Прорыв в технологии генерации видео с помощью ИИ и будущее её развития
В последнее время одним из самых значительных достижений в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология уже перешла от простого генерации видео на основе текста к интеграции текстов, изображений и аудио для полноценной генерации.
Вот несколько примеров технологических прорывов, на которые стоит обратить внимание:
Технологическая компания открыла новый фреймворк с открытым исходным кодом, который может преобразовывать обычные видео в 4D контент с произвольной перспективой, и уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Это означает, что ИИ теперь может автоматически генерировать просмотр с любого угла, что ранее требовало команды профессиональных 3D-моделистов.
Некоторая AI-платформа утверждает, что может создать 10-секундное видео «кинематографического качества» из одного изображения. Хотя конкретные результаты еще предстоит проверить, это демонстрирует потенциал AI в области генерации видео.
Известное исследовательское учреждение в области ИИ представило систему, способную одновременно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия, что позволяет преодолевать сложности синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
Инструмент генерации видео на основе ИИ, запущенный одной из платформ короткого видео, имеет 8 миллиардов параметров и способен генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя в сложных сценах еще есть пространство для улучшения, контроль затрат уже на довольно хорошем уровне.
Эти технологические прорывы имеют большое значение с точки зрения качества видео, стоимости генерации и областей применения. С технической точки зрения, сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной. Она должна обрабатывать не только генерацию одиночных кадров, но и обеспечивать временную согласованность, синхронизацию аудио и пространственную согласованность 3D. Современные решения достигаются через модульное разложение и совместную работу крупных моделей, каждая из которых сосредоточена на конкретной задаче, а затем они взаимодействуют через координационные механизмы.
С точки зрения затрат, оптимизация архитектуры вывода, включая многоуровневые стратегии генерации, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов, значительно снизила затраты на генерацию.
Эти технологические достижения окажут огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Технология ИИ снизит барьер для видеопроизводства с высоких затрат на оборудование и трудозатраты до творческих и эстетических способностей, что может вызвать новый этап перетасовки в экономике создателей.
Эти изменения имеют тесную связь с Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности, а также увеличило потребность в разнообразных комбинациях вычислительной мощности.
Увеличение потребности в аннотации данных предоставляет новые возможности для профессионалов (таких как фотографы, звуковые дизайнеры, 3D-художники и т.д.), которые могут предоставлять профессиональные данные через стимулы Web3.
Технология ИИ стремится к модульному сотрудничеству, что само по себе является новой потребностью для децентрализованных платформ. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимуляции могут сформировать самоусиливающийся положительный цикл, способствующий интеграции сценариев Web3 AI и Web2 AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
17 Лайков
Награда
17
7
Поделиться
комментарий
0/400
MetaEggplant
· 07-13 19:45
И фронт, и бэк должны быть уничтожены ИИ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquiditySurfer
· 07-13 15:07
Коэффициент LP для создания видео даже ниже, чем при ставках, по крайней мере стабильный доход не будет Грузило.
Посмотреть ОригиналОтветить0
HallucinationGrower
· 07-11 06:14
А это, даже во сне не думал, что так быстро смогу получить 4D...
Посмотреть ОригиналОтветить0
SatoshiHeir
· 07-11 06:12
Необходимо отметить, что согласно эмпирическому исследованию, в котором я участвовал в Стэнфорде, уровень одобрения в 70,7% явно имеет экспериментные искажения, и предлагается провести повторное двойное слепое тестирование.
Посмотреть ОригиналОтветить0
rugpull_ptsd
· 07-11 06:05
Не могу дождаться, чтобы меня разыграли как лоха с помощью ИИ.
Прорыв в технологии генерации видео с использованием ИИ: многомодальная интеграция задает новые тренды
Прорыв в технологии генерации видео с помощью ИИ и будущее её развития
В последнее время одним из самых значительных достижений в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология уже перешла от простого генерации видео на основе текста к интеграции текстов, изображений и аудио для полноценной генерации.
Вот несколько примеров технологических прорывов, на которые стоит обратить внимание:
Технологическая компания открыла новый фреймворк с открытым исходным кодом, который может преобразовывать обычные видео в 4D контент с произвольной перспективой, и уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Это означает, что ИИ теперь может автоматически генерировать просмотр с любого угла, что ранее требовало команды профессиональных 3D-моделистов.
Некоторая AI-платформа утверждает, что может создать 10-секундное видео «кинематографического качества» из одного изображения. Хотя конкретные результаты еще предстоит проверить, это демонстрирует потенциал AI в области генерации видео.
Известное исследовательское учреждение в области ИИ представило систему, способную одновременно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия, что позволяет преодолевать сложности синхронизации звука и изображения в сложных сценах.
Инструмент генерации видео на основе ИИ, запущенный одной из платформ короткого видео, имеет 8 миллиардов параметров и способен генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя в сложных сценах еще есть пространство для улучшения, контроль затрат уже на довольно хорошем уровне.
Эти технологические прорывы имеют большое значение с точки зрения качества видео, стоимости генерации и областей применения. С технической точки зрения, сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной. Она должна обрабатывать не только генерацию одиночных кадров, но и обеспечивать временную согласованность, синхронизацию аудио и пространственную согласованность 3D. Современные решения достигаются через модульное разложение и совместную работу крупных моделей, каждая из которых сосредоточена на конкретной задаче, а затем они взаимодействуют через координационные механизмы.
С точки зрения затрат, оптимизация архитектуры вывода, включая многоуровневые стратегии генерации, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов, значительно снизила затраты на генерацию.
Эти технологические достижения окажут огромное влияние на традиционную индустрию видеопроизводства. Технология ИИ снизит барьер для видеопроизводства с высоких затрат на оборудование и трудозатраты до творческих и эстетических способностей, что может вызвать новый этап перетасовки в экономике создателей.
Эти изменения имеют тесную связь с Web3 AI:
Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности, а также увеличило потребность в разнообразных комбинациях вычислительной мощности.
Увеличение потребности в аннотации данных предоставляет новые возможности для профессионалов (таких как фотографы, звуковые дизайнеры, 3D-художники и т.д.), которые могут предоставлять профессиональные данные через стимулы Web3.
Технология ИИ стремится к модульному сотрудничеству, что само по себе является новой потребностью для децентрализованных платформ. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимуляции могут сформировать самоусиливающийся положительный цикл, способствующий интеграции сценариев Web3 AI и Web2 AI.