter com filmagens tradicionais. Esta transformação pode desencadear uma nova rodada de reestruturação na economia dos criadores, mudando o foco das barreiras tecnológicas e financeiras para a criatividade e a capacidade estética.
Os avanços dessas tecnologias de IA Web2 também tiveram um impacto profundo na área de IA Web3:
Primeiro, a estrutura da demanda por poder computacional mudou. A geração de vídeos multimodais requer uma combinação diversificada de poder computacional, o que criou uma nova demanda por poder computacional ocioso distribuído, bem como por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
Em segundo lugar, a demanda por anotação de dados aumentou. A geração de vídeos de nível profissional requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados especializados. O mecanismo de incentivo do Web3 pode atrair profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D para fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeo da IA.
Por fim, a tendência da tecnologia de IA passar de uma alocação de recursos em grande escala e centralizada para uma colaboração modular cria uma nova demanda para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade computacional, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo podem formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda fusão entre os cenários de IA Web3 e Web2.
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ChainWallflower
· 8h atrás
4D é bem legal, mas a taxa de reconhecimento não é muito boa.
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GasFeeCrier
· 8h atrás
Há muitos modelos de vídeo, não é? É um pouco assustador.
Ver originalResponder0
LayerHopper
· 8h atrás
Incrível, esta escala alcançou 70 mil reconhecimentos.
Avanços na tecnologia de geração de vídeo por IA: do texto ao 4D, toda a cadeia Web3 irá beneficiar.
A quebra de tecnologia de geração de vídeos por IA e seu impacto
Recentemente, o avanço mais notável no campo da tecnologia de IA é a melhoria significativa na capacidade de geração de vídeos multimodais. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo puramente baseada em texto para um modelo de geração de cadeia completa que pode integrar texto, imagens e áudio.
Alguns casos típicos de avanços tecnológicos merecem atenção:
A estrutura EX-4D de código aberto de uma determinada empresa de tecnologia pode converter vídeos comuns em conteúdo 4D de livre ângulo, com uma taxa de aceitação dos usuários de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar efeitos de visualização em múltiplos ângulos a partir de vídeos de um único ângulo, simplificando significativamente o trabalho que tradicionalmente exigiria uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma funcionalidade chamada "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" com 10 segundos de duração a partir de uma única imagem. No entanto, a veracidade dessa afirmação ainda precisa ser verificada.
A tecnologia Veo, desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA, alcançou a geração sincronizada de vídeo 4K e som ambiente. A chave para essa inovação reside na resolução do problema de correspondência semântica entre vídeo e áudio em cenários complexos, como a correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e o som dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos, baseada em um modelo de 8 bilhões de parâmetros, consegue gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo aproximado de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o desempenho em cenários complexos ainda tenha espaço para melhorias, o controle de custos já é bastante bom.
Esses avanços tecnológicos têm um significado importante em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Do ponto de vista do valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal cresce de forma exponencial. Não só é necessário lidar com milhões de pontos de pixel em uma única imagem, como também garantir a coerência temporal de pelo menos 100 quadros, além de considerar a sincronização de áudio e a consistência espacial em 3D. Atualmente, essa tarefa complexa é realizada por meio da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos.
Na questão do controlo de custos, isso é alcançado principalmente através da otimização da arquitetura de raciocínio. Isso inclui a adoção de estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas medidas de otimização contribuíram coletivamente para resultados de geração de baixo custo e alta eficiência, como o ContentV.
No que diz respeito ao impacto das aplicações, a tecnologia de IA está a transformar os processos tradicionais de produção de vídeo. No passado, a produção de vídeo era um processo de alto custo e alta barreira, que exigia uma grande quantidade de equipamentos, espaços, mão-de-obra e trabalho de pós-produção. Agora, a IA pode simplificar este processo para a entrada de palavras-chave e alguns minutos de espera, ao mesmo tempo que consegue alcançar ângulos e efeitos especiais que seriam difíceis de obter com filmagens tradicionais. Esta transformação pode desencadear uma nova rodada de reestruturação na economia dos criadores, mudando o foco das barreiras tecnológicas e financeiras para a criatividade e a capacidade estética.
Os avanços dessas tecnologias de IA Web2 também tiveram um impacto profundo na área de IA Web3:
Primeiro, a estrutura da demanda por poder computacional mudou. A geração de vídeos multimodais requer uma combinação diversificada de poder computacional, o que criou uma nova demanda por poder computacional ocioso distribuído, bem como por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.
Em segundo lugar, a demanda por anotação de dados aumentou. A geração de vídeos de nível profissional requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados especializados. O mecanismo de incentivo do Web3 pode atrair profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D para fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeo da IA.
Por fim, a tendência da tecnologia de IA passar de uma alocação de recursos em grande escala e centralizada para uma colaboração modular cria uma nova demanda para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade computacional, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo podem formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda fusão entre os cenários de IA Web3 e Web2.