التحولات والفرص الناجمة عن突破 تقنية إنتاج الفيديو بالذكاء الاصطناعي
أحدث تقدم ملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا هو突破 تقنية توليد الفيديو متعددة الأنماط. لقد تطورت هذه التقنية من توليد الفيديو بناءً على نص واحد إلى حلول توليد كاملة تجمع بين النصوص والصور والصوت.
تشمل بعض الاختراقات التكنولوجية الملحوظة:
إطار EX-4D مفتوح المصدر: يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث تصل نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. هذه التقنية تجعل الذكاء الاصطناعي قادراً على إنشاء تأثيرات مشاهدة من أي زاوية تلقائيًا، دون الحاجة إلى فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.
منصة "绘想": تدعي القدرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوان. التأثير الفعلي لا يزال بحاجة إلى التحقق منه بشكل أكبر.
تقنية Veo: قادرة على إنتاج فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في الوقت نفسه. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل المطابقة الدقيقة بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
ContentV: يمتلك 80 مليار معلمة، يمكنه إنشاء فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. رغم أن التحكم في التكلفة جيد، إلا أن هناك مجالًا لتحسين جودة التوليد في المشاهد المعقدة.
تُعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
من حيث التعقيد الفني، فإن توليد الفيديو متعدد الوسائط ينطوي على زيادة هائلة في كمية الحسابات. يتطلب معالجة توليد الصورة الفردية (حوالي 10^6 نقطة بكسل)، وضمان التناسق الزمني (ما لا يقل عن 100 إطار)، وتزامن الصوت (10^4 نقطة عينة في الثانية) بالإضافة إلى التناسق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، من خلال التفكيك المعياري والتعاون في العمل بين النماذج الكبيرة، أصبحت هذه المهام المعقدة ممكنة.
في جانب تقليل التكاليف، يعود الفضل بشكل رئيسي إلى تحسين بنية الاستدلال. يشمل ذلك استراتيجية التوليد المتدرجة (توليد الهيكل الأساسي أولاً بدقة منخفضة، ثم تعزيز محتوى التصوير بدقة عالية)، وآلية إعادة استخدام التخزين المؤقت (إعادة استخدام المشاهد المتشابهة) بالإضافة إلى تخصيص الموارد الديناميكي (تعديل عمق النموذج وفقًا لتعقيد المحتوى).
في جانب تأثير التطبيقات، يقوم الذكاء الاصطناعي بتغيير عملية إنتاج الفيديو التقليدية. في الماضي، قد تتطلب إعلان مدته 30 ثانية مئات الآلاف من تكلفة الإنتاج. الآن، يبسط الذكاء الاصطناعي هذه العملية إلى إدخال كلمات رئيسية وانتظار لبضع دقائق، بينما يمكنه أيضًا تحقيق زوايا وتأثيرات يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. قد تؤدي هذه الثورة إلى تغييرات كبيرة في مجال الاقتصاد الإبداعي بأسره.
لقد كان لهذه التقدمات التكنولوجية تأثير عميق أيضًا على مجال Web3 AI:
يتغير هيكل طلب القوة الحاسوبية. يتطلب إنشاء الفيديو متعدد الأنماط تركيبات متنوعة من القوة الحاسوبية، مما يخلق طلبًا جديدًا على القوة الحاسوبية الموزعة غير المستخدمة، ونماذج التعديل الموزعة المختلفة، ومنصات الخوارزميات والاستدلال.
تعزيز متطلبات وضع العلامات على البيانات. يتطلب إنشاء فيديو احترافي أوصاف مشهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف إضاءة وغيرها من البيانات الاحترافية. يمكن أن تشجع آلية الحوافز في Web3 المصورين، ومهندسي الصوت، وفناني 3D على تقديم مواد بيانات عالية الجودة، مما يعزز من قدرة توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.
زيادة الطلب على المنصات اللامركزية. بدأ الذكاء الاصطناعي في الانتقال من توزيع الموارد المركزية على نطاق واسع إلى التعاون المعياري، وهذا بحد ذاته هو طلب جديد على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات الحوافز حلقة تعزز ذاتها، مما يدفع بالاندماج العميق بين مشاهد الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
NftDeepBreather
· 08-13 07:05
بدأ المضاربون على الكلاب يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي مرة أخرى!
شاهد النسخة الأصليةرد0
TopEscapeArtist
· 08-12 05:22
أشعر أن هناك فقاعة سوق أخرى ستبدأ. الدعم الفني لفريقنا لا يزال غير قوي بما فيه الكفاية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasGrillMaster
· 08-11 18:23
صراحةً، ليس هناك ما يدعو للقلق بشأن نسبة قبول تزيد عن 70.
