A tecnologia de geração de vídeos com IA alcançou um grande avanço, a integração multimodal tornou-se uma nova tendência
Recentemente, o avanço mais notável no campo da IA é o rompimento da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de gerar vídeos a partir de um único texto para uma solução de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Alguns casos inovadores merecem atenção:
Uma estrutura EX-4D de código aberto de uma empresa de tecnologia pode transformar vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível assistir a vídeos de qualquer ângulo, algo que anteriormente exigia uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma plataforma de IA afirma que a sua funcionalidade "Desenhar Imagens" pode transformar uma única imagem em um vídeo de qualidade "cinematográfica" de 10 segundos. No entanto, a veracidade dessa afirmação ainda precisa ser verificada.
Uma conhecida instituição de pesquisa em IA lançou a tecnologia Veo, capaz de gerar sincronicamente vídeo 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização áudio-visual em cenários complexos, como a correspondência precisa entre os movimentos de caminhada na imagem e o som dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, podendo gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorias na qualidade de geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm grande importância em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Primeiro, a complexidade técnica da geração de vídeos multimodais cresce de forma exponencial. Não só precisa lidar com os pontos de pixel de uma única imagem (cerca de 10^6), mas também garantir a coerência temporal do vídeo (pelo menos 100 quadros), além de considerar a sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e a consistência espacial em 3D. Agora, essa tarefa complexa pode ser realizada através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, aumentando significativamente a eficiência.
Em segundo lugar, a redução significativa dos custos deve-se à otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações permitiram que algumas plataformas controlassem os custos de geração de vídeo em níveis mais baixos.
Por fim, esses avanços tecnológicos tiveram um grande impacto na indústria tradicional de produção de vídeos. A tecnologia de IA simplificou o processo que antes exigia uma grande quantidade de equipamentos, locais, atores e pós-produção para uma operação que consiste em inserir palavras-chave e aguardar alguns minutos. Isso não apenas reduziu o limiar técnico e financeiro da produção de vídeos, mas também possibilitou alcançar ângulos e efeitos especiais que seriam difíceis de obter com filmagens tradicionais, o que pode desencadear uma nova rodada de reestruturação na economia dos criadores.
Essas mudanças também tiveram um impacto profundo no campo da Web3 AI:
A estrutura da demanda de poder de computação está mudando. A geração de vídeo multimodal requer uma combinação diversificada de poder de computação, o que cria uma nova demanda por poder de computação ocioso distribuído, bem como vários modelos, algoritmos e plataformas de raciocínio ajustados de forma distribuída.
A demanda por anotação de dados aumentou. A geração de vídeos de nível profissional exige descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados especializados. O mecanismo de incentivo do Web3 pode encorajar fotógrafos, sonoplastas e artistas 3D a fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeos por IA.
Aumenta a demanda por plataformas descentralizadas. A tecnologia de IA está gradualmente se transformando de uma alocação de recursos em larga escala centralizada para uma colaboração modular, o que por si só representa uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de computação, dados, modelos e mecanismos de incentivo podem formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda integração entre cenários de IA Web3 e Web2.
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A geração de vídeos por IA entra na era multimodal, o Web3 pode ser o maior beneficiário.
A tecnologia de geração de vídeos com IA alcançou um grande avanço, a integração multimodal tornou-se uma nova tendência
Recentemente, o avanço mais notável no campo da IA é o rompimento da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de gerar vídeos a partir de um único texto para uma solução de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Alguns casos inovadores merecem atenção:
Uma estrutura EX-4D de código aberto de uma empresa de tecnologia pode transformar vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível assistir a vídeos de qualquer ângulo, algo que anteriormente exigia uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma plataforma de IA afirma que a sua funcionalidade "Desenhar Imagens" pode transformar uma única imagem em um vídeo de qualidade "cinematográfica" de 10 segundos. No entanto, a veracidade dessa afirmação ainda precisa ser verificada.
Uma conhecida instituição de pesquisa em IA lançou a tecnologia Veo, capaz de gerar sincronicamente vídeo 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização áudio-visual em cenários complexos, como a correspondência precisa entre os movimentos de caminhada na imagem e o som dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, podendo gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorias na qualidade de geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm grande importância em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Primeiro, a complexidade técnica da geração de vídeos multimodais cresce de forma exponencial. Não só precisa lidar com os pontos de pixel de uma única imagem (cerca de 10^6), mas também garantir a coerência temporal do vídeo (pelo menos 100 quadros), além de considerar a sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e a consistência espacial em 3D. Agora, essa tarefa complexa pode ser realizada através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos, aumentando significativamente a eficiência.
Em segundo lugar, a redução significativa dos custos deve-se à otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações permitiram que algumas plataformas controlassem os custos de geração de vídeo em níveis mais baixos.
Por fim, esses avanços tecnológicos tiveram um grande impacto na indústria tradicional de produção de vídeos. A tecnologia de IA simplificou o processo que antes exigia uma grande quantidade de equipamentos, locais, atores e pós-produção para uma operação que consiste em inserir palavras-chave e aguardar alguns minutos. Isso não apenas reduziu o limiar técnico e financeiro da produção de vídeos, mas também possibilitou alcançar ângulos e efeitos especiais que seriam difíceis de obter com filmagens tradicionais, o que pode desencadear uma nova rodada de reestruturação na economia dos criadores.
Essas mudanças também tiveram um impacto profundo no campo da Web3 AI:
A estrutura da demanda de poder de computação está mudando. A geração de vídeo multimodal requer uma combinação diversificada de poder de computação, o que cria uma nova demanda por poder de computação ocioso distribuído, bem como vários modelos, algoritmos e plataformas de raciocínio ajustados de forma distribuída.
A demanda por anotação de dados aumentou. A geração de vídeos de nível profissional exige descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados especializados. O mecanismo de incentivo do Web3 pode encorajar fotógrafos, sonoplastas e artistas 3D a fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeos por IA.
Aumenta a demanda por plataformas descentralizadas. A tecnologia de IA está gradualmente se transformando de uma alocação de recursos em larga escala centralizada para uma colaboração modular, o que por si só representa uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de computação, dados, modelos e mecanismos de incentivo podem formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda integração entre cenários de IA Web3 e Web2.