#突破 تقنيات توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتأثيرها المستقبلي
أحد أبرز التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي هو突破 تقنية生成 الفيديو متعدد النماذج. لقد تطورت هذه التقنية من生成 الفيديو النصي الوحيد إلى القدرة على دمج النصوص والصور والصوت في قدرة توليد شاملة.
تشمل بعض حالات الاختراق التكنولوجي المثيرة للاهتمام ما يلي:
إطار EX-4D مفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا، يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، وقد بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن مشاهدة الفيديو من أي زاوية دون الحاجة إلى فريق محترف لنمذجة 3D.
تدعي منصة "هوي شيانغ" التابعة لشركة معينة أنها قادرة على توليد فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ من صورة واحدة. ومع ذلك، فإن صحة هذا الادعاء لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحقق.
يمكن لتقنية Veo من مؤسسة أبحاث الذكاء الاصطناعي المعروفة أن تولد مقاطع فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في وقت واحد. تكمن أهمية هذه التقنية في تحقيق مطابقة على المستوى الدلالي بين الفيديو والصوت، مما يحل مشكلة تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.
تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير، تمتلك 80 مليار معلمة، وتستطيع إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكلفة جيد، إلا أن جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة لا تزال بحاجة إلى تحسين.
تعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التكنولوجية، فإن تعقيد إنشاء فيديو متعدد الوسائط هو تعقيد أسي. يتطلب ذلك مراعاة عدة جوانب مثل إنشاء صورة واحدة، واستمرارية توقيت الفيديو، ومزامنة الصوت، والاتساق المكاني ثلاثي الأبعاد. في الوقت الحالي، تم تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال التفكيك القائم على الوحدات والتعاون بين النماذج الكبيرة.
فيما يتعلق بالتكلفة، لعب تحسين بنية الاستدلال دورًا رئيسيًا. ويتضمن ذلك استراتيجيات التوليد متعددة المستويات، وآليات إعادة استخدام الذاكرة المؤقتة، وتخصيص الموارد الديناميكي وغيرها من التقنيات. أدت هذه التحسينات إلى انخفاض كبير في تكلفة إنتاج الفيديو.
أثرت هذه التقدمات التكنولوجية بشكل كبير على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. لقد قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في الأصل الكثير من المال والمعدات المتخصصة إلى إدخال كلمات توجيه وانتظار قصير. وهذا لا يقلل فقط من الحواجز، بل يمكن أن يحقق أيضًا بعض النتائج التي يصعب الوصول إليها بالطرق التقليدية، مما قد يؤدي إلى إعادة تشكيل الاقتصاد الخاص بالمنشئين.
بالنسبة لـ Web3 AI ، فإن هذه التغييرات جلبت أيضًا فرصًا جديدة:
قد يخلق تغيير هيكل الطلب على قوة الحوسبة سوقًا جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة.
تزايد الحاجة إلى وصف دقيق للمشاهد، والبيانات المتخصصة مثل الصور المرجعية، وأنماط الصوت، قد يحفز المتخصصين في مختلف المجالات على توفير بيانات عالية الجودة.
تتجه تقنية الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، مما يخلق طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية.
في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز دورة إيجابية معززة ذاتيًا، مما يدفع إلى الدمج العميق بين سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeNightmare
· منذ 17 س
70.7% من نسبة القبول... لن تكون بيانات خداع الناس لتحقيق الربح مرة أخرى، أريد أن أستغل بغباء مرة أخرى في الساعات المتأخرة من الليل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DuckFluff
· 08-14 02:42
كم يكلف الحصول على واحد!
شاهد النسخة الأصليةرد0
LucidSleepwalker
· 08-12 15:10
هذه التقنية الآن تحصل على 70 نقطة فقط، يكفي أن تكون مفيدة.
تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تحقق突破: خفض التكاليف وزيادة الكفاءة تقود عصر الإبداع الجديد
#突破 تقنيات توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتأثيرها المستقبلي
أحد أبرز التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي هو突破 تقنية生成 الفيديو متعدد النماذج. لقد تطورت هذه التقنية من生成 الفيديو النصي الوحيد إلى القدرة على دمج النصوص والصور والصوت في قدرة توليد شاملة.
تشمل بعض حالات الاختراق التكنولوجي المثيرة للاهتمام ما يلي:
إطار EX-4D مفتوح المصدر من شركة تكنولوجيا، يمكنه تحويل الفيديو العادي إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، وقد بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. هذه التقنية تجعل من الممكن مشاهدة الفيديو من أي زاوية دون الحاجة إلى فريق محترف لنمذجة 3D.
تدعي منصة "هوي شيانغ" التابعة لشركة معينة أنها قادرة على توليد فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ من صورة واحدة. ومع ذلك، فإن صحة هذا الادعاء لا تزال بحاجة إلى مزيد من التحقق.
يمكن لتقنية Veo من مؤسسة أبحاث الذكاء الاصطناعي المعروفة أن تولد مقاطع فيديو بدقة 4K وصوت بيئي في وقت واحد. تكمن أهمية هذه التقنية في تحقيق مطابقة على المستوى الدلالي بين الفيديو والصوت، مما يحل مشكلة تزامن الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.
تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير، تمتلك 80 مليار معلمة، وتستطيع إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكلفة جيد، إلا أن جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة لا تزال بحاجة إلى تحسين.
تعتبر هذه الاختراقات التكنولوجية ذات أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التكنولوجية، فإن تعقيد إنشاء فيديو متعدد الوسائط هو تعقيد أسي. يتطلب ذلك مراعاة عدة جوانب مثل إنشاء صورة واحدة، واستمرارية توقيت الفيديو، ومزامنة الصوت، والاتساق المكاني ثلاثي الأبعاد. في الوقت الحالي، تم تحقيق هذه المهمة المعقدة من خلال التفكيك القائم على الوحدات والتعاون بين النماذج الكبيرة.
فيما يتعلق بالتكلفة، لعب تحسين بنية الاستدلال دورًا رئيسيًا. ويتضمن ذلك استراتيجيات التوليد متعددة المستويات، وآليات إعادة استخدام الذاكرة المؤقتة، وتخصيص الموارد الديناميكي وغيرها من التقنيات. أدت هذه التحسينات إلى انخفاض كبير في تكلفة إنتاج الفيديو.
أثرت هذه التقدمات التكنولوجية بشكل كبير على صناعة إنتاج الفيديو التقليدية. لقد قامت تقنية الذكاء الاصطناعي بتبسيط عملية إنتاج الفيديو التي كانت تتطلب في الأصل الكثير من المال والمعدات المتخصصة إلى إدخال كلمات توجيه وانتظار قصير. وهذا لا يقلل فقط من الحواجز، بل يمكن أن يحقق أيضًا بعض النتائج التي يصعب الوصول إليها بالطرق التقليدية، مما قد يؤدي إلى إعادة تشكيل الاقتصاد الخاص بالمنشئين.
بالنسبة لـ Web3 AI ، فإن هذه التغييرات جلبت أيضًا فرصًا جديدة:
قد يخلق تغيير هيكل الطلب على قوة الحوسبة سوقًا جديدة لقوة الحوسبة الموزعة غير المستخدمة.
تزايد الحاجة إلى وصف دقيق للمشاهد، والبيانات المتخصصة مثل الصور المرجعية، وأنماط الصوت، قد يحفز المتخصصين في مختلف المجالات على توفير بيانات عالية الجودة.
تتجه تقنية الذكاء الاصطناعي نحو التعاون القائم على الوحدات، مما يخلق طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية.
في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز دورة إيجابية معززة ذاتيًا، مما يدفع إلى الدمج العميق بين سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.