#突破 في تكنولوجيا توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتطورها المستقبلي
في الآونة الأخيرة، كانت واحدة من أبرز التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي هي الاختراق في تقنية توليد الفيديو متعدد النماذج. لقد تطورت هذه التقنية من مجرد توليد الفيديو من النصوص إلى القدرة على دمج النصوص والصور والصوت في قدرة توليد شاملة.
إليك بعض حالات突破 التكنولوجيا التي تستحق الانتباه:
شركة تكنولوجيا قامت بإطلاق إطار عمل مفتوح المصدر جديد يمكنه تحويل الفيديوهات العادية إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه الآن إنشاء تأثيرات عرض بزاوية عشوائية تلقائيًا، وهو ما كان يتطلب في السابق فريقًا محترفًا في نمذجة ثلاثية الأبعاد.
تدعي منصة AI معينة أنها تستطيع إنشاء فيديو بجودة "فيلم" مدته 10 ثوانٍ باستخدام صورة واحدة. على الرغم من أن التأثير المحدد لا يزال بحاجة إلى التحقق، إلا أن هذا يظهر إمكانيات AI في مجال إنشاء الفيديو.
أطلقت مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي نظامًا قادرًا على إنتاج مقاطع فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في وقت واحد. تكمن الأهمية الرئيسية لهذه التقنية في تحقيق تطابق حقيقي على المستوى الدلالي، مما يتغلب على تحديات توافق الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.
أداة إنشاء الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي التي أطلقتها منصة فيديو قصيرة، تحتوي على 80 مليار معلمة، يمكنها إنشاء فيديو بدقة 1080 بكسل في 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان لكل 5 ثوان. على الرغم من أن هناك مجالًا للتحسين في المشاهد المعقدة، إلا أن التحكم في التكاليف أصبح جيدًا جدًا.
تشكل هذه الاختراقات التكنولوجية أهمية كبيرة في جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات الاستخدام. من الناحية التقنية، فإن تعقيد توليد الفيديو متعدد النماذج هو من الدرجة الأسية. فهو لا يتعين عليه فقط معالجة توليد الصورة الفردية، بل يجب أيضًا ضمان التناسق الزمني، وتزامن الصوت، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الحلول الحالية تعتمد على التفكيك المودولي والتعاون بين النماذج الكبيرة، حيث يركز كل نموذج على مهمة محددة، ثم يتعاون من خلال آلية تنسيق.
فيما يتعلق بالتكاليف، تم تقليل تكاليف الإنتاج بشكل كبير من خلال تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد المتدرجة، آلية إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.
ستحدث هذه التقدمات التكنولوجية تأثيرًا كبيرًا على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. ستقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتحويل عتبة إنتاج الفيديو من تكاليف المعدات والعمالة المرتفعة إلى القدرة الإبداعية والجمالية، مما قد يؤدي إلى جولة جديدة من إعادة تشكيل اقتصاد المبدعين.
توجد علاقة وثيقة بين هذه التغييرات وWeb3 AI:
إن تغيير هيكل طلب القوة الحاسوبية أوجد فرصاً للقوة الحاسوبية الموزعة غير المستغلة، وفي الوقت نفسه زاد من الطلب على مجموعات متنوعة من القوة الحاسوبية.
زيادة طلبات وضع العلامات على البيانات توفر فرصًا جديدة للمهنيين مثل المصورين، وفناني الصوت، وفناني 3D، الذين يمكنهم تقديم مواد بيانات احترافية من خلال آليات التحفيز في Web3.
تميل تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا بحد ذاته يمثل حاجة جديدة للمنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتها، مما يعزز دمج سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
7
مشاركة
تعليق
0/400
MetaEggplant
· 07-13 19:45
تم القضاء على كل من الواجهة الأمامية والخلفية بواسطة الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquiditySurfer
· 07-13 15:07
معدل LP لصنع الفيديو أقل من staking، على الأقل العائد الثابت لن ينخفض بشكل سريع
شاهد النسخة الأصليةرد0
HallucinationGrower
· 07-11 06:14
آه، لم أتوقع حتى في أحلامي أنني سأستطيع الحصول على 4D بهذه السرعة...
