Terobosan Teknologi Generasi Video AI dan Keterkaitannya dengan Web3
Salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi pembuatan video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari pembuatan video berdasarkan teks tunggal menjadi kemampuan pembuatan yang menyeluruh yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik meliputi:
Kerangka EX-4D yang diopen-source oleh sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pengalaman menonton dari berbagai sudut pandang yang dihasilkan dari video sudut pandang tunggal, yang secara signifikan menyederhanakan proses kompleks pemodelan 3D tradisional.
Sebuah platform AI meluncurkan fitur "Huixiang" yang mengklaim dapat menghasilkan video "berkualitas film" selama 10 detik dari satu gambar. Namun, keaslian klaim ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Sistem Veo yang dikembangkan oleh lembaga penelitian AI terkemuka dapat menghasilkan video 4K dan efek suara lingkungan secara bersamaan. Teknologi ini mengatasi tantangan pencocokan video dan audio, mewujudkan sinkronisasi audio dan gambar dalam skenario yang kompleks.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk meningkatkan penanganan di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi. Dari sudut pandang teknis, kompleksitas pembuatan video multimodal adalah eksponensial, melibatkan pemrosesan jutaan titik piksel, jaminan koherensi temporal, sinkronisasi audio, serta konsistensi ruang 3D di berbagai aspek. Saat ini, melalui dekomposisi modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat direalisasikan.
Dalam hal biaya, di belakangnya adalah optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generatif bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini telah secara signifikan mengurangi biaya pembuatan video.
Dalam hal aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Produksi video yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, tempat, tenaga kerja, dan waktu sekarang dapat diselesaikan dalam waktu singkat dengan AI, dan mencapai beberapa efek yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Perubahan ini dapat membentuk kembali seluruh ekonomi kreator.
Lalu, apa hubungan antara kemajuan teknologi AI Web2 ini dengan AI Web3?
Pertama, struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Kedua, ada peningkatan permintaan untuk pelabelan data berkualitas tinggi. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang tepat, gambar referensi, gaya audio, dan data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat menarik para profesional untuk menyediakan bahan data berkualitas tinggi.
Akhirnya, teknologi AI berkembang dari pengelolaan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang pada dasarnya merupakan permintaan baru untuk platform desentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk ekosistem yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
4
Bagikan
Komentar
0/400
MetaMaximalist
· 21jam yang lalu
hmph... sekali lagi permainan konvergensi web3 x ai. sudah pernah melihat film ini sebelumnya jujur saja. bangunkan saya ketika mereka menyelesaikan masalah tata kelola protokol
Lihat AsliBalas0
RumbleValidator
· 07-20 08:44
Tampak indah tetapi stabilitas arsitektur teknis dipertanyakan, verifikasi keamanan data adalah kunci.
Lihat AsliBalas0
SchrodingersFOMO
· 07-18 23:41
Sangat menjengkelkan, lagi-lagi menghabiskan uang.
Lihat AsliBalas0
AirdropDreamBreaker
· 07-18 23:21
Ini lagi ritme yang membuat kami yang miskin kehilangan pekerjaan.
Teknologi generasi video multimodal AI memecahkan batasan dan mengintegrasikan Web3 untuk membuka era kreasi baru.
Terobosan Teknologi Generasi Video AI dan Keterkaitannya dengan Web3
Salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi pembuatan video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari pembuatan video berdasarkan teks tunggal menjadi kemampuan pembuatan yang menyeluruh yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik meliputi:
Kerangka EX-4D yang diopen-source oleh sebuah perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pengalaman menonton dari berbagai sudut pandang yang dihasilkan dari video sudut pandang tunggal, yang secara signifikan menyederhanakan proses kompleks pemodelan 3D tradisional.
Sebuah platform AI meluncurkan fitur "Huixiang" yang mengklaim dapat menghasilkan video "berkualitas film" selama 10 detik dari satu gambar. Namun, keaslian klaim ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Sistem Veo yang dikembangkan oleh lembaga penelitian AI terkemuka dapat menghasilkan video 4K dan efek suara lingkungan secara bersamaan. Teknologi ini mengatasi tantangan pencocokan video dan audio, mewujudkan sinkronisasi audio dan gambar dalam skenario yang kompleks.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk meningkatkan penanganan di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi. Dari sudut pandang teknis, kompleksitas pembuatan video multimodal adalah eksponensial, melibatkan pemrosesan jutaan titik piksel, jaminan koherensi temporal, sinkronisasi audio, serta konsistensi ruang 3D di berbagai aspek. Saat ini, melalui dekomposisi modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat direalisasikan.
Dalam hal biaya, di belakangnya adalah optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generatif bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini telah secara signifikan mengurangi biaya pembuatan video.
Dalam hal aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Produksi video yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, tempat, tenaga kerja, dan waktu sekarang dapat diselesaikan dalam waktu singkat dengan AI, dan mencapai beberapa efek yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Perubahan ini dapat membentuk kembali seluruh ekonomi kreator.
Lalu, apa hubungan antara kemajuan teknologi AI Web2 ini dengan AI Web3?
Pertama, struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, yang menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Kedua, ada peningkatan permintaan untuk pelabelan data berkualitas tinggi. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang tepat, gambar referensi, gaya audio, dan data profesional lainnya. Mekanisme insentif Web3 dapat menarik para profesional untuk menyediakan bahan data berkualitas tinggi.
Akhirnya, teknologi AI berkembang dari pengelolaan sumber daya besar-besaran yang terpusat ke kolaborasi modular, yang pada dasarnya merupakan permintaan baru untuk platform desentralisasi. Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk ekosistem yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.