Les révolutions et opportunités apportées par les avancées dans la technologie de génération vidéo par IA
Les progrès les plus significatifs dans le domaine de l'IA récemment sont les percées dans la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie est passée de la génération de vidéos à partir d'un seul texte à une solution de génération complète intégrant texte, images et audio.
Certaines percées technologiques remarquables comprennent :
Cadre EX-4D open source : capable de transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet à l'IA de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle, sans avoir besoin d'une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Plateforme "Hui Xiang" : prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinéma" à partir d'une seule image. Les effets spécifiques restent à vérifier davantage.
Technologie Veo : capable de générer simultanément des vidéos 4K et des sons ambiants. Cette technologie surmonte les défis de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche à l'écran et les bruits de pas.
ContentV : Avec 8 milliards de paramètres, il peut générer des vidéos 1080p en 2,3 secondes, à un coût de 3,67 yuans/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit adéquat, il reste de la place pour améliorer la qualité de génération dans des scènes complexes.
Ces percées technologiques ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application :
En termes de complexité technique, la génération de vidéos multimodales implique une augmentation exponentielle de la charge de calcul. Elle nécessite de traiter la génération d'images individuelles (environ 10^6 pixels), d'assurer la cohérence temporelle (au moins 100 images), de synchroniser l'audio (10^4 points d'échantillonnage par seconde) et de garantir la cohérence dans l'espace 3D. À présent, grâce à la décomposition modulaire et à la coopération entre grands modèles, ces tâches complexes peuvent être réalisées.
La réduction des coûts est principalement due à l'optimisation de l'architecture d'inférence. Cela inclut une stratégie de génération en couches (génération de l'esquisse à basse résolution, puis amélioration du contenu d'imagerie à haute résolution), un mécanisme de réutilisation du cache (réutilisation de scènes similaires) et une allocation dynamique des ressources (ajustement de la profondeur du modèle en fonction de la complexité du contenu).
En termes d'impact des applications, l'IA transforme le processus de production vidéo traditionnel. Autrefois, un spot publicitaire de 30 secondes pouvait coûter des centaines de milliers de frais de production. Maintenant, l'IA simplifie ce processus en nécessitant simplement des mots-clés et quelques minutes d'attente, tout en réalisant des angles et des effets spéciaux difficiles à atteindre par les méthodes de tournage traditionnelles. Cette transformation pourrait entraîner des changements significatifs dans l'ensemble du domaine de l'économie des créateurs.
Ces avancées technologiques ont également eu un impact profond sur le domaine de l'IA Web3 :
La structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, ce qui crée une nouvelle demande pour la puissance de calcul inutilisée distribuée, divers modèles de réglage fin distribués, des algorithmes et des plateformes d'inférence.
Renforcement des besoins en annotation de données. La génération de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de mouvement de caméra et des conditions d'éclairage, entre autres données spécialisées. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut encourager des professionnels tels que des photographes, des ingénieurs du son et des artistes 3D à fournir des matériaux de données de haute qualité, améliorant ainsi la capacité de génération de vidéos par IA.
Augmentation de la demande pour les plateformes décentralisées. L'IA passe progressivement d'une allocation de ressources centralisée à grande échelle à une collaboration modulable, ce qui constitue en soi une nouvelle demande pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant une intégration approfondie des scénarios Web3 IA et Web2 IA.
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NftDeepBreather
· 08-13 07:05
Les spéculateurs de crypto commencent à parler d'IA !
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TopEscapeArtist
· 08-12 05:22
On a l'impression qu'une autre bulle de marché est sur le point de se former. Le soutien technique de l'équipe n'est toujours pas assez solide.
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GasGrillMaster
· 08-11 18:23
Honnêtement, avoir plus de 70% de reconnaissance n'est pas si important, n'est-ce pas ?
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MetaverseMigrant
· 08-11 18:19
Encore une fois, on parle de révolution technologique !
Révolution de la création économique grâce à la technologie multimodale : percée dans la génération de vidéos par IA
Les révolutions et opportunités apportées par les avancées dans la technologie de génération vidéo par IA
Les progrès les plus significatifs dans le domaine de l'IA récemment sont les percées dans la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie est passée de la génération de vidéos à partir d'un seul texte à une solution de génération complète intégrant texte, images et audio.
Certaines percées technologiques remarquables comprennent :
Cadre EX-4D open source : capable de transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet à l'IA de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle, sans avoir besoin d'une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Plateforme "Hui Xiang" : prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinéma" à partir d'une seule image. Les effets spécifiques restent à vérifier davantage.
Technologie Veo : capable de générer simultanément des vidéos 4K et des sons ambiants. Cette technologie surmonte les défis de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes, comme la correspondance précise entre les mouvements de marche à l'écran et les bruits de pas.
ContentV : Avec 8 milliards de paramètres, il peut générer des vidéos 1080p en 2,3 secondes, à un coût de 3,67 yuans/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit adéquat, il reste de la place pour améliorer la qualité de génération dans des scènes complexes.
Ces percées technologiques ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application :
En termes de complexité technique, la génération de vidéos multimodales implique une augmentation exponentielle de la charge de calcul. Elle nécessite de traiter la génération d'images individuelles (environ 10^6 pixels), d'assurer la cohérence temporelle (au moins 100 images), de synchroniser l'audio (10^4 points d'échantillonnage par seconde) et de garantir la cohérence dans l'espace 3D. À présent, grâce à la décomposition modulaire et à la coopération entre grands modèles, ces tâches complexes peuvent être réalisées.
La réduction des coûts est principalement due à l'optimisation de l'architecture d'inférence. Cela inclut une stratégie de génération en couches (génération de l'esquisse à basse résolution, puis amélioration du contenu d'imagerie à haute résolution), un mécanisme de réutilisation du cache (réutilisation de scènes similaires) et une allocation dynamique des ressources (ajustement de la profondeur du modèle en fonction de la complexité du contenu).
En termes d'impact des applications, l'IA transforme le processus de production vidéo traditionnel. Autrefois, un spot publicitaire de 30 secondes pouvait coûter des centaines de milliers de frais de production. Maintenant, l'IA simplifie ce processus en nécessitant simplement des mots-clés et quelques minutes d'attente, tout en réalisant des angles et des effets spéciaux difficiles à atteindre par les méthodes de tournage traditionnelles. Cette transformation pourrait entraîner des changements significatifs dans l'ensemble du domaine de l'économie des créateurs.
Ces avancées technologiques ont également eu un impact profond sur le domaine de l'IA Web3 :
La structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, ce qui crée une nouvelle demande pour la puissance de calcul inutilisée distribuée, divers modèles de réglage fin distribués, des algorithmes et des plateformes d'inférence.
Renforcement des besoins en annotation de données. La génération de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de mouvement de caméra et des conditions d'éclairage, entre autres données spécialisées. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut encourager des professionnels tels que des photographes, des ingénieurs du son et des artistes 3D à fournir des matériaux de données de haute qualité, améliorant ainsi la capacité de génération de vidéos par IA.
Augmentation de la demande pour les plateformes décentralisées. L'IA passe progressivement d'une allocation de ressources centralisée à grande échelle à une collaboration modulable, ce qui constitue en soi une nouvelle demande pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant une intégration approfondie des scénarios Web3 IA et Web2 IA.