AI video üretim teknolojisindeki atılımlar yeni fırsatlar sunuyor

Son zamanlarda AI alanındaki en dikkat çekici ilerlemelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki突破. Bu teknoloji, tek bir metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim teknolojisine evrim geçirmiştir.

Bu teknik atılım birçok alanda kendini göstermektedir:

1. Bir şirketin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, tek gözlü videoları serbest açıdan 4D içeriğe dönüştürebilir ve kullanıcı onay oranı %70,7'dir. Bu, AI'nın otomatik olarak herhangi bir açıdan izleme efekti üretebileceği anlamına geliyor ve bu, geçmişte profesyonel bir 3D modelleme ekibi gerektiriyordu.

2. Bir platform tarafından sunulan "Çizim Hayali" işlevinin bir resimden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz doğrulanmamıştır.

3. Bir araştırma kurumunun Veo teknolojisi, 4K video ve ortam sesini senkronize bir şekilde üretebilmektedir. Bu teknolojinin anahtarı, video ve sesin gerçek anlamda eşleşmesini sağlamasıdır ve karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluklarını aşmaktadır.

4. Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor ve maliyeti 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretilmesindeki kalite hala geliştirilme alanı buluyor.

Bu atılımlar, teknik değer, maliyet düşürme ve uygulama etkileri gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır:

1. Teknik Değer: Çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir düzeydedir. Modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği ile verimli bir üretim süreci gerçekleştirilmiştir.

2. Maliyet düşürme: Hiyerarşik üretim stratejileri, önbellek tekrar kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi optimizasyonlar, üretim maliyetlerini önemli ölçüde azaltmıştır.

3. Uygulama Etkisi: AI teknolojisi, geleneksel video üretiminin ağır varlık süreçlerini basit bir ipucu girişi ve birkaç dakikalık bekleme süresine sıkıştırabilir, bu da içerik üreticileri ekonomisinde yeniden bir yeniden yapılanmaya yol açabilir.

Bu değişiklikler Web3 AI alanında da etki yarattı:

1. Hesaplama gücü talep yapısının değişmesi, dağıtılmış boşta kalan hesaplama gücü ile çeşitli ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni fırsatlar yarattı.

2. Veri etiketleme gereksinimlerinin artması, profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sunmasını teşvik edebilir ve Web3 teşvik mekanizması aracılığıyla AI video üretim yeteneklerini artırabilir.

3. AI teknolojisi modüler işbirliğine doğru gelişiyor, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep yaratıyor ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının entegrasyonunu teşvik etmesi bekleniyor.