AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve etkileri
Son zamanlarda AI teknolojisi alanındaki en dikkat çekici atılım, çok modlu video üretim yeteneğinin önemli ölçüde artmasıdır. Bu teknoloji, başlangıçta yalnızca metin tabanlı video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam zincir üretim modeline gelişmiştir.
Dikkate değer birkaç tipik teknolojik atılım örneği:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, normal videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebiliyor ve kullanıcı onayı %70,7'ye ulaşıyor. Bu teknoloji, tek bir açıdan çekilen videoların çok açılı izleme etkisi oluşturmasını mümkün kılıyor ve geleneksel olarak profesyonel 3D modelleme ekiplerinin tamamlaması gereken işi büyük ölçüde basitleştiriyor.
Bir AI platformunun "Çizim Düşü" özelliği, tek bir resimden 10 saniye uzunluğunda "film kalitesinde" bir video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu beyanın doğruluğu henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyuyor.
Bir AI araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesin senkronize üretilmesini sağladı. Bu突破的关键在于解决了复杂场景下视频和音频的语义匹配问题，如画面中的走路动作与脚步声的精确对应。
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreli modeline dayanarak, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti yaklaşık 3.67 yuan/5 saniye. Karmaşık sahnelerdeki performansının geliştirilmesi gereken alanlar olsa da, maliyet kontrolü açısından oldukça iyi.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları açısından büyük bir öneme sahiptir:
Teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir artış göstermektedir. Bu, yalnızca tek bir çerçevedeki milyonlarca piksel noktasını işlemekle kalmaz, aynı zamanda en az 100 çerçeve boyunca zaman tutarlılığını sağlamayı ve ses senkronizasyonu ile 3D alan tutarlılığını göz önünde bulundurmayı da gerektirir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği sayesinde bu karmaşık görev gerçekleştirilmektedir.
Maliyet kontrolü açısından, esasen çıkarım mimarisinin optimize edilmesi yoluyla gerçekleştirilir. Bu, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi yöntemleri içerir. Bu optimizasyon önlemleri, ContentV gibi düşük maliyetli ve yüksek verimli üretim sonuçlarını bir araya getirir.
Uygulama etkisi açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini altüst ediyor. Geçmişte, video üretimi yüksek maliyetli ve yüksek giriş engeline sahip bir süreçti; çok sayıda ekipman, alan, insan gücü ve sonrası çalışma gerektiriyordu. Ancak şimdi, AI bu süreci birkaç dakikalık bekleme süresi ile giriş ipuçları vermeye indirgemekte ve geleneksel çekimlerle ulaşılması zor olan bazı açılara ve efektlere ulaşmayı sağlamaktadır. Bu devrim, yaratıcı ekonomide yeni bir yeniden şekillenmeye yol açabilir, odak noktasını teknik ve finansal engellerden yaratıcılık ve estetik yeteneklere kaydırabilir.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemeler, Web3 AI alanında da derin etkiler yarattı:
Öncelikle, hesap gücü talep yapısı değişti. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesap gücü kombinasyonlarına ihtiyaç duymaktadır; bu da dağıtılmış atıl hesap gücü ile çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni bir talep yaratmaktadır.
İkincisi, veri etiketleme talebi artmaktadır. Profesyonel düzeyde video üretmek, kesin sahne tanımları, referans görüntüleri, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi uzman verilerine ihtiyaç duyar. Web3'ün teşvik mekanizması, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçıları gibi profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamasını çekerek, AI video üretim yeteneklerini artırabilir.
Son olarak, AI teknolojisinin merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine doğru gelişme eğilimi, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratmaktadır. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir, bu da Web3 AI ve Web2 AI senaryolarının derinlemesine entegrasyonunu teşvik edebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Likes
Reward
11
4
Repost
Share
Comment
0/400
ChainWallflower
· 13h ago
4D gerçekten havalı ama kabul oranı pek iyi değil.
