AI video üretim teknolojisinde büyük bir atılım, çok modlu entegrasyon yeni bir trend haline geliyor
Son zamanlarda AI alanındaki en belirgin ilerleme, çok modlu video üretim teknolojisindeki devrimdir. Bu teknoloji, tek bir metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim çözümüne evrilmiştir.
Dikkate değer birkaç çığır açan vaka var:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları özgür bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebilmektedir, kullanıcı memnuniyeti %70.7'ye ulaşmaktadır. Bu teknoloji, videoları herhangi bir açıdan izlemeyi mümkün kılarken, geçmişte bunun için profesyonel bir 3D modelleme ekibine ihtiyaç duyuluyordu.
Bir AI platformu, "Hayal Et" özelliğinin tek bir resmi 10 saniye uzunluğunda "film kalitesinde" videoya dönüştürebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz doğrulanmamıştır.
Tanınmış bir AI araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde üretebilmektedir. Bu teknoloji, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluğunu aşarak, örneğin görüntüdeki yürüyüş hareketleri ile ayak seslerinin hassas eşleşmesini sağlamaktadır.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebilmektedir, maliyeti ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde hâlâ iyileştirme alanı vardır.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama sahaları gibi konularda büyük bir öneme sahiptir:
Öncelikle, çok modlu video üretiminin teknik karmaşıklığı üstel bir artış göstermektedir. Bu sadece tek bir kare görüntünün piksel noktalarını (yaklaşık 10^6 adet) işlemekle kalmaz, aynı zamanda videonun zaman sırasının tutarlılığını (en az 100 kare) sağlamak ve ses senkronizasyonunu (saniyede 10^4 örnek noktası) ve 3D alan tutarlılığını dikkate almak zorundadır. Şimdi, bu karmaşık görev, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilebilir, bu da verimliliği büyük ölçüde artırmaktadır.
İkincisi, maliyetin önemli ölçüde düşmesi, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi teknolojiler de dahil olmak üzere çıkarım mimarisinin optimizasyonuna bağlıdır. Bu optimizasyonlar, bazı platformların video üretim maliyetlerini düşük seviyelerde tutmalarını sağlamıştır.
Sonunda, bu teknolojik atılımlar geleneksel video üretim endüstrisi üzerinde büyük bir etki yarattı. AI teknolojisi, önceden çok sayıda ekipman, yer, oyuncu ve post prodüksiyon gerektiren süreci, yalnızca bir komut girişi yapıp birkaç dakika bekleme işlemi haline dönüştürdü. Bu, video üretiminin teknik ve finansal engellerini azaltmakla kalmayıp, aynı zamanda geleneksel çekimlerin ulaşmasının zor olduğu açıları ve özel efektleri gerçekleştirmeyi mümkün kılıyor ve bu durum yaratıcı ekonomide yeni bir yeniden yapılanmaya yol açabilir.
Bu değişiklikler, Web3 AI alanında da derin etkiler yarattı:
Hesaplama gücü talep yapısı değişiyor. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonlarına ihtiyaç duyar; bu, dağıtık atıl hesaplama gücü ile çeşitli dağıtık ince ayar modelleri, algoritmalar ve akıl yürütme platformları için yeni bir talep yaratıyor.
Veri etiketleme talebinin artması. Profesyonel düzeyde video üretmek için sahne tanımları, referans görüntüleri, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi hassas verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik mekanizması, fotoğrafçılar, ses tasarımcıları ve 3D sanatçıları gibi kişilerin yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamasını teşvik ederek AI video üretim yeteneklerini artırabilir.
Merkeziyetsiz platforma olan talep artıyor. AI teknolojisi, merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine doğru bir geçiş yapıyor ve bu durum, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep doğuruyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları, Web3 AI ve Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik eden kendini güçlendiren bir döngü oluşturabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI video üretimi çoklu modlar çağına girdi, Web3 en büyük kazanan olabilir.
