Những tiến bộ đột phá trong công nghệ tạo video AI và ảnh hưởng của nó
Gần đây, một trong những thay đổi rõ rệt nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá lớn trong công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản, đến khả năng tạo ra toàn diện bằng cách tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Dưới đây là một số trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý:
Một công ty công nghệ đã mã nguồn mở một khung, có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D góc nhìn tự do, độ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này cho phép tự động tạo ra hiệu ứng xem đa góc từ video đơn góc, điều mà trước đây cần phải có một đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp để hoàn thành.
Một nền tảng AI của một công ty tuyên bố có khả năng tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh đơn. Mặc dù độ chính xác của tuyên bố này vẫn cần được kiểm chứng, nhưng nó cũng thể hiện tiềm năng của công nghệ tạo video bằng AI.
Một công nghệ được phát triển bởi một phòng thí nghiệm AI nổi tiếng có khả năng đồng bộ tạo ra video 4K và hiệu ứng âm thanh môi trường. Điểm mấu chốt của công nghệ này là đạt được sự khớp nghĩa thực sự, vượt qua thách thức của việc đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp.
Một mô hình AI của nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có khả năng tạo video 1080p trong 2,3 giây, với chi phí là 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù hiệu suất trong các cảnh phức tạp còn có không gian để cải thiện, nhưng đã đạt được thành công đáng kể trong việc kiểm soát chi phí.
Các đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các tình huống ứng dụng.
Về giá trị kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình tăng theo cấp số nhân. Nó không chỉ cần xử lý hàng triệu điểm pixel mà còn phải đảm bảo tính liên tục theo thời gian, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Bước đột phá hiện tại nằm ở việc đạt được nhiệm vụ phức tạp này thông qua phân tách mô-đun và hợp tác phân công của các mô hình lớn.
Về việc giảm chi phí, chủ yếu nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược sinh phân tầng, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động, v.v. Những tối ưu hóa này đã giúp giảm mạnh chi phí tạo video.
Về mặt ảnh hưởng ứng dụng, công nghệ AI đang thay đổi cấu trúc sản xuất video truyền thống. Nó đã đơn giản hóa quá trình cần nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và vốn, thành một thao tác nhập từ gợi ý và chờ đợi vài phút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản trong sản xuất video mà còn có thể đạt được hiệu ứng mà quay phim truyền thống khó có thể đạt được.
Những thay đổi này cũng đã có ảnh hưởng sâu sắc đến lĩnh vực Web3 AI:
Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi, từ việc theo đuổi cụm GPU quy mô lớn đồng nhất, chuyển sang cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng. Điều này tạo ra cơ hội mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán và các loại mô hình, thuật toán, nền tảng suy diễn tinh chỉnh.
Nhu cầu về gán nhãn dữ liệu tăng cường, việc tạo video chuyên nghiệp cần mô tả cảnh chính xác hơn, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh và các dữ liệu khác. Điều này tạo ra cơ hội mới cho các nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh, nghệ sĩ 3D và những người khác cung cấp tài liệu dữ liệu chuyên nghiệp.
Công nghệ AI đang phát triển theo hướng hợp tác mô-đun, điều này chính là nhu cầu mới đối với các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể tạo thành một vòng lặp tích cực tự củng cố, thúc đẩy sự hội nhập giữa các bối cảnh Web3 AI và Web2 AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DuckFluff
· 07-24 11:11
Video ngắn ngay cả mèo nhà tôi cũng có thể làm được à?
Xem bản gốcTrả lời0
LightningAllInHero
· 07-23 09:34
Lần này lại phải cháy card đồ họa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
TheShibaWhisperer
· 07-23 09:32
Chi phí đã giảm, chỉ là không có khả năng tính toán.
Đột phá mới trong tạo video AI: Công nghệ đa phương thức định hình lại cảnh quan ngành Web3
Những tiến bộ đột phá trong công nghệ tạo video AI và ảnh hưởng của nó
Gần đây, một trong những thay đổi rõ rệt nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá lớn trong công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản, đến khả năng tạo ra toàn diện bằng cách tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Dưới đây là một số trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý:
Một công ty công nghệ đã mã nguồn mở một khung, có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D góc nhìn tự do, độ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này cho phép tự động tạo ra hiệu ứng xem đa góc từ video đơn góc, điều mà trước đây cần phải có một đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp để hoàn thành.
Một nền tảng AI của một công ty tuyên bố có khả năng tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh đơn. Mặc dù độ chính xác của tuyên bố này vẫn cần được kiểm chứng, nhưng nó cũng thể hiện tiềm năng của công nghệ tạo video bằng AI.
Một công nghệ được phát triển bởi một phòng thí nghiệm AI nổi tiếng có khả năng đồng bộ tạo ra video 4K và hiệu ứng âm thanh môi trường. Điểm mấu chốt của công nghệ này là đạt được sự khớp nghĩa thực sự, vượt qua thách thức của việc đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp.
Một mô hình AI của nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có khả năng tạo video 1080p trong 2,3 giây, với chi phí là 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù hiệu suất trong các cảnh phức tạp còn có không gian để cải thiện, nhưng đã đạt được thành công đáng kể trong việc kiểm soát chi phí.
Các đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các tình huống ứng dụng.
Về giá trị kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình tăng theo cấp số nhân. Nó không chỉ cần xử lý hàng triệu điểm pixel mà còn phải đảm bảo tính liên tục theo thời gian, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Bước đột phá hiện tại nằm ở việc đạt được nhiệm vụ phức tạp này thông qua phân tách mô-đun và hợp tác phân công của các mô hình lớn.
Về việc giảm chi phí, chủ yếu nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược sinh phân tầng, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động, v.v. Những tối ưu hóa này đã giúp giảm mạnh chi phí tạo video.
Về mặt ảnh hưởng ứng dụng, công nghệ AI đang thay đổi cấu trúc sản xuất video truyền thống. Nó đã đơn giản hóa quá trình cần nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và vốn, thành một thao tác nhập từ gợi ý và chờ đợi vài phút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản trong sản xuất video mà còn có thể đạt được hiệu ứng mà quay phim truyền thống khó có thể đạt được.
Những thay đổi này cũng đã có ảnh hưởng sâu sắc đến lĩnh vực Web3 AI:
Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi, từ việc theo đuổi cụm GPU quy mô lớn đồng nhất, chuyển sang cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng. Điều này tạo ra cơ hội mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán và các loại mô hình, thuật toán, nền tảng suy diễn tinh chỉnh.
Nhu cầu về gán nhãn dữ liệu tăng cường, việc tạo video chuyên nghiệp cần mô tả cảnh chính xác hơn, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh và các dữ liệu khác. Điều này tạo ra cơ hội mới cho các nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh, nghệ sĩ 3D và những người khác cung cấp tài liệu dữ liệu chuyên nghiệp.
Công nghệ AI đang phát triển theo hướng hợp tác mô-đun, điều này chính là nhu cầu mới đối với các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể tạo thành một vòng lặp tích cực tự củng cố, thúc đẩy sự hội nhập giữa các bối cảnh Web3 AI và Web2 AI.