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiHeir
· 07-11 06:12
يجب الإشارة إلى أنه وفقًا للبحث التجريبي الذي شاركت فيه في ستانفورد، فإن معدل القبول البالغ 70.7% يظهر بوضوح انحيازًا تجريبيًا، ويُنصح بإعادة إجراء اختبار مزدوج التعمية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
rugpull_ptsd
· 07-11 06:05
لا أستطيع الانتظار ليتم استغلالي بغباء من قبل الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
RadioShackKnight
· 07-11 06:05
الذكاء الاصطناعي قد حل محل كل من يقوم بتصوير الأفلام بسرعة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ImpermanentTherapist
· 07-11 06:03
هل هذا هو معدل القبول فقط؟ يبدو مضحكًا، أليس كذلك؟
ت突破 تكنولوجيا生成 الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي: الدمج متعدد النماذج يقود الاتجاهات الجديدة
#突破 في تكنولوجيا توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتطورها المستقبلي
في الآونة الأخيرة، كانت واحدة من أبرز التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي هي الاختراق في تقنية توليد الفيديو متعدد النماذج. لقد تطورت هذه التقنية من مجرد توليد الفيديو من النصوص إلى القدرة على دمج النصوص والصور والصوت في قدرة توليد شاملة.
إليك بعض حالات突破 التكنولوجيا التي تستحق الانتباه:
شركة تكنولوجيا قامت بإطلاق إطار عمل مفتوح المصدر جديد يمكنه تحويل الفيديوهات العادية إلى محتوى 4D بزاوية حرة، حيث بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه الآن إنشاء تأثيرات عرض بزاوية عشوائية تلقائيًا، وهو ما كان يتطلب في السابق فريقًا محترفًا في نمذجة ثلاثية الأبعاد.
تدعي منصة AI معينة أنها تستطيع إنشاء فيديو بجودة "فيلم" مدته 10 ثوانٍ باستخدام صورة واحدة. على الرغم من أن التأثير المحدد لا يزال بحاجة إلى التحقق، إلا أن هذا يظهر إمكانيات AI في مجال إنشاء الفيديو.
أطلقت مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي نظامًا قادرًا على إنتاج مقاطع فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في وقت واحد. تكمن الأهمية الرئيسية لهذه التقنية في تحقيق تطابق حقيقي على المستوى الدلالي، مما يتغلب على تحديات توافق الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.
أداة إنشاء الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي التي أطلقتها منصة فيديو قصيرة، تحتوي على 80 مليار معلمة، يمكنها إنشاء فيديو بدقة 1080 بكسل في 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان لكل 5 ثوان. على الرغم من أن هناك مجالًا للتحسين في المشاهد المعقدة، إلا أن التحكم في التكاليف أصبح جيدًا جدًا.
تشكل هذه الاختراقات التكنولوجية أهمية كبيرة في جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات الاستخدام. من الناحية التقنية، فإن تعقيد توليد الفيديو متعدد النماذج هو من الدرجة الأسية. فهو لا يتعين عليه فقط معالجة توليد الصورة الفردية، بل يجب أيضًا ضمان التناسق الزمني، وتزامن الصوت، والاتساق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. الحلول الحالية تعتمد على التفكيك المودولي والتعاون بين النماذج الكبيرة، حيث يركز كل نموذج على مهمة محددة، ثم يتعاون من خلال آلية تنسيق.
فيما يتعلق بالتكاليف، تم تقليل تكاليف الإنتاج بشكل كبير من خلال تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد المتدرجة، آلية إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي.
ستحدث هذه التقدمات التكنولوجية تأثيرًا كبيرًا على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. ستقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتحويل عتبة إنتاج الفيديو من تكاليف المعدات والعمالة المرتفعة إلى القدرة الإبداعية والجمالية، مما قد يؤدي إلى جولة جديدة من إعادة تشكيل اقتصاد المبدعين.
توجد علاقة وثيقة بين هذه التغييرات وWeb3 AI:
إن تغيير هيكل طلب القوة الحاسوبية أوجد فرصاً للقوة الحاسوبية الموزعة غير المستغلة، وفي الوقت نفسه زاد من الطلب على مجموعات متنوعة من القوة الحاسوبية.
زيادة طلبات وضع العلامات على البيانات توفر فرصًا جديدة للمهنيين مثل المصورين، وفناني الصوت، وفناني 3D، الذين يمكنهم تقديم مواد بيانات احترافية من خلال آليات التحفيز في Web3.
تميل تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، وهذا بحد ذاته يمثل حاجة جديدة للمنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتها، مما يعزز دمج سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.