Đột phá trong công nghệ sản xuất video AI và sự kết hợp với Web3
Gần đây, một trong những tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá trong công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản, đến khả năng tạo ra toàn diện kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Một vài trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý bao gồm:
Một khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, mức độ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này đã làm cho việc tạo ra trải nghiệm xem đa góc từ video đơn góc trở nên khả thi, đơn giản hóa đáng kể quy trình mô hình 3D truyền thống.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội Tưởng" tuyên bố có thể tạo ra video "đẳng cấp điện ảnh" dài 10 giây từ một bức ảnh đơn. Tuy nhiên, tính xác thực của quảng cáo này vẫn cần được xác minh thêm.
Hệ thống Veo do một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng phát triển có thể đồng bộ tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này đã khắc phục được vấn đề khớp video và audio, đạt được sự đồng bộ giữa hình ảnh và âm thanh trong các cảnh phức tạp.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2,3 giây với chi phí 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng vẫn còn có không gian để cải thiện trong việc xử lý các tình huống phức tạp.
Những đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các lĩnh vực ứng dụng. Từ góc độ kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình là cấp số nhân, liên quan đến việc xử lý hàng triệu điểm pixel, đảm bảo tính liên tục theo thời gian, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua việc phân tách mô-đun và sự hợp tác phân công công việc của các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Về chi phí, đằng sau là tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược tạo ra theo lớp, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những tối ưu hóa này đã làm giảm đáng kể chi phí tạo video.
Về ứng dụng, công nghệ AI đang làm thay đổi quy trình sản xuất video truyền thống. Những video trước đây cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và thời gian giờ đây có thể được hoàn thành trong thời gian ngắn nhờ vào AI, và đạt được một số hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Cuộc cách mạng này có thể định hình lại toàn bộ nền kinh tế của các nhà sáng tạo.
Vậy, những tiến bộ của công nghệ AI Web2 này có liên quan gì đến AI Web3?
Trước tiên, cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo ra video đa phương thức cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, điều này tạo ra cơ hội mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán.
Thứ hai, nhu cầu về việc chú thích dữ liệu chất lượng cao đang tăng lên. Để tạo ra video chuyên nghiệp, cần có mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh và các dữ liệu chuyên nghiệp khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể thu hút các chuyên gia cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao.
Cuối cùng, công nghệ AI đã phát triển từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác theo mô-đun, điều này chính là nhu cầu mới đối với nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một hệ sinh thái tự củng cố, thúc đẩy sự hòa nhập sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
RumbleValidator
· 07-20 08:44
Có vẻ rất đẹp nhưng tính ổn định của kiến trúc công nghệ còn nghi ngờ, xác minh an toàn dữ liệu mới là điều quan trọng.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingersFOMO
· 07-18 23:41
Thật phiền phức, lại tốn tiền rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropDreamBreaker
· 07-18 23:21
Lại là nhịp điệu khiến chúng tôi, những kẻ nghèo khổ, thất nghiệp.
Công nghệ tạo video đa mô hình AI đã phá vỡ sự tích hợp Web3, mở ra kỷ nguyên sáng tạo mới.
Đột phá trong công nghệ sản xuất video AI và sự kết hợp với Web3
Gần đây, một trong những tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá trong công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản, đến khả năng tạo ra toàn diện kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Một vài trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý bao gồm:
Một khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, mức độ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này đã làm cho việc tạo ra trải nghiệm xem đa góc từ video đơn góc trở nên khả thi, đơn giản hóa đáng kể quy trình mô hình 3D truyền thống.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội Tưởng" tuyên bố có thể tạo ra video "đẳng cấp điện ảnh" dài 10 giây từ một bức ảnh đơn. Tuy nhiên, tính xác thực của quảng cáo này vẫn cần được xác minh thêm.
Hệ thống Veo do một tổ chức nghiên cứu AI nổi tiếng phát triển có thể đồng bộ tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này đã khắc phục được vấn đề khớp video và audio, đạt được sự đồng bộ giữa hình ảnh và âm thanh trong các cảnh phức tạp.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2,3 giây với chi phí 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng vẫn còn có không gian để cải thiện trong việc xử lý các tình huống phức tạp.
Những đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các lĩnh vực ứng dụng. Từ góc độ kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình là cấp số nhân, liên quan đến việc xử lý hàng triệu điểm pixel, đảm bảo tính liên tục theo thời gian, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua việc phân tách mô-đun và sự hợp tác phân công công việc của các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Về chi phí, đằng sau là tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược tạo ra theo lớp, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những tối ưu hóa này đã làm giảm đáng kể chi phí tạo video.
Về ứng dụng, công nghệ AI đang làm thay đổi quy trình sản xuất video truyền thống. Những video trước đây cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và thời gian giờ đây có thể được hoàn thành trong thời gian ngắn nhờ vào AI, và đạt được một số hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Cuộc cách mạng này có thể định hình lại toàn bộ nền kinh tế của các nhà sáng tạo.
Vậy, những tiến bộ của công nghệ AI Web2 này có liên quan gì đến AI Web3?
Trước tiên, cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo ra video đa phương thức cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, điều này tạo ra cơ hội mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán.
Thứ hai, nhu cầu về việc chú thích dữ liệu chất lượng cao đang tăng lên. Để tạo ra video chuyên nghiệp, cần có mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh và các dữ liệu chuyên nghiệp khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể thu hút các chuyên gia cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao.
Cuối cùng, công nghệ AI đã phát triển từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác theo mô-đun, điều này chính là nhu cầu mới đối với nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một hệ sinh thái tự củng cố, thúc đẩy sự hòa nhập sâu sắc giữa các cảnh Web3 AI và Web2 AI.