التقدم الثوري في تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتأثيره

أحد التغيرات الملحوظة مؤخراً في مجال الذكاء الاصطناعي هو الاختراق الكبير في تقنية إنشاء الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من إنشاء فيديوهات من نصوص فقط إلى القدرة على دمج النصوص والصور والصوت لإنشاء محتوى شامل.

إليك بعض حالات الاختراق التكنولوجي الملحوظة:

1. أصدرت شركة تكنولوجيا إطار عمل مفتوح المصدر يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى رباعي الأبعاد بزاوية حرة، حيث بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. تجعل هذه التقنية من الممكن توليد تأثيرات عرض متعددة الزوايا تلقائيًا من مقاطع الفيديو بزاوية واحدة، وهو أمر كان يتطلب في الماضي فريقًا محترفًا من نمذجي ثلاثي الأبعاد.

2. تدعي منصة الذكاء الاصطناعي لشركة معينة أنها قادرة على إنتاج فيديو بجودة "سينمائية" بطول 10 ثوانٍ من صورة واحدة. على الرغم من أن دقة هذا الادعاء لا تزال بحاجة إلى التحقق، إلا أنه يظهر أيضًا إمكانيات تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي.

3. تقنية طورتها مختبرات AI الشهيرة قادرة على إنشاء فيديو بدقة 4K وتأثيرات صوتية في نفس الوقت. تكمن أهمية هذه التقنية في تحقيق تطابق حقيقي على المستوى الدلالي، مما يتغلب على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.

4. تمتلك نموذج AI على منصة فيديو قصيرة 8 مليارات من المعلمات، ويمكنه إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن الأداء في المشاهد المعقدة لا يزال بحاجة إلى تحسين، إلا أنه قد حقق نتائج جيدة في التحكم في التكاليف.

تعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق.

1. من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد إنشاء الفيديوهات متعددة الوسائط ينمو بشكل متسارع. فهو لا يحتاج فقط إلى معالجة كميات هائلة من بكسلات الصورة، بل يجب أن يضمن أيضًا استمرارية الزمن، وتزامن الصوت، والتوافق المكاني ثلاثي الأبعاد. إن الانجازات الحالية تتمثل في تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال تقسيمها إلى وحدات والعمل التعاوني بين النماذج الكبيرة.

2. في جانب خفض التكاليف، يعود الفضل بشكل رئيسي إلى تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استراتيجية التوليد متعددة المستويات، وآلية إعادة استخدام الذاكرة المؤقتة، وتخصيص الموارد الديناميكي، وغيرها. أدت هذه التحسينات إلى انخفاض كبير في تكلفة إنتاج الفيديو.

3. في جانب تأثير التطبيقات، تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تغيير نمط إنتاج الفيديو التقليدي. حيث تبسط العملية التي كانت تتطلب في السابق الكثير من المعدات، والمكان، والعمالة، والتمويل، إلى مجرد إدخال كلمات إرشادية ثم الانتظار لبضع دقائق. وهذا لا يقلل فقط من عتبة إنتاج الفيديو، بل يمكن أن يحقق أيضًا تأثيرات يصعب الوصول إليها عبر التصوير التقليدي.

هذه التغييرات كان لها تأثير عميق أيضًا على مجال Web3 AI:

1. هيكل طلب قوة الحوسبة يتغير، من السعي وراء تجمعات GPU الكبيرة المتجانسة، إلى الحاجة إلى مزيج متنوع من قوة الحوسبة. وهذا يخلق فرصًا جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة ومختلف نماذج التعديل الدقيق، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.

2. زيادة متطلبات وسم البيانات، يتطلب إنتاج الفيديو الاحترافي وصفًا دقيقًا للمشاهد، وصورًا مرجعية، وأنماط صوتية، وما إلى ذلك من البيانات. وهذا يخلق فرصًا جديدة لمصوري الصور، ومهندسي الصوت، وفناني 3D لتوفير مواد بيانات احترافية.

3. تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا بحد ذاته يمثل طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزيز إيجابية ذاتية، مما يدفع نحو دمج سيناريوهات الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.