AI video üretim teknolojisindeki atılım: metinden 4D tam bağlantılı Web3 fayda sağlayacak
AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve etkileri
Son zamanlarda AI teknolojisi alanındaki en dikkat çekici atılım, çok modlu video üretim yeteneğinin önemli ölçüde artmasıdır. Bu teknoloji, başlangıçta yalnızca metin tabanlı video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam zincir üretim modeline gelişmiştir.
Dikkate değer birkaç tipik teknolojik atılım örneği:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, normal videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebiliyor ve kullanıcı onayı %70,7'ye ulaşıyor. Bu teknoloji, tek bir açıdan çekilen videoların çok açılı izleme etkisi oluşturmasını mümkün kılıyor ve geleneksel olarak profesyonel 3D modelleme ekiplerinin tamamlaması gereken işi büyük ölçüde basitleştiriyor.
Bir AI platformunun "Çizim Düşü" özelliği, tek bir resimden 10 saniye uzunluğunda "film kalitesinde" bir video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu beyanın doğruluğu henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyuyor.
Bir AI araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesin senkronize üretilmesini sağladı. Bu突破的关键在于解决了复杂场景下视频和音频的语义匹配问题，如画面中的走路动作与脚步声的精确对应。
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreli modeline dayanarak, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyeti yaklaşık 3.67 yuan/5 saniye. Karmaşık sahnelerdeki performansının geliştirilmesi gereken alanlar olsa da, maliyet kontrolü açısından oldukça iyi.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları açısından büyük bir öneme sahiptir:
Teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir artış göstermektedir. Bu, yalnızca tek bir çerçevedeki milyonlarca piksel noktasını işlemekle kalmaz, aynı zamanda en az 100 çerçeve boyunca zaman tutarlılığını sağlamayı ve ses senkronizasyonu ile 3D alan tutarlılığını göz önünde bulundurmayı da gerektirir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği sayesinde bu karmaşık görev gerçekleştirilmektedir.
Maliyet kontrolü açısından, esasen çıkarım mimarisinin optimize edilmesi yoluyla gerçekleştirilir. Bu, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi yöntemleri içerir. Bu optimizasyon önlemleri, ContentV gibi düşük maliyetli ve yüksek verimli üretim sonuçlarını bir araya getirir.
Uygulama etkisi açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini altüst ediyor. Geçmişte, video üretimi yüksek maliyetli ve yüksek giriş engeline sahip bir süreçti; çok sayıda ekipman, alan, insan gücü ve sonrası çalışma gerektiriyordu. Ancak şimdi, AI bu süreci birkaç dakikalık bekleme süresi ile giriş ipuçları vermeye indirgemekte ve geleneksel çekimlerle ulaşılması zor olan bazı açılara ve efektlere ulaşmayı sağlamaktadır. Bu devrim, yaratıcı ekonomide yeni bir yeniden şekillenmeye yol açabilir, odak noktasını teknik ve finansal engellerden yaratıcılık ve estetik yeteneklere kaydırabilir.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemeler, Web3 AI alanında da derin etkiler yarattı:
Öncelikle, hesap gücü talep yapısı değişti. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesap gücü kombinasyonlarına ihtiyaç duymaktadır; bu da dağıtılmış atıl hesap gücü ile çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni bir talep yaratmaktadır.
İkincisi, veri etiketleme talebi artmaktadır. Profesyonel düzeyde video üretmek, kesin sahne tanımları, referans görüntüleri, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi uzman verilerine ihtiyaç duyar. Web3'ün teşvik mekanizması, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçıları gibi profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamasını çekerek, AI video üretim yeteneklerini artırabilir.
Son olarak, AI teknolojisinin merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine doğru gelişme eğilimi, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratmaktadır. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir, bu da Web3 AI ve Web2 AI senaryolarının derinlemesine entegrasyonunu teşvik edebilir.