Прорыв в технологии генерации видео с использованием ИИ и интеграция с Web3
Недавним значительным достижением в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология прошла путь от генерации видео только по тексту до интеграции текстов, изображений и аудио для всесторонней генерации.
Несколько примеров заметных технологических прорывов включают:
Открытая рамка EX-4D, разработанная технологической компанией, может преобразовать обычные видео в контент с свободным углом обзора 4D, при этом уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Эта технология делает возможным создание многогранного просмотра из видео с одного угла, значительно упрощая традиционный сложный процесс 3D-моделирования.
Платформа AI представила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создавать 10-секундное "кинематографическое" видео из одного изображения. Тем не менее, подлинность этой рекламы еще требует дальнейшей проверки.
Известная исследовательская организация в области ИИ разработала систему Veo, которая может синхронно генерировать 4K-видео и звуковые эффекты окружающей среды. Эта технология преодолевает проблему соответствия видео и аудио, обеспечивая синхронизацию звука и изображения в сложных сценах.
Технология ContentV на одной короткой видео платформе имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, все же есть возможность для улучшения в обработке сложных сцен.
Эти технологические прорывы имеют значительное значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость генерации и сценарии применения. С технической точки зрения, сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной и включает в себя обработку огромного количества пикселей, обеспечение временной последовательности, синхронизацию аудио и согласованность в 3D-пространстве. В настоящее время благодаря модульной декомпозиции и совместной работе крупных моделей эти сложные задачи становятся возможными.
С точки зрения затрат, за этим стоят оптимизации архитектуры вывода, включая многоуровневую стратегию генерации, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти оптимизации значительно снизили затраты на создание видео.
В области применения технологии ИИ революционизируют традиционный процесс видеопроизводства. Видео, для создания которого ранее требовалось много оборудования, площадей, рабочей силы и времени, теперь можно выполнить с помощью ИИ за короткий срок и достичь некоторых эффектов, которые трудно реализовать традиционной съемкой. Эта революция может изменить всю экономику создателей контента.
Итак, каковы связи между достижениями технологий Web2 AI и Web3 AI?
Во-первых, структура спроса на вычислительную мощность изменилась. Генерация мультимодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительной мощности, что создает новые возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности.
Во-вторых, увеличивается потребность в высококачественной разметке данных. Для создания профессиональных видео необходимы точные описания сцен, эталонные изображения, аудиоформаты и другие профессиональные данные. Механизм вознаграждения Web3 может привлечь специалистов для предоставления высококачественных данных.
В конечном итоге технологии ИИ развиваются от централизованного распределения ресурсов большого масштаба к модульному сотрудничеству, что само по себе является новым требованием к децентрализованным платформам. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулирования могут сформировать самоусиливающуюся экосистему, способствующую глубокой 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
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MetaMaximalist
· 07-21 22:41
хмф... еще одна игра с объединением web3 и ИИ. Честно говоря, я уже видел этот фильм. Разбудите меня, когда они решат проблемы управления протоколом.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RumbleValidator
· 07-20 08:44
На вид красиво, но стабильность технологической архитектуры вызывает сомнения, ключевым моментом является проверка безопасности данных.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingersFOMO
· 07-18 23:41
Так надоело, опять трачу деньги.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropDreamBreaker
· 07-18 23:21
Снова ритм, из-за которого мы, бедные, остаемся без работы.
Технология многомодального видео генерации ИИ прорывается, интеграция Web3 открывает новую эру творчества
Прорыв в технологии генерации видео с использованием ИИ и интеграция с Web3
Недавним значительным достижением в области ИИ стало прорывное развитие технологии многомодальной генерации видео. Эта технология прошла путь от генерации видео только по тексту до интеграции текстов, изображений и аудио для всесторонней генерации.
Несколько примеров заметных технологических прорывов включают:
Открытая рамка EX-4D, разработанная технологической компанией, может преобразовать обычные видео в контент с свободным углом обзора 4D, при этом уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Эта технология делает возможным создание многогранного просмотра из видео с одного угла, значительно упрощая традиционный сложный процесс 3D-моделирования.
Платформа AI представила функцию "Хуэйсян", которая утверждает, что может создавать 10-секундное "кинематографическое" видео из одного изображения. Тем не менее, подлинность этой рекламы еще требует дальнейшей проверки.
Известная исследовательская организация в области ИИ разработала систему Veo, которая может синхронно генерировать 4K-видео и звуковые эффекты окружающей среды. Эта технология преодолевает проблему соответствия видео и аудио, обеспечивая синхронизацию звука и изображения в сложных сценах.
Технология ContentV на одной короткой видео платформе имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды при стоимости 3,67 юаня за 5 секунд. Хотя контроль затрат неплохой, все же есть возможность для улучшения в обработке сложных сцен.
Эти технологические прорывы имеют значительное значение в таких аспектах, как качество видео, стоимость генерации и сценарии применения. С технической точки зрения, сложность многомодальной генерации видео является экспоненциальной и включает в себя обработку огромного количества пикселей, обеспечение временной последовательности, синхронизацию аудио и согласованность в 3D-пространстве. В настоящее время благодаря модульной декомпозиции и совместной работе крупных моделей эти сложные задачи становятся возможными.
С точки зрения затрат, за этим стоят оптимизации архитектуры вывода, включая многоуровневую стратегию генерации, механизмы повторного использования кэша и динамическое распределение ресурсов. Эти оптимизации значительно снизили затраты на создание видео.
В области применения технологии ИИ революционизируют традиционный процесс видеопроизводства. Видео, для создания которого ранее требовалось много оборудования, площадей, рабочей силы и времени, теперь можно выполнить с помощью ИИ за короткий срок и достичь некоторых эффектов, которые трудно реализовать традиционной съемкой. Эта революция может изменить всю экономику создателей контента.
Итак, каковы связи между достижениями технологий Web2 AI и Web3 AI?
Во-первых, структура спроса на вычислительную мощность изменилась. Генерация мультимодальных видео требует разнообразных комбинаций вычислительной мощности, что создает новые возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности.
Во-вторых, увеличивается потребность в высококачественной разметке данных. Для создания профессиональных видео необходимы точные описания сцен, эталонные изображения, аудиоформаты и другие профессиональные данные. Механизм вознаграждения Web3 может привлечь специалистов для предоставления высококачественных данных.
В конечном итоге технологии ИИ развиваются от централизованного распределения ресурсов большого масштаба к модульному сотрудничеству, что само по себе является новым требованием к децентрализованным платформам. В будущем вычислительная мощность, данные, модели и механизмы стимулирования могут сформировать самоусиливающуюся экосистему, способствующую глубокой интеграции сценариев Web3 AI и Web2 AI.