AI video üretim teknolojisinde büyük bir atılım, çok modlu entegrasyon yeni bir trend haline geliyor
Son zamanlarda AI alanındaki en belirgin ilerleme, çok modlu video üretim teknolojisindeki devrimdir. Bu teknoloji, tek bir metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam bağlantılı üretim çözümüne evrilmiştir.
Dikkate değer birkaç çığır açan vaka var:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları özgür bakış açısına sahip 4D içeriklere dönüştürebilmektedir, kullanıcı memnuniyeti %70.7'ye ulaşmaktadır. Bu teknoloji, videoları herhangi bir açıdan izlemeyi mümkün kılarken, geçmişte bunun için profesyonel bir 3D modelleme ekibine ihtiyaç duyuluyordu.
Bir AI platformu, "Hayal Et" özelliğinin tek bir resmi 10 saniye uzunluğunda "film kalitesinde" videoya dönüştürebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz doğrulanmamıştır.
Tanınmış bir AI araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde üretebilmektedir. Bu teknoloji, karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu zorluğunu aşarak, örneğin görüntüdeki yürüyüş hareketleri ile ayak seslerinin hassas eşleşmesini sağlamaktadır.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebilmektedir, maliyeti ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde hâlâ iyileştirme alanı vardır.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama sahaları gibi konularda büyük bir öneme sahiptir:
Öncelikle, çok modlu video üretiminin teknik karmaşıklığı üstel bir artış göstermektedir. Bu sadece tek bir kare görüntünün piksel noktalarını (yaklaşık 10^6 adet) işlemekle kalmaz, aynı zamanda videonun zaman sırasının tutarlılığını (en az 100 kare) sağlamak ve ses senkronizasyonunu (saniyede 10^4 örnek noktası) ve 3D alan tutarlılığını dikkate almak zorundadır. Şimdi, bu karmaşık görev, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilebilir, bu da verimliliği büyük ölçüde artırmaktadır.
İkincisi, maliyetin önemli ölçüde düşmesi, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi teknolojiler de dahil olmak üzere çıkarım mimarisinin optimizasyonuna bağlıdır. Bu optimizasyonlar, bazı platformların video üretim maliyetlerini düşük seviyelerde tutmalarını sağlamıştır.
Sonunda, bu teknolojik atılımlar geleneksel video üretim endüstrisi üzerinde büyük bir etki yarattı. AI teknolojisi, önceden çok sayıda ekipman, yer, oyuncu ve post prodüksiyon gerektiren süreci, yalnızca bir komut girişi yapıp birkaç dakika bekleme işlemi haline dönüştürdü. Bu, video üretiminin teknik ve finansal engellerini azaltmakla kalmayıp, aynı zamanda geleneksel çekimlerin ulaşmasının zor olduğu açıları ve özel efektleri gerçekleştirmeyi mümkün kılıyor ve bu durum yaratıcı ekonomide yeni bir yeniden yapılanmaya yol açabilir.
Bu değişiklikler, Web3 AI alanında da derin etkiler yarattı:
Hesaplama gücü talep yapısı değişiyor. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonlarına ihtiyaç duyar; bu, dağıtık atıl hesaplama gücü ile çeşitli dağıtık ince ayar modelleri, algoritmalar ve akıl yürütme platformları için yeni bir talep yaratıyor.
Veri etiketleme talebinin artması. Profesyonel düzeyde video üretmek için sahne tanımları, referans görüntüleri, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi hassas verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik mekanizması, fotoğrafçılar, ses tasarımcıları ve 3D sanatçıları gibi kişilerin yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamasını teşvik ederek AI video üretim yeteneklerini artırabilir.
Merkeziyetsiz platforma olan talep artıyor. AI teknolojisi, merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine doğru bir geçiş yapıyor ve bu durum, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep doğuruyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları, Web3 AI ve Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik eden kendini güçlendiren bir döngü oluşturabilir.