Прорывные достижения в технологии генерации видео с помощью ИИ и их влияние
Одним из самых заметных изменений в области ИИ в последнее время стало значительное достижение в технологии многомодального генерации видео. Эта технология развилась от создания видео только на основе текста до полной генерации, которая может интегрировать текст, изображения и звук.
Вот несколько примеров впечатляющих технологических прорывов:
Технологическая компания открыла исходный код фреймворка, который может преобразовывать обычные видео в контент свободного просмотра в 4D, при этом уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет автоматически создавать многогранный просмотр из видео с единственной перспективы, что в прошлом требовало наличия профессиональной команды по 3D-моделированию.
AI-платформа одной компании утверждает, что может создавать 10-секундные видео в "киночном" качестве из одного изображения. Хотя точность этого утверждения еще предстоит проверить, оно также демонстрирует потенциал технологий генерации видео на основе ИИ.
Технология, разработанная известной лабораторией ИИ, способна синхронно генерировать 4K-видео и звуковые эффекты окружающей среды. Ключевым аспектом этой технологии является достижение настоящего семантического соответствия, что позволяет преодолеть трудности синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
У ИИ-модели одной из платформ коротких видео 8 миллиардов параметров, она может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя в сложных сценах есть пространство для улучшения, в области контроля затрат уже достигнуты неплохие результаты.
Эти технологические прорывы имеют серьезное значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость генерации и сценарии применения:
С точки зрения технической ценности, сложность многомодальной генерации видео растет экспоненциально. Это не только требует обработки огромного количества пикселей, но также должно обеспечивать последовательность во времени, синхронизацию аудио и согласованность в 3D-пространстве. Настоящий прорыв заключается в реализации этой сложной задачи через модульное разложение и сотрудничество больших моделей.
Снижение затрат в основном стало возможным благодаря оптимизации архитектуры вывода, включая иерархическую стратегию генерации, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти оптимизации значительно снизили стоимость генерации видео.
В области влияния приложений технологии ИИ меняют традиционное производство видео. Они упрощают процесс, который раньше требовал большого количества оборудования, площадей, рабочего времени и средств, до простого ввода подсказки и ожидания несколько минут. Это не только снижает барьер для производства видео, но и позволяет достигать эффектов, которые трудно реализовать при традиционной съемке.
Эти изменения также оказали глубокое воздействие на сферу Web3 AI:
Изменяется структура спроса на вычислительную мощность: от стремления к однородным крупномасштабным GPU-кластерам к необходимости разнообразия комбинаций вычислительной мощности. Это создает новые возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности и различных моделей, алгоритмов и платформ вывода.
Увеличение потребности в аннотированных данных, профессиональная генерация видео требует более точных описаний сцен, эталонных изображений, аудиостилей и других данных. Это создает новые возможности для фотографов, звукорежиссеров, 3D-художников и других, предоставляющих профессиональные данные.
Развитие AI-технологий в сторону модульного сотрудничества само по себе является новой потребностью для децентрализованных платформ. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут образовать самоусиливающийся положительный цикл, способствующий интеграции сцен Web3 AI и Web2 AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
4
Поделиться
комментарий
0/400
DuckFluff
· 07-24 11:11
Маленькое видео может сделать даже моя кошка?
Посмотреть ОригиналОтветить0
LightningAllInHero
· 07-23 09:34
Это снова будет жечь видеокарты, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
TheShibaWhisperer
· 07-23 09:32
Стоимость упала, просто нет вычислительной мощности.
Новые прорывы в генерации видео с помощью ИИ: мультимодальные технологии переосмысляют ландшафт отрасли Web3
Прорывные достижения в технологии генерации видео с помощью ИИ и их влияние
Одним из самых заметных изменений в области ИИ в последнее время стало значительное достижение в технологии многомодального генерации видео. Эта технология развилась от создания видео только на основе текста до полной генерации, которая может интегрировать текст, изображения и звук.
Вот несколько примеров впечатляющих технологических прорывов:
Технологическая компания открыла исходный код фреймворка, который может преобразовывать обычные видео в контент свободного просмотра в 4D, при этом уровень одобрения пользователей достигает 70,7%. Эта технология позволяет автоматически создавать многогранный просмотр из видео с единственной перспективы, что в прошлом требовало наличия профессиональной команды по 3D-моделированию.
AI-платформа одной компании утверждает, что может создавать 10-секундные видео в "киночном" качестве из одного изображения. Хотя точность этого утверждения еще предстоит проверить, оно также демонстрирует потенциал технологий генерации видео на основе ИИ.
Технология, разработанная известной лабораторией ИИ, способна синхронно генерировать 4K-видео и звуковые эффекты окружающей среды. Ключевым аспектом этой технологии является достижение настоящего семантического соответствия, что позволяет преодолеть трудности синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
У ИИ-модели одной из платформ коротких видео 8 миллиардов параметров, она может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, стоимость составляет 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя в сложных сценах есть пространство для улучшения, в области контроля затрат уже достигнуты неплохие результаты.
Эти технологические прорывы имеют серьезное значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость генерации и сценарии применения:
С точки зрения технической ценности, сложность многомодальной генерации видео растет экспоненциально. Это не только требует обработки огромного количества пикселей, но также должно обеспечивать последовательность во времени, синхронизацию аудио и согласованность в 3D-пространстве. Настоящий прорыв заключается в реализации этой сложной задачи через модульное разложение и сотрудничество больших моделей.
Снижение затрат в основном стало возможным благодаря оптимизации архитектуры вывода, включая иерархическую стратегию генерации, механизм повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти оптимизации значительно снизили стоимость генерации видео.
В области влияния приложений технологии ИИ меняют традиционное производство видео. Они упрощают процесс, который раньше требовал большого количества оборудования, площадей, рабочего времени и средств, до простого ввода подсказки и ожидания несколько минут. Это не только снижает барьер для производства видео, но и позволяет достигать эффектов, которые трудно реализовать при традиционной съемке.
Эти изменения также оказали глубокое воздействие на сферу Web3 AI:
Изменяется структура спроса на вычислительную мощность: от стремления к однородным крупномасштабным GPU-кластерам к необходимости разнообразия комбинаций вычислительной мощности. Это создает новые возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности и различных моделей, алгоритмов и платформ вывода.
Увеличение потребности в аннотированных данных, профессиональная генерация видео требует более точных описаний сцен, эталонных изображений, аудиостилей и других данных. Это создает новые возможности для фотографов, звукорежиссеров, 3D-художников и других, предоставляющих профессиональные данные.
Развитие AI-технологий в сторону модульного сотрудничества само по себе является новой потребностью для децентрализованных платформ. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулов могут образовать самоусиливающийся положительный цикл, способствующий интеграции сцен Web3 AI и Web2 AI.