Avanços e Futuro do Desenvolvimento da Tecnologia de Geração de Vídeo por IA

Recentemente, um dos avanços mais significativos no campo da IA é o grande progresso na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de simplesmente gerar vídeos a partir de texto para uma tecnologia de geração abrangente que integra texto, imagem e áudio.

Aqui estão alguns casos de avanços tecnológicos que merecem atenção:

1. A estrutura EX-4D de uma empresa de tecnologia que é de código aberto pode converter vídeos comuns em conteúdos 4D de livre ângulo, com uma taxa de aceitação dos usuários de 70,7%. Esta tecnologia torna possível gerar uma experiência de visualização em múltiplos ângulos a partir de um vídeo de ângulo único, algo que no passado exigia uma equipe profissional de modelagem 3D para ser realizado.

2. A funcionalidade "Hui Xiang" lançada por uma plataforma de IA pode gerar um vídeo de 10 segundos a partir de uma única imagem, afirmando alcançar qualidade de "nível cinematográfico". No entanto, a precisão dessa afirmação ainda precisa ser verificada.

3. A tecnologia Veo desenvolvida por uma instituição internacional de pesquisa em IA é capaz de gerar simultaneamente vídeo 4K e som ambiental. A grande inovação desta tecnologia reside na realização de uma correspondência verdadeira em nível semântico entre vídeo e áudio, por exemplo, alcançando uma correspondência precisa entre a ação de caminhar na imagem e o som dos passos em cenas complexas.

4. A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 mil milhões de parâmetros e consegue 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 uma importância significativa em termos de qualidade de vídeo, custos de geração e cenários de aplicação:

1. Quebra de valor técnico: A complexidade da geração de vídeo multimodal geralmente cresce de forma exponencial. Não apenas requer o processamento de pixels de uma única imagem (cerca de 10^6), mas também deve garantir a coerência temporal de pelo menos 100 quadros, ao mesmo tempo em que considera a sincronização de áudio (cerca de 10^4 pontos de amostra por segundo) e a consistência espacial em 3D. Atualmente, essa tarefa complexa é realizada através da decomposição modular e da colaboração entre grandes modelos, aumentando significativamente a eficiência.

2. Redução de custos: por trás disso está a otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações permitiram uma redução significativa nos custos de geração de vídeo.

3. Impacto da aplicação: A tecnologia de IA está a mudar o processo tradicional de produção de vídeo. No passado, um anúncio de 30 segundos poderia custar centenas de milhares em produção, agora só é necessário uma palavra-chave e alguns minutos de espera. Isso não só diminui as barreiras técnicas e financeiras da produção de vídeo, como também oferece mais possibilidades para os criadores, podendo provocar uma reestruturação de toda a economia criativa.

Estas mudanças tiveram um impacto profundo no desenvolvimento da tecnologia de IA:

1. A estrutura da demanda por poder de computação está a mudar. 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 por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.

2. Aumenta a necessidade de anotação de dados. A geração de vídeos de nível profissional requer anotações de dados especializadas, como descrições precisas de cenas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação. Isso oferece novas oportunidades para profissionais como fotógrafos, engenheiros de som e artistas 3D.

3. Aumento da demanda por plataformas descentralizadas. A tecnologia de IA está gradualmente passando 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, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo podem formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão e o desenvolvimento da tecnologia de IA em diversas áreas.