Cuộc cách mạng và cơ hội do sự đột phá trong công nghệ tạo video AI mang lại
Gần đây, tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá của công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc chỉ tạo video từ văn bản đơn lẻ đến việc tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh thành một giải pháp tạo toàn diện.
Một số đột phá công nghệ đáng chú ý bao gồm:
Khung mở EX-4D: có khả năng chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ người dùng chấp nhận lên tới 70,7%. Công nghệ này cho phép AI tự động tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào mà không cần đến đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp.
Nền tảng "Hội tưởng": Khẳng định có khả năng tạo ra video chất lượng "phim" 10 giây từ một bức ảnh đơn. Hiệu ứng cụ thể vẫn cần được xác minh thêm.
Công nghệ Veo: có khả năng đồng bộ tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này vượt qua thách thức của việc đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như sự khớp chính xác giữa hành động đi bộ trong hình ảnh và âm thanh bước chân.
ContentV: Có 8 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2,3 giây, chi phí là 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù chi phí được kiểm soát hợp lý, nhưng vẫn còn không gian để cải thiện chất lượng tạo ra trong các cảnh phức tạp.
Những đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các ngữ cảnh ứng dụng.
Về độ phức tạp công nghệ, việc tạo video đa phương thức liên quan đến khối lượng tính toán tăng theo cấp số nhân. Nó cần xử lý việc tạo hình ảnh đơn lẻ (khoảng 10^6 điểm pixel), đảm bảo tính liên tục theo thời gian (ít nhất 100 khung hình), đồng bộ âm thanh (10^4 điểm mẫu mỗi giây) và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua phân tích mô-đun và sự hợp tác của các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Về việc giảm chi phí, chủ yếu nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn. Điều này bao gồm chiến lược tạo ra phân lớp (đầu tiên tạo ra khung xương với độ phân giải thấp, sau đó nâng cao nội dung hình ảnh), cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm (tái sử dụng các cảnh tương tự) và phân bổ tài nguyên động (điều chỉnh độ sâu mô hình theo độ phức tạp của nội dung).
Về ảnh hưởng ứng dụng, AI đang thay đổi quy trình sản xuất video truyền thống. Trước đây, một đoạn quảng cáo 30 giây có thể tốn hàng trăm ngàn chi phí sản xuất. Bây giờ, AI đã đơn giản hóa quy trình này chỉ bằng cách nhập từ gợi ý và chờ đợi vài phút, đồng thời có thể đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Cuộc cách mạng này có thể thúc đẩy sự thay đổi lớn trong toàn bộ lĩnh vực kinh tế sáng tạo.
Những tiến bộ công nghệ này cũng đã có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực Web3 AI:
Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo ra video đa hình thức yêu cầu sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, điều này tạo ra nhu cầu mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán, các mô hình tinh chỉnh phân tán khác nhau, các thuật toán và nền tảng suy diễn.
Nhu cầu về việc chú thích dữ liệu gia tăng. Việc tạo ra video chuyên nghiệp đòi hỏi mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, quỹ đạo chuyển động của máy quay và điều kiện ánh sáng, cùng với các dữ liệu chuyên môn khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể khuyến khích các nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh và nghệ sĩ 3D cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video của AI.
Nhu cầu về nền tảng phi tập trung gia tăng. AI từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung dần chuyển sang hợp tác mô-đun, điều này chính là nhu cầu mới cho nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một vòng lặp tự củng cố tích cực, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa Web3 AI và Web2 AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
NftDeepBreather
· 08-13 07:05
Đám người bàn tán lại bắt đầu nói về AI!
Xem bản gốcTrả lời0
TopEscapeArtist
· 08-12 05:22
Cảm giác một thị trường bong bóng lại sắp hình thành rồi. Kỹ thuật hỗ trợ của đội không đủ mạnh.
Xem bản gốcTrả lời0
GasGrillMaster
· 08-11 18:23
Nói thật thì mức độ công nhận hơn 70 cũng không có gì to tát.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaverseMigrant
· 08-11 18:19
Lại đến để thổi phồng cuộc cách mạng công nghệ rồi
Đột phá trong việc tạo video AI: Công nghệ đa phương thức gây ra cuộc cách mạng kinh tế sáng tạo
Cuộc cách mạng và cơ hội do sự đột phá trong công nghệ tạo video AI mang lại
Gần đây, tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá của công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc chỉ tạo video từ văn bản đơn lẻ đến việc tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh thành một giải pháp tạo toàn diện.
Một số đột phá công nghệ đáng chú ý bao gồm:
Khung mở EX-4D: có khả năng chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ người dùng chấp nhận lên tới 70,7%. Công nghệ này cho phép AI tự động tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào mà không cần đến đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp.
Nền tảng "Hội tưởng": Khẳng định có khả năng tạo ra video chất lượng "phim" 10 giây từ một bức ảnh đơn. Hiệu ứng cụ thể vẫn cần được xác minh thêm.
Công nghệ Veo: có khả năng đồng bộ tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này vượt qua thách thức của việc đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như sự khớp chính xác giữa hành động đi bộ trong hình ảnh và âm thanh bước chân.
ContentV: Có 8 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2,3 giây, chi phí là 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù chi phí được kiểm soát hợp lý, nhưng vẫn còn không gian để cải thiện chất lượng tạo ra trong các cảnh phức tạp.
Những đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các ngữ cảnh ứng dụng.
Về độ phức tạp công nghệ, việc tạo video đa phương thức liên quan đến khối lượng tính toán tăng theo cấp số nhân. Nó cần xử lý việc tạo hình ảnh đơn lẻ (khoảng 10^6 điểm pixel), đảm bảo tính liên tục theo thời gian (ít nhất 100 khung hình), đồng bộ âm thanh (10^4 điểm mẫu mỗi giây) và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua phân tích mô-đun và sự hợp tác của các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Về việc giảm chi phí, chủ yếu nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn. Điều này bao gồm chiến lược tạo ra phân lớp (đầu tiên tạo ra khung xương với độ phân giải thấp, sau đó nâng cao nội dung hình ảnh), cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm (tái sử dụng các cảnh tương tự) và phân bổ tài nguyên động (điều chỉnh độ sâu mô hình theo độ phức tạp của nội dung).
Về ảnh hưởng ứng dụng, AI đang thay đổi quy trình sản xuất video truyền thống. Trước đây, một đoạn quảng cáo 30 giây có thể tốn hàng trăm ngàn chi phí sản xuất. Bây giờ, AI đã đơn giản hóa quy trình này chỉ bằng cách nhập từ gợi ý và chờ đợi vài phút, đồng thời có thể đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Cuộc cách mạng này có thể thúc đẩy sự thay đổi lớn trong toàn bộ lĩnh vực kinh tế sáng tạo.
Những tiến bộ công nghệ này cũng đã có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực Web3 AI:
Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo ra video đa hình thức yêu cầu sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, điều này tạo ra nhu cầu mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán, các mô hình tinh chỉnh phân tán khác nhau, các thuật toán và nền tảng suy diễn.
Nhu cầu về việc chú thích dữ liệu gia tăng. Việc tạo ra video chuyên nghiệp đòi hỏi mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, quỹ đạo chuyển động của máy quay và điều kiện ánh sáng, cùng với các dữ liệu chuyên môn khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể khuyến khích các nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh và nghệ sĩ 3D cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video của AI.
Nhu cầu về nền tảng phi tập trung gia tăng. AI từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung dần chuyển sang hợp tác mô-đun, điều này chính là nhu cầu mới cho nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một vòng lặp tự củng cố tích cực, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa Web3 AI và Web2 AI.