ت突破生成 الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي: تقنية متعددة الوسائط تؤدي إلى تحول في اقتصاد الإبداع
التحولات والفرص الناجمة عن突破 تقنية إنتاج الفيديو بالذكاء الاصطناعي
أحدث تقدم ملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا هو突破 تقنية توليد الفيديو متعددة الأنماط. لقد تطورت هذه التقنية من توليد الفيديو بناءً على نص واحد إلى حلول توليد كاملة تجمع بين النصوص والصور والصوت.
تشمل بعض الاختراقات التكنولوجية الملحوظة:
إطار EX-4D مفتوح المصدر: يمكنه تحويل مقاطع الفيديو العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث تصل نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. هذه التقنية تجعل الذكاء الاصطناعي قادراً على إنشاء تأثيرات مشاهدة من أي زاوية تلقائيًا، دون الحاجة إلى فريق نمذجة ثلاثية الأبعاد محترف.
منصة "绘想": تدعي القدرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوان. التأثير الفعلي لا يزال بحاجة إلى التحقق منه بشكل أكبر.
تقنية Veo: قادرة على إنتاج فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في الوقت نفسه. تتغلب هذه التقنية على تحديات تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة، مثل المطابقة الدقيقة بين حركة المشي في الصورة وصوت الخطوات.
ContentV: يمتلك 80 مليار معلمة، يمكنه إنشاء فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. رغم أن التحكم في التكلفة جيد، إلا أن هناك مجالًا لتحسين جودة التوليد في المشاهد المعقدة.
تُعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق:
من حيث التعقيد الفني، فإن توليد الفيديو متعدد الوسائط ينطوي على زيادة هائلة في كمية الحسابات. يتطلب معالجة توليد الصورة الفردية (حوالي 10^6 نقطة بكسل)، وضمان التناسق الزمني (ما لا يقل عن 100 إطار)، وتزامن الصوت (10^4 نقطة عينة في الثانية) بالإضافة إلى التناسق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الآن، من خلال التفكيك المعياري والتعاون في العمل بين النماذج الكبيرة، أصبحت هذه المهام المعقدة ممكنة.
في جانب تقليل التكاليف، يعود الفضل بشكل رئيسي إلى تحسين بنية الاستدلال. يشمل ذلك استراتيجية التوليد المتدرجة (توليد الهيكل الأساسي أولاً بدقة منخفضة، ثم تعزيز محتوى التصوير بدقة عالية)، وآلية إعادة استخدام التخزين المؤقت (إعادة استخدام المشاهد المتشابهة) بالإضافة إلى تخصيص الموارد الديناميكي (تعديل عمق النموذج وفقًا لتعقيد المحتوى).
في جانب تأثير التطبيقات، يقوم الذكاء الاصطناعي بتغيير عملية إنتاج الفيديو التقليدية. في الماضي، قد تتطلب إعلان مدته 30 ثانية مئات الآلاف من تكلفة الإنتاج. الآن، يبسط الذكاء الاصطناعي هذه العملية إلى إدخال كلمات رئيسية وانتظار لبضع دقائق، بينما يمكنه أيضًا تحقيق زوايا وتأثيرات يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي. قد تؤدي هذه الثورة إلى تغييرات كبيرة في مجال الاقتصاد الإبداعي بأسره.
لقد كان لهذه التقدمات التكنولوجية تأثير عميق أيضًا على مجال Web3 AI:
يتغير هيكل طلب القوة الحاسوبية. يتطلب إنشاء الفيديو متعدد الأنماط تركيبات متنوعة من القوة الحاسوبية، مما يخلق طلبًا جديدًا على القوة الحاسوبية الموزعة غير المستخدمة، ونماذج التعديل الموزعة المختلفة، ومنصات الخوارزميات والاستدلال.
تعزيز متطلبات وضع العلامات على البيانات. يتطلب إنشاء فيديو احترافي أوصاف مشهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، ومسارات حركة الكاميرا، وظروف إضاءة وغيرها من البيانات الاحترافية. يمكن أن تشجع آلية الحوافز في Web3 المصورين، ومهندسي الصوت، وفناني 3D على تقديم مواد بيانات عالية الجودة، مما يعزز من قدرة توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي.
زيادة الطلب على المنصات اللامركزية. بدأ الذكاء الاصطناعي في الانتقال من توزيع الموارد المركزية على نطاق واسع إلى التعاون المعياري، وهذا بحد ذاته هو طلب جديد على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات الحوافز حلقة تعزز ذاتها، مما يدفع بالاندماج العميق بين مشاهد الذكاء الاصطناعي في Web3 وWeb2.