La transformación y las oportunidades que trae el avance en la tecnología de generación de videos con IA
Un avance notable reciente en el campo de la IA es la ruptura de la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de texto único a una solución de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.
Algunos avances tecnológicos notables incluyen:
Marco de código abierto EX-4D: puede convertir videos comunes en contenido 4D de perspectiva libre, con un alto nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite que la IA genere automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo, sin necesidad de un equipo profesional de modelado 3D.
Plataforma "Huixiang": afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. El efecto específico aún necesita ser verificado más a fondo.
Tecnología Veo: capaz de generar simultáneamente video 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización audio-visual en escenas complejas, como la coincidencia precisa entre los movimientos de caminar en la imagen y los sonidos de los pasos.
ContentV: Con 8 mil millones de parámetros, puede generar un video en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es adecuado, aún hay margen de mejora en la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en términos de calidad de video, costos de generación y escenarios de aplicación:
En términos de complejidad técnica, la generación de videos multimodales implica un aumento exponencial en la cantidad de cálculos. Necesita manejar la generación de imágenes de un solo cuadro (aproximadamente 10^6 puntos de píxeles), garantizar la coherencia temporal (al menos 100 cuadros), sincronización de audio (10^4 puntos de muestreo por segundo) y consistencia en el espacio 3D. Ahora, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, estas tareas complejas se han podido llevar a cabo.
En términos de reducción de costos, se debe principalmente a la optimización de la arquitectura de inferencia. Esto incluye estrategias de generación jerárquica (primero generar un esqueleto de baja resolución y luego mejorar el contenido de imagen de alta resolución), mecanismos de reutilización de caché (reutilización de escenas similares) y asignación dinámica de recursos (ajuste de la profundidad del modelo según la complejidad del contenido).
En términos de impacto de la aplicación, la IA está cambiando el proceso de producción de video tradicional. Antes, un anuncio de 30 segundos podía costar cientos de miles en producción. Ahora, la IA ha simplificado este proceso a la entrada de palabras clave y unos minutos de espera, al mismo tiempo que permite lograr perspectivas y efectos especiales que serían difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría impulsar cambios significativos en todo el campo de la economía de creadores.
Estos avances tecnológicos también han tenido un profundo impacto en el ámbito de la IA Web3:
La estructura de la demanda de potencia de cálculo ha cambiado. La generación de videos multimodales requiere una combinación diversificada de potencia de cálculo, lo que crea una nueva demanda para el poder de cálculo distribuido ocioso, varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
Aumento de la demanda de etiquetado de datos. Generar videos de nivel profesional requiere descripciones de escena precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de la cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos profesionales. El mecanismo de incentivos de Web3 puede alentar a profesionales como fotógrafos, diseñadores de sonido y artistas 3D a proporcionar materiales de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de videos por IA.
Aumento de la demanda de plataformas descentralizadas. La IA está pasando de la asignación de recursos a gran escala y centralizada a una colaboración modular, lo que en sí mismo representa una nueva demanda de plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda fusión de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.
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NftDeepBreather
· 08-13 07:05
¡Los especuladores de criptomonedas han comenzado a exagerar sobre la IA!
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TopEscapeArtist
· 08-12 05:22
Siento que otra burbuja de mercado está a punto de surgir. El soporte técnico del equipo todavía no es lo suficientemente fuerte.
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GasGrillMaster
· 08-11 18:23
Honestamente, no es gran cosa tener más del 70% de aceptación, ¿verdad?
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MetaverseMigrant
· 08-11 18:19
Otra vez hablando de la revolución tecnológica.
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MidnightSeller
· 08-11 18:04
¡Madre mía! Este progreso está demasiado impresionante.
Generación de video AI: la tecnología multimodal desencadena una transformación en la economía creativa
La transformación y las oportunidades que trae el avance en la tecnología de generación de videos con IA
Un avance notable reciente en el campo de la IA es la ruptura de la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de texto único a una solución de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.
Algunos avances tecnológicos notables incluyen:
Marco de código abierto EX-4D: puede convertir videos comunes en contenido 4D de perspectiva libre, con un alto nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite que la IA genere automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo, sin necesidad de un equipo profesional de modelado 3D.
Plataforma "Huixiang": afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. El efecto específico aún necesita ser verificado más a fondo.
Tecnología Veo: capaz de generar simultáneamente video 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización audio-visual en escenas complejas, como la coincidencia precisa entre los movimientos de caminar en la imagen y los sonidos de los pasos.
ContentV: Con 8 mil millones de parámetros, puede generar un video en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es adecuado, aún hay margen de mejora en la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en términos de calidad de video, costos de generación y escenarios de aplicación:
En términos de complejidad técnica, la generación de videos multimodales implica un aumento exponencial en la cantidad de cálculos. Necesita manejar la generación de imágenes de un solo cuadro (aproximadamente 10^6 puntos de píxeles), garantizar la coherencia temporal (al menos 100 cuadros), sincronización de audio (10^4 puntos de muestreo por segundo) y consistencia en el espacio 3D. Ahora, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, estas tareas complejas se han podido llevar a cabo.
En términos de reducción de costos, se debe principalmente a la optimización de la arquitectura de inferencia. Esto incluye estrategias de generación jerárquica (primero generar un esqueleto de baja resolución y luego mejorar el contenido de imagen de alta resolución), mecanismos de reutilización de caché (reutilización de escenas similares) y asignación dinámica de recursos (ajuste de la profundidad del modelo según la complejidad del contenido).
En términos de impacto de la aplicación, la IA está cambiando el proceso de producción de video tradicional. Antes, un anuncio de 30 segundos podía costar cientos de miles en producción. Ahora, la IA ha simplificado este proceso a la entrada de palabras clave y unos minutos de espera, al mismo tiempo que permite lograr perspectivas y efectos especiales que serían difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría impulsar cambios significativos en todo el campo de la economía de creadores.
Estos avances tecnológicos también han tenido un profundo impacto en el ámbito de la IA Web3:
La estructura de la demanda de potencia de cálculo ha cambiado. La generación de videos multimodales requiere una combinación diversificada de potencia de cálculo, lo que crea una nueva demanda para el poder de cálculo distribuido ocioso, varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
Aumento de la demanda de etiquetado de datos. Generar videos de nivel profesional requiere descripciones de escena precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de la cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos profesionales. El mecanismo de incentivos de Web3 puede alentar a profesionales como fotógrafos, diseñadores de sonido y artistas 3D a proporcionar materiales de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de videos por IA.
Aumento de la demanda de plataformas descentralizadas. La IA está pasando de la asignación de recursos a gran escala y centralizada a una colaboración modular, lo que en sí mismo representa una nueva demanda de plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda fusión de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.