Проривні досягнення в технології генерації відео за допомогою ШІ та їхній вплив
Останнім часом однією з найзначніших змін у сфері штучного інтелекту стало суттєве досягнення в технології мультимодального генерування відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео лише з тексту до можливості інтеграції тексту, зображень та аудіо в комплексну генерацію.
Ось кілька вражаючих прикладів технологічних проривів:
Технічна компанія відкрила вихідний код фреймворку, який може перетворювати звичайні відео на контент вільного перегляду 4D, а рівень схвалення користувачів становить 70,7%. Ця технологія дозволяє автоматично генерувати ефект перегляду з багатьох кутів з одноточкових відео, що раніше вимагало професійної команди 3D-моделювання.
AI платформа певної компанії стверджує, що може згенерувати 10-секундна "кіноякісне" відео з одного зображення. Хоча точність цієї заяви ще потребує перевірки, вона також демонструє потенціал технології генерації відео на основі ШІ.
Технологія, розроблена відомою лабораторією штучного інтелекту, здатна синхронно генерувати 4K відео та звукові ефекти навколишнього середовища. Ключем до цієї технології є досягнення справжнього семантичного відповідності, що дозволяє подолати виклики синхронізації звуку та зображення в складних сценах.
Штучна інтелектуальна модель на певній платформі коротких відео має 8 мільярдів параметрів і може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість становить 3,67 юаня/5 секунд. Хоча в складних сценах є можливість для покращення, проте вже досягнуто непоганих результатів у контролі витрат.
Ці технологічні прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, витрати на виробництво та сценарії застосування:
Щодо технічної вартості, складність генерації мультимодальних відео зростає експоненційно. Це не лише потребує обробки величезної кількості пікселів, але й повинно забезпечувати послідовність у часі, синхронізацію аудіо та просторову консистентність 3D. Сучасний прорив полягає в реалізації цього складного завдання через модульне розділення та співпрацю великих моделей.
Зниження витрат в основному завдяки оптимізації архітектури висновку, включаючи ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів тощо. Ці оптимізації значно знизили витрати на генерацію відео.
У сфері впливу застосувань технології ШІ змінюють традиційну структуру відеовиробництва. Вони спрощують процес, який раніше вимагав великої кількості обладнання, місць, людських ресурсів та фінансування, до операції, яка потребує лише введення підказок і очікування кількох хвилин. Це не лише знижує бар'єри для відеовиробництва, але й дозволяє досягти ефектів, які важко реалізувати традиційною зйомкою.
Ці зміни також мали глибокий вплив на сферу Web3 AI:
Структура попиту на обчислювальну потужність змінилася: від прагнення до однорідних масштабних GPU-кластерів до потреби в різноманітних комбінаціях обчислювальної потужності. Це створює нові можливості для розподіленої незайнятої обчислювальної потужності та різноманітних моделей, алгоритмів і платформ для висновків.
Потреби в маркуванні даних зросли, професійна генерація відео вимагає більш точної опису сцен, референсних зображень, звукових стилів та інших даних. Це створює нові можливості для фотографів, звукових дизайнерів, 3D-художників та інших професіоналів для створення професійних матеріалів.
Технології штучного інтелекту розвиваються в напрямку модульної співпраці, що само по собі є новою потребою децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть створити позитивний цикл самопідкріплення, сприяючи інтеграції Web3 AI та Web2 AI.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DuckFluff
· 07-24 11:11
Маленьке відео навіть моя кішка може зробити?
Переглянути оригіналвідповісти на0
LightningAllInHero
· 07-23 09:34
Це знову спалить графічну карту?
Переглянути оригіналвідповісти на0
TheShibaWhisperer
· 07-23 09:32
Вартість знизилася, просто немає обчислювальної потужності.
Новий прорив у генерації відео за допомогою AI: мультимодальні технології перетворюють ландшафт індустрії Web3
Проривні досягнення в технології генерації відео за допомогою ШІ та їхній вплив
Останнім часом однією з найзначніших змін у сфері штучного інтелекту стало суттєве досягнення в технології мультимодального генерування відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео лише з тексту до можливості інтеграції тексту, зображень та аудіо в комплексну генерацію.
Ось кілька вражаючих прикладів технологічних проривів:
Технічна компанія відкрила вихідний код фреймворку, який може перетворювати звичайні відео на контент вільного перегляду 4D, а рівень схвалення користувачів становить 70,7%. Ця технологія дозволяє автоматично генерувати ефект перегляду з багатьох кутів з одноточкових відео, що раніше вимагало професійної команди 3D-моделювання.
AI платформа певної компанії стверджує, що може згенерувати 10-секундна "кіноякісне" відео з одного зображення. Хоча точність цієї заяви ще потребує перевірки, вона також демонструє потенціал технології генерації відео на основі ШІ.
Технологія, розроблена відомою лабораторією штучного інтелекту, здатна синхронно генерувати 4K відео та звукові ефекти навколишнього середовища. Ключем до цієї технології є досягнення справжнього семантичного відповідності, що дозволяє подолати виклики синхронізації звуку та зображення в складних сценах.
Штучна інтелектуальна модель на певній платформі коротких відео має 8 мільярдів параметрів і може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість становить 3,67 юаня/5 секунд. Хоча в складних сценах є можливість для покращення, проте вже досягнуто непоганих результатів у контролі витрат.
Ці технологічні прориви мають велике значення в таких аспектах, як якість відео, витрати на виробництво та сценарії застосування:
Щодо технічної вартості, складність генерації мультимодальних відео зростає експоненційно. Це не лише потребує обробки величезної кількості пікселів, але й повинно забезпечувати послідовність у часі, синхронізацію аудіо та просторову консистентність 3D. Сучасний прорив полягає в реалізації цього складного завдання через модульне розділення та співпрацю великих моделей.
Зниження витрат в основному завдяки оптимізації архітектури висновку, включаючи ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів тощо. Ці оптимізації значно знизили витрати на генерацію відео.
У сфері впливу застосувань технології ШІ змінюють традиційну структуру відеовиробництва. Вони спрощують процес, який раніше вимагав великої кількості обладнання, місць, людських ресурсів та фінансування, до операції, яка потребує лише введення підказок і очікування кількох хвилин. Це не лише знижує бар'єри для відеовиробництва, але й дозволяє досягти ефектів, які важко реалізувати традиційною зйомкою.
Ці зміни також мали глибокий вплив на сферу Web3 AI:
Структура попиту на обчислювальну потужність змінилася: від прагнення до однорідних масштабних GPU-кластерів до потреби в різноманітних комбінаціях обчислювальної потужності. Це створює нові можливості для розподіленої незайнятої обчислювальної потужності та різноманітних моделей, алгоритмів і платформ для висновків.
Потреби в маркуванні даних зросли, професійна генерація відео вимагає більш точної опису сцен, референсних зображень, звукових стилів та інших даних. Це створює нові можливості для фотографів, звукових дизайнерів, 3D-художників та інших професіоналів для створення професійних матеріалів.
Технології штучного інтелекту розвиваються в напрямку модульної співпраці, що само по собі є новою потребою децентралізованих платформ. У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть створити позитивний цикл самопідкріплення, сприяючи інтеграції Web3 AI та Web2 AI.