Kemajuan Terobosan dalam Teknologi Generasi Video AI dan Dampaknya
Salah satu perubahan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan besar dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari menghasilkan video dari teks tunggal, menjadi kemampuan generasi menyeluruh yang dapat mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Berikut adalah beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik:
Sebuah perusahaan teknologi telah mengembangkan kerangka sumber terbuka yang dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tampilan multi sudut secara otomatis dari video sudut tunggal, yang sebelumnya memerlukan tim pemodelan 3D profesional untuk menyelesaikannya.
Sebuah perusahaan platform AI mengklaim dapat menghasilkan video "berkualitas film" berdurasi 10 detik dari satu gambar. Meskipun akurasi klaim ini masih perlu diverifikasi, ini juga menunjukkan potensi teknologi generasi video AI.
Teknologi yang dikembangkan oleh laboratorium AI terkenal mampu menghasilkan video 4K dan efek suara lingkungan secara sinkron. Kunci dari teknologi ini terletak pada pencapaian pencocokan di tingkat semantik yang sejati, mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan visual dalam skenario yang kompleks.
Model AI di suatu platform video pendek memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun masih ada ruang untuk perbaikan dalam efek di bawah kondisi yang kompleks, namun sudah mencapai hasil yang baik dalam pengendalian biaya.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam aspek kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini tidak hanya memerlukan pemrosesan jutaan titik piksel, tetapi juga harus memastikan kontinuitas temporal, sinkronisasi audio, dan konsistensi ruang 3D. Terobosan saat ini terletak pada pencapaian tugas kompleks ini melalui pemecahan modular dan kolaborasi antara model besar.
Dalam hal pengurangan biaya, terutama berkat optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini telah mengurangi biaya pembuatan video secara signifikan.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah pola produksi video tradisional. Proses yang sebelumnya membutuhkan banyak peralatan, tempat, tenaga kerja, dan dana, kini disederhanakan menjadi operasi yang hanya membutuhkan beberapa menit setelah memasukkan kata kunci. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas produksi video, tetapi juga dapat mencapai efek yang sulit dicapai dengan syuting tradisional.
Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah, dari mengejar kluster GPU besar yang homogen, beralih ke kebutuhan kombinasi daya komputasi yang beragam. Ini menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai dan berbagai model, algoritma, serta platform inferensi yang disesuaikan.
Kebutuhan anotasi data meningkat, pembuatan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan, gambar referensi, gaya audio yang lebih akurat, dan data lainnya. Ini menciptakan peluang baru bagi fotografer, desainer suara, seniman 3D, dan lainnya untuk menghasilkan materi data profesional.
Teknologi AI berkembang menuju kolaborasi modular, yang pada dasarnya merupakan permintaan baru untuk platform desentralisasi. Di masa depan, daya komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
4
Bagikan
Komentar
0/400
DuckFluff
· 07-24 11:11
Video pendek bahkan kucing saya pun bisa buat?
Lihat AsliBalas0
LightningAllInHero
· 07-23 09:34
Ini pasti akan membakar kartu grafis lagi.
Lihat AsliBalas0
TheShibaWhisperer
· 07-23 09:32
Biaya telah turun, hanya saja tidak ada Daya Komputasi.
Terobosan baru dalam pembuatan video AI: Teknologi multimodal membentuk kembali lanskap industri Web3
Kemajuan Terobosan dalam Teknologi Generasi Video AI dan Dampaknya
Salah satu perubahan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan besar dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari menghasilkan video dari teks tunggal, menjadi kemampuan generasi menyeluruh yang dapat mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Berikut adalah beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik:
Sebuah perusahaan teknologi telah mengembangkan kerangka sumber terbuka yang dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tampilan multi sudut secara otomatis dari video sudut tunggal, yang sebelumnya memerlukan tim pemodelan 3D profesional untuk menyelesaikannya.
Sebuah perusahaan platform AI mengklaim dapat menghasilkan video "berkualitas film" berdurasi 10 detik dari satu gambar. Meskipun akurasi klaim ini masih perlu diverifikasi, ini juga menunjukkan potensi teknologi generasi video AI.
Teknologi yang dikembangkan oleh laboratorium AI terkenal mampu menghasilkan video 4K dan efek suara lingkungan secara sinkron. Kunci dari teknologi ini terletak pada pencapaian pencocokan di tingkat semantik yang sejati, mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan visual dalam skenario yang kompleks.
Model AI di suatu platform video pendek memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun masih ada ruang untuk perbaikan dalam efek di bawah kondisi yang kompleks, namun sudah mencapai hasil yang baik dalam pengendalian biaya.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam aspek kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Dari segi nilai teknis, kompleksitas generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini tidak hanya memerlukan pemrosesan jutaan titik piksel, tetapi juga harus memastikan kontinuitas temporal, sinkronisasi audio, dan konsistensi ruang 3D. Terobosan saat ini terletak pada pencapaian tugas kompleks ini melalui pemecahan modular dan kolaborasi antara model besar.
Dalam hal pengurangan biaya, terutama berkat optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini telah mengurangi biaya pembuatan video secara signifikan.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah pola produksi video tradisional. Proses yang sebelumnya membutuhkan banyak peralatan, tempat, tenaga kerja, dan dana, kini disederhanakan menjadi operasi yang hanya membutuhkan beberapa menit setelah memasukkan kata kunci. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas produksi video, tetapi juga dapat mencapai efek yang sulit dicapai dengan syuting tradisional.
Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah, dari mengejar kluster GPU besar yang homogen, beralih ke kebutuhan kombinasi daya komputasi yang beragam. Ini menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai dan berbagai model, algoritma, serta platform inferensi yang disesuaikan.
Kebutuhan anotasi data meningkat, pembuatan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan, gambar referensi, gaya audio yang lebih akurat, dan data lainnya. Ini menciptakan peluang baru bagi fotografer, desainer suara, seniman 3D, dan lainnya untuk menghasilkan materi data profesional.
Teknologi AI berkembang menuju kolaborasi modular, yang pada dasarnya merupakan permintaan baru untuk platform desentralisasi. Di masa depan, daya komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.