AI video üretim teknolojisinin突破与Web3'ün birleşimi
Son zamanlarda AI alanındaki en önemli gelişmelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, tek bir metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği kapsamlı bir üretim yeteneğine dönüştü.
Dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynak EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriğe dönüştürebilir ve kullanıcı memnuniyeti %70,7'ye ulaşmıştır. Bu teknoloji, tek bir açıdan çekilmiş videoların çok açılı izleme deneyimi üretmesini mümkün kılarak, geleneksel 3D modellemenin karmaşık süreçlerini büyük ölçüde basitleştirmektedir.
Bir AI platformunun "Hayal Et" özelliği, tek bir resimden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu tanıtımın doğruluğu henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyuyor.
Bir ünlü AI araştırma kurumu tarafından geliştirilen Veo sistemi, 4K video ve çevresel ses efektlerini senkronize bir şekilde üretebiliyor. Bu teknoloji, video ve sesin eşleşmesi sorununu aşarak karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonunu sağlıyor.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup 2.3 saniye içinde 1080p video üretebilmektedir. Maliyet 3.67 yuan/5 saniyedir. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerin işlenmesinde hala geliştirme alanları bulunmaktadır.
Bu teknolojik atılımlar video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir düzeydedir ve bu, milyonlarca piksel noktasının işlenmesi, zaman sıralı tutarlılığın sağlanması, ses senkronizasyonu ve 3D alan tutarlılığı gibi birçok yönü içermektedir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği sayesinde bu karmaşık görevler gerçekleştirilebilmektedir.
Maliyet açısından, arka planda katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizması ve dinamik kaynak tahsisi gibi optimizasyonlar bulunmaktadır. Bu optimizasyonlar, video üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürmüştür.
Uygulama açısından, yapay zeka teknolojisi geleneksel video üretim sürecini altüst ediyor. Önceden büyük miktarda ekipman, alan, işgücü ve zaman gerektiren video üretimi, şimdi yapay zeka sayesinde kısa sürede tamamlanabiliyor ve bazı geleneksel çekimlerle zor elde edilen efektler gerçekleştirilebiliyor. Bu dönüşüm, tüm içerik üretici ekonomisini yeniden şekillendirebilir.
Peki, bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemelerin Web3 AI ile ne ilgisi var?
Öncelikle, hesaplama gücü talep yapısı değişti. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonları gerektiriyor, bu da dağıtılmış kullanılmayan hesaplama gücü için yeni fırsatlar yaratıyor.
İkincisi, yüksek kaliteli veri etiketleme talebinin artması. Profesyonel düzeyde video üretmek için kesin sahne tanımları, referans görseller, ses stili gibi profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik mekanizması, profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sunmasını çekebilir.
Son olarak, AI teknolojisi merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine doğru gelişiyor, bu da kendisi için merkeziyetsiz platformlara yeni bir talep oluşturuyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir ekosistem oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
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.
17 Likes
Reward
17
4
Share
Comment
0/400
MetaMaximalist
· 07-21 22:41
hmph... başka bir web3 x ai birleşim oyunu. açıkçası bu filmi daha önce gördüm. protokol yönetim sorunlarını çözdüklerinde beni uyandır.
View OriginalReply0
RumbleValidator
· 07-20 08:44
Güzel görünüyor, ancak teknik mimarinin istikrarı sorgulanabilir. Veri güvenliği doğrulaması anahtardır.
View OriginalReply0
SchrodingersFOMO
· 07-18 23:41
Çok sinir bozucu, yine para harcıyor.
View OriginalReply0
AirdropDreamBreaker
· 07-18 23:21
Yine bizi bu fakirlerin işsiz kalmasına sebep olan bir ritim.
AI çok modlu video üretim teknolojisi, Web3 entegrasyonu ile yeni bir yaratım çağını başlatıyor.
AI video üretim teknolojisinin突破与Web3'ün birleşimi
Son zamanlarda AI alanındaki en önemli gelişmelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, tek bir metinden video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği kapsamlı bir üretim yeteneğine dönüştü.
Dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynak EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriğe dönüştürebilir ve kullanıcı memnuniyeti %70,7'ye ulaşmıştır. Bu teknoloji, tek bir açıdan çekilmiş videoların çok açılı izleme deneyimi üretmesini mümkün kılarak, geleneksel 3D modellemenin karmaşık süreçlerini büyük ölçüde basitleştirmektedir.
Bir AI platformunun "Hayal Et" özelliği, tek bir resimden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu tanıtımın doğruluğu henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duyuyor.
Bir ünlü AI araştırma kurumu tarafından geliştirilen Veo sistemi, 4K video ve çevresel ses efektlerini senkronize bir şekilde üretebiliyor. Bu teknoloji, video ve sesin eşleşmesi sorununu aşarak karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonunu sağlıyor.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup 2.3 saniye içinde 1080p video üretebilmektedir. Maliyet 3.67 yuan/5 saniyedir. Maliyet kontrolü oldukça iyi olsa da, karmaşık sahnelerin işlenmesinde hala geliştirme alanları bulunmaktadır.
Bu teknolojik atılımlar video kalitesi, üretim maliyeti ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir düzeydedir ve bu, milyonlarca piksel noktasının işlenmesi, zaman sıralı tutarlılığın sağlanması, ses senkronizasyonu ve 3D alan tutarlılığı gibi birçok yönü içermektedir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği sayesinde bu karmaşık görevler gerçekleştirilebilmektedir.
Maliyet açısından, arka planda katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizması ve dinamik kaynak tahsisi gibi optimizasyonlar bulunmaktadır. Bu optimizasyonlar, video üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürmüştür.
Uygulama açısından, yapay zeka teknolojisi geleneksel video üretim sürecini altüst ediyor. Önceden büyük miktarda ekipman, alan, işgücü ve zaman gerektiren video üretimi, şimdi yapay zeka sayesinde kısa sürede tamamlanabiliyor ve bazı geleneksel çekimlerle zor elde edilen efektler gerçekleştirilebiliyor. Bu dönüşüm, tüm içerik üretici ekonomisini yeniden şekillendirebilir.
Peki, bu Web2 AI teknolojilerindeki ilerlemelerin Web3 AI ile ne ilgisi var?
Öncelikle, hesaplama gücü talep yapısı değişti. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonları gerektiriyor, bu da dağıtılmış kullanılmayan hesaplama gücü için yeni fırsatlar yaratıyor.
İkincisi, yüksek kaliteli veri etiketleme talebinin artması. Profesyonel düzeyde video üretmek için kesin sahne tanımları, referans görseller, ses stili gibi profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik mekanizması, profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sunmasını çekebilir.
Son olarak, AI teknolojisi merkezi büyük ölçekli kaynak dağıtımından modüler işbirliğine doğru gelişiyor, bu da kendisi için merkeziyetsiz platformlara yeni bir talep oluşturuyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir ekosistem oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.