Teknologi Generasi Video AI Mencapai Terobosan Besar, Integrasi Multimodal Menjadi Tren Baru
Kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari menghasilkan video dari teks tunggal menjadi solusi generasi seluruh rangkaian yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa kasus terobosan yang patut diperhatikan:
Kerangka EX-4D yang diopen-source oleh sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan menonton video dari sudut mana pun, yang di masa lalu memerlukan tim pemodelan 3D profesional untuk mencapainya.
Sebuah platform AI mengklaim bahwa fitur "Hui Xiang"-nya dapat mengubah satu gambar menjadi video berkualitas "film" berdurasi 10 detik. Namun, kebenaran klaim ini masih perlu diverifikasi.
Teknologi Veo yang diluncurkan oleh lembaga penelitian AI terkemuka dapat menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara sinkron. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan video dalam skenario kompleks, seperti pencocokan yang tepat antara gerakan berjalan di layar dan suara langkah.
Teknologi ContentV dari suatu platform video pendek memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk perbaikan dalam kualitas generasi pada adegan yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi.
Pertama, kompleksitas teknologi generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini tidak hanya harus menangani titik piksel dari gambar tunggal (sekitar 10^6), tetapi juga harus memastikan koherensi temporal video (setidaknya 100 frame), sekaligus mempertimbangkan sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik) dan konsistensi ruang 3D. Sekarang, tugas kompleks ini dapat dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi.
Kedua, penurunan biaya yang signifikan disebabkan oleh optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini memungkinkan beberapa platform untuk mengendalikan biaya pembuatan video pada tingkat yang lebih rendah.
Akhirnya, terobosan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI telah menyederhanakan proses yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, lokasi, aktor, dan pascaproduksi, menjadi operasi yang hanya memerlukan input kata kunci dan menunggu beberapa menit. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas teknis dan keuangan untuk produksi video, tetapi juga dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai oleh pengambilan gambar tradisional, yang mungkin akan memicu putaran baru dalam ekonomi kreator.
Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai serta berbagai model penyesuaian terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Kebutuhan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, lintasan gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan serta data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat mendorong fotografer, desainer suara, dan seniman 3D untuk menyediakan materi data berkualitas tinggi, sehingga meningkatkan kemampuan generasi video AI.
Meningkatnya permintaan untuk platform terdesentralisasi. Teknologi AI secara bertahap beralih dari pengaturan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang merupakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi itu sendiri. Di masa depan, komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Generasi video AI memasuki era multimodal, Web3 mungkin menjadi penerima manfaat terbesar.
Teknologi Generasi Video AI Mencapai Terobosan Besar, Integrasi Multimodal Menjadi Tren Baru
Kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari menghasilkan video dari teks tunggal menjadi solusi generasi seluruh rangkaian yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa kasus terobosan yang patut diperhatikan:
Kerangka EX-4D yang diopen-source oleh sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan menonton video dari sudut mana pun, yang di masa lalu memerlukan tim pemodelan 3D profesional untuk mencapainya.
Sebuah platform AI mengklaim bahwa fitur "Hui Xiang"-nya dapat mengubah satu gambar menjadi video berkualitas "film" berdurasi 10 detik. Namun, kebenaran klaim ini masih perlu diverifikasi.
Teknologi Veo yang diluncurkan oleh lembaga penelitian AI terkemuka dapat menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara sinkron. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan video dalam skenario kompleks, seperti pencocokan yang tepat antara gerakan berjalan di layar dan suara langkah.
Teknologi ContentV dari suatu platform video pendek memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk perbaikan dalam kualitas generasi pada adegan yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi.
Pertama, kompleksitas teknologi generasi video multimodal meningkat secara eksponensial. Ini tidak hanya harus menangani titik piksel dari gambar tunggal (sekitar 10^6), tetapi juga harus memastikan koherensi temporal video (setidaknya 100 frame), sekaligus mempertimbangkan sinkronisasi audio (10^4 titik sampel per detik) dan konsistensi ruang 3D. Sekarang, tugas kompleks ini dapat dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi.
Kedua, penurunan biaya yang signifikan disebabkan oleh optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini memungkinkan beberapa platform untuk mengendalikan biaya pembuatan video pada tingkat yang lebih rendah.
Akhirnya, terobosan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI telah menyederhanakan proses yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, lokasi, aktor, dan pascaproduksi, menjadi operasi yang hanya memerlukan input kata kunci dan menunggu beberapa menit. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas teknis dan keuangan untuk produksi video, tetapi juga dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai oleh pengambilan gambar tradisional, yang mungkin akan memicu putaran baru dalam ekonomi kreator.
Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai serta berbagai model penyesuaian terdistribusi, algoritma, dan platform inferensi.
Kebutuhan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, lintasan gerakan kamera, dan kondisi pencahayaan serta data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat mendorong fotografer, desainer suara, dan seniman 3D untuk menyediakan materi data berkualitas tinggi, sehingga meningkatkan kemampuan generasi video AI.
Meningkatnya permintaan untuk platform terdesentralisasi. Teknologi AI secara bertahap beralih dari pengaturan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang merupakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi itu sendiri. Di masa depan, komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.