Avances en la tecnología de generación de videos por IA y su impacto futuro
Uno de los avances más significativos en el campo de la IA recientemente ha sido el avance en la tecnología de generación de videos multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de videos a partir de texto único a la capacidad de generación integral que puede integrar texto, imágenes y audio.
Varios casos de avances tecnológicos notables incluyen:
Un marco EX-4D de código abierto desarrollado por una empresa de tecnología puede convertir videos normales en contenido 4D de vista libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología hace posible ver videos desde cualquier ángulo sin necesidad de un equipo profesional de modelado 3D.
La plataforma "Hui Xiang" de una empresa afirma que puede generar un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún necesita ser verificada.
La tecnología Veo de una conocida institución de investigación en IA puede generar simultáneamente video 4K y sonido ambiental. La clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia en el nivel semántico entre video y audio, resolviendo el problema de la sincronización de audio y video en escenas complejas.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros y puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay margen de mejora en la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de videos multimodales es exponencial. Se deben considerar múltiples aspectos, como la generación de imágenes de un solo fotograma, la coherencia temporal del video, la sincronización de audio y la consistencia del espacio 3D. Actualmente, esta compleja tarea se ha logrado a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos.
En términos de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia ha jugado un papel clave. Esto incluye técnicas como estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos. Estas optimizaciones han reducido significativamente los costos de generación de video.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria tradicional de producción de video. La tecnología de IA ha simplificado el proceso de producción de video, que originalmente requería grandes cantidades de dinero y equipos profesionales, a la entrada de palabras clave y una breve espera. Esto no solo reduce las barreras de entrada, sino que también puede lograr efectos que son difíciles de alcanzar con métodos tradicionales, lo que podría provocar una reconfiguración de la economía de los creadores.
Para la IA Web3, estos cambios también han traído nuevas oportunidades:
El cambio en la estructura de demanda de poder de cómputo podría crear nuevos mercados para el poder de cómputo distribuido y ocioso.
Aumento de la demanda de anotaciones de datos profesionales como descripciones de escenarios precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, etc., que puede estimular a los profesionales de diversas áreas a proporcionar datos de alta calidad.
La tecnología de IA se está desarrollando hacia la colaboración modular, creando una nueva demanda para plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivo podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, promoviendo la profunda integración de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.
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GasFeeNightmare
· 08-15 13:46
70.7% de tasa de reconocimiento... no serán datos de tomar a la gente por tonta otra vez, insomnio en la madrugada y otra vez pensando en arbitraje.
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DuckFluff
· 08-14 02:42
¿Cuánto cuesta conseguir uno?
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LucidSleepwalker
· 08-12 15:10
Esta tecnología ahora solo tiene un 70, es suficiente si funciona.
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GasWaster
· 08-12 15:10
Es solo marketing, no tecnología real~
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LiquiditySurfer
· 08-12 15:07
A continuación, ¡es el paraíso de los jugadores de Arbitraje!
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GateUser-7b078580
· 08-12 15:04
70.7%... Los datos son demasiado optimistas, esperemos un poco más.
Tecnología de generación de video con IA: reducción de costos y aumento de eficiencia que lidera una nueva era de creación
Avances en la tecnología de generación de videos por IA y su impacto futuro
Uno de los avances más significativos en el campo de la IA recientemente ha sido el avance en la tecnología de generación de videos multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la generación de videos a partir de texto único a la capacidad de generación integral que puede integrar texto, imágenes y audio.
Varios casos de avances tecnológicos notables incluyen:
Un marco EX-4D de código abierto desarrollado por una empresa de tecnología puede convertir videos normales en contenido 4D de vista libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología hace posible ver videos desde cualquier ángulo sin necesidad de un equipo profesional de modelado 3D.
La plataforma "Hui Xiang" de una empresa afirma que puede generar un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún necesita ser verificada.
La tecnología Veo de una conocida institución de investigación en IA puede generar simultáneamente video 4K y sonido ambiental. La clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia en el nivel semántico entre video y audio, resolviendo el problema de la sincronización de audio y video en escenas complejas.
La tecnología ContentV de una plataforma de videos cortos tiene 8 mil millones de parámetros y puede generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay margen de mejora en la calidad de generación en escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de videos multimodales es exponencial. Se deben considerar múltiples aspectos, como la generación de imágenes de un solo fotograma, la coherencia temporal del video, la sincronización de audio y la consistencia del espacio 3D. Actualmente, esta compleja tarea se ha logrado a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos.
En términos de costos, la optimización de la arquitectura de inferencia ha jugado un papel clave. Esto incluye técnicas como estrategias de generación jerárquica, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos. Estas optimizaciones han reducido significativamente los costos de generación de video.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria tradicional de producción de video. La tecnología de IA ha simplificado el proceso de producción de video, que originalmente requería grandes cantidades de dinero y equipos profesionales, a la entrada de palabras clave y una breve espera. Esto no solo reduce las barreras de entrada, sino que también puede lograr efectos que son difíciles de alcanzar con métodos tradicionales, lo que podría provocar una reconfiguración de la economía de los creadores.
Para la IA Web3, estos cambios también han traído nuevas oportunidades:
El cambio en la estructura de demanda de poder de cómputo podría crear nuevos mercados para el poder de cómputo distribuido y ocioso.
Aumento de la demanda de anotaciones de datos profesionales como descripciones de escenarios precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, etc., que puede estimular a los profesionales de diversas áreas a proporcionar datos de alta calidad.
La tecnología de IA se está desarrollando hacia la colaboración modular, creando una nueva demanda para plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivo podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, promoviendo la profunda integración de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI.