Прорив технології генерації відео за допомогою штучного інтелекту приносить нові можливості

Нещодавній значний прогрес у сфері штучного інтелекту - це прорив у технології генерації мультимедійних відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео з одного тексту до інтеграції тексту, зображень та аудіо в повноцінну генерацію.

Це технологічне досягнення проявляється в кількох аспектах:

1. Відкритий фреймворк EX-4D, розроблений певною компанією, може перетворювати однокадрове відео на контент у вільному 4D-форматі, а рівень схвалення користувачів становить 70,7%. Це означає, що ШІ може автоматично генерувати ефекти перегляду з будь-якого кута, що раніше вимагало професійної команди 3D-моделювання.

2. Платформа представила функцію "Малювання думок", яка стверджує, що може з одного зображення створити 10-секундне відео "кіноякісного" рівня. Проте, достовірність цієї заяви ще потребує перевірки.

3. В дослідницькому інституті технологія Veo може синхронно генерувати 4K відео та навколишній звук. Ключовим аспектом цієї технології є досягнення справжнього семантичного відповідності між відео та аудіо, що дозволяє подолати виклики синхронізації звуку і зображення в складних сценах.

4. Технологія ContentV певної платформи короткометражних відео має 8 мільярдів параметрів і може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість становить 3,67 юаня за 5 секунд. Незважаючи на непогане контролювання витрат, якість генерації в складних сценах все ще має простір для покращення.

Ці прориви мають важливе значення в аспектах технічної цінності, зниження витрат та впливу на застосування:

1. Технічна цінність: складність генерації мультимодальних відео є експоненційною. Завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей було досягнуто ефективного процесу генерації.

2. Зниження витрат: оптимізація архітектури висновків, включаючи ієрархічні стратегії генерації, механізми повторного використання кешу та динамічне розподілення ресурсів, суттєво знизила витрати на генерацію.

3. Вплив застосувань: технології ШІ скоротять традиційні важкі процеси виробництва відео до простого введення підказок та кількох хвилин очікування, що може спричинити нову реорганізацію економіки творців.

Ці зміни також вплинули на сферу Web3 AI:

1. Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила нові можливості для розподіленої незайнятої обчислювальної потужності та різноманітних моделей, алгоритмів і платформ для інференції.

2. Потреби в аннотації даних зростають, що може спонукати професіоналів надавати високоякісні дані, посилюючи можливості генерації AI-відео через механізми стимулювання Web3.

3. Розвиток модульної співпраці в технології штучного інтелекту створює нові потреби для децентралізованих платформ, що обіцяє сприяти інтеграції сцен Web3 AI та Web2 AI.