La tecnología de generación de videos con IA ha logrado un avance significativo, la integración multimodal se convierte en una nueva tendencia
Recientemente, el avance más notable en el campo de la IA ha sido el突破 en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de un solo texto, a una solución de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos突破性值得关注:
Un marco EX-4D de una empresa de tecnología de código abierto puede convertir videos ordinarios en contenido 4D de perspectiva libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite ver videos desde cualquier ángulo, algo que anteriormente requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA afirma que su función "Hui Xiang" puede convertir una sola imagen en un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos de duración. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún necesita ser verificada.
Una conocida institución de investigación en IA ha lanzado la tecnología Veo, que puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como la coincidencia precisa entre el movimiento de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros, puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay espacio para mejorar la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación:
En primer lugar, la complejidad técnica de la generación de videos multimodales crece de manera exponencial. No solo debe procesar los píxeles de una sola imagen (aproximadamente 10^6), sino que también debe garantizar la coherencia temporal del video (al menos 100 fotogramas), al mismo tiempo que considera la sincronización de audio (10^4 puntos de muestreo por segundo) y la coherencia espacial en 3D. Ahora, esta tarea compleja se puede lograr mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, lo que mejora significativamente la eficiencia.
En segundo lugar, la reducción significativa de costos se debe a la optimización de la arquitectura de inferencia, que incluye estrategias de generación por capas, mecanismos de reutilización de caché y técnicas de asignación dinámica de recursos. Estas optimizaciones han permitido a ciertas plataformas mantener los costos de generación de video en un nivel bajo.
Finalmente, estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria de la producción de videos tradicional. La tecnología de IA ha simplificado un proceso que antes requería una gran cantidad de equipos, espacios, actores y postproducción, a solo ingresar palabras clave y esperar unos minutos. Esto no solo ha reducido las barreras técnicas y financieras para la producción de videos, sino que también puede lograr perspectivas y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional, lo que podría desencadenar una nueva ronda de reestructuración en la economía de los creadores.
Estos cambios también han tenido un profundo impacto en el campo de la IA Web3:
La estructura de la demanda de potencia de cálculo ha cambiado. La generación de videos multimodal requiere una combinación diversificada de potencia de cálculo, lo que crea una nueva demanda para la potencia de cálculo distribuida ociosa, así como para diversos modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
Aumento de la demanda de etiquetado de datos. La generación de videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de la cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos especializados. El mecanismo de incentivos de Web3 puede alentar a fotógrafos, diseñadores de sonido y artistas 3D a proporcionar material de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de videos por IA.
Aumento de la demanda de plataformas descentralizadas. La tecnología de IA está pasando gradualmente de la asignación de recursos masivos y centralizados a la 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, promoviendo la profunda integración de los escenarios de IA de Web3 y Web2.
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La generación de videos con IA entra en la era multimodal, y Web3 podría ser el mayor beneficiario.
La tecnología de generación de videos con IA ha logrado un avance significativo, la integración multimodal se convierte en una nueva tendencia
Recientemente, el avance más notable en el campo de la IA ha sido el突破 en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de video a partir de un solo texto, a una solución de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.
Varios casos突破性值得关注:
Un marco EX-4D de una empresa de tecnología de código abierto puede convertir videos ordinarios en contenido 4D de perspectiva libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite ver videos desde cualquier ángulo, algo que anteriormente requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de IA afirma que su función "Hui Xiang" puede convertir una sola imagen en un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos de duración. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún necesita ser verificada.
Una conocida institución de investigación en IA ha lanzado la tecnología Veo, que puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. Esta tecnología supera el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas, como la coincidencia precisa entre el movimiento de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros, puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay espacio para mejorar la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación:
En primer lugar, la complejidad técnica de la generación de videos multimodales crece de manera exponencial. No solo debe procesar los píxeles de una sola imagen (aproximadamente 10^6), sino que también debe garantizar la coherencia temporal del video (al menos 100 fotogramas), al mismo tiempo que considera la sincronización de audio (10^4 puntos de muestreo por segundo) y la coherencia espacial en 3D. Ahora, esta tarea compleja se puede lograr mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, lo que mejora significativamente la eficiencia.
En segundo lugar, la reducción significativa de costos se debe a la optimización de la arquitectura de inferencia, que incluye estrategias de generación por capas, mecanismos de reutilización de caché y técnicas de asignación dinámica de recursos. Estas optimizaciones han permitido a ciertas plataformas mantener los costos de generación de video en un nivel bajo.
Finalmente, estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria de la producción de videos tradicional. La tecnología de IA ha simplificado un proceso que antes requería una gran cantidad de equipos, espacios, actores y postproducción, a solo ingresar palabras clave y esperar unos minutos. Esto no solo ha reducido las barreras técnicas y financieras para la producción de videos, sino que también puede lograr perspectivas y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional, lo que podría desencadenar una nueva ronda de reestructuración en la economía de los creadores.
Estos cambios también han tenido un profundo impacto en el campo de la IA Web3:
La estructura de la demanda de potencia de cálculo ha cambiado. La generación de videos multimodal requiere una combinación diversificada de potencia de cálculo, lo que crea una nueva demanda para la potencia de cálculo distribuida ociosa, así como para diversos modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
Aumento de la demanda de etiquetado de datos. La generación de videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de la cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos especializados. El mecanismo de incentivos de Web3 puede alentar a fotógrafos, diseñadores de sonido y artistas 3D a proporcionar material de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de videos por IA.
Aumento de la demanda de plataformas descentralizadas. La tecnología de IA está pasando gradualmente de la asignación de recursos masivos y centralizados a la 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, promoviendo la profunda integración de los escenarios de IA de Web3 y Web2.