Percées de la technologie de génération de vidéos par IA et impacts futurs
L'une des avancées les plus significatives dans le domaine de l'IA ces derniers temps est la percée de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une simple génération de vidéos à partir de texte à une capacité de génération complète intégrant texte, images et audio.
Quelques exemples de percées technologiques remarquables incluent :
Un cadre EX-4D open source d'une entreprise technologique qui permet de convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation utilisateur atteignant 70,7 %. Cette technologie rend possible le visionnage de vidéos sous n'importe quel angle, sans avoir besoin d'une équipe de modélisation 3D professionnelle.
La plateforme "Hui Xiang" d'une certaine entreprise prétend pouvoir générer une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes à partir d'une seule image. Cependant, la véracité de cette affirmation doit encore être vérifiée.
Une célèbre institution de recherche en IA, la technologie Veo, peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'environnement. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'une correspondance sémantique entre la vidéo et l'audio, résolvant ainsi le problème de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes.
La technologie ContentV d'une plateforme de courtes vidéos possède 80 milliards de paramètres, capable de générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuans/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, la qualité de génération dans des scènes complexes a encore de la marge d'amélioration.
Ces percées technologiques ont une importance significative en matière de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération vidéo multimodale est exponentielle. Elle nécessite de prendre en compte plusieurs aspects, tels que la génération d'images à une seule image, la cohérence temporelle de la vidéo, la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, cette tâche complexe est réalisée grâce à une décomposition modulaire et à la collaboration de grands modèles.
En termes de coût, l'optimisation de l'architecture de raisonnement joue un rôle clé. Cela inclut des techniques telles que des stratégies de génération hiérarchique, des mécanismes de réutilisation du cache et une allocation dynamique des ressources. Ces optimisations ont considérablement réduit le coût de génération de vidéos.
Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI a simplifié le processus de production vidéo, qui nécessitait auparavant d'importants financements et des équipements spécialisés, en le réduisant à une saisie de mots-clés et à une courte attente. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée, mais a également permis d'atteindre des effets difficiles à réaliser par des méthodes traditionnelles, ce qui pourrait entraîner un bouleversement de l'économie des créateurs.
Pour l'IA Web3, ces changements apportent également de nouvelles opportunités :
Le changement de la structure de la demande en puissance de calcul pourrait créer de nouveaux marchés pour la puissance de calcul inutilisée distribuée.
Une demande croissante pour des annotations de données professionnelles telles que des descriptions de scénarios précis, des images de référence, des styles audio, etc., pourrait stimuler des professionnels de divers domaines à fournir des données de haute qualité.
La technologie AI évolue vers une collaboration modulaire, créant de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées.
À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant l'intégration profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.
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GasFeeNightmare
· 08-15 13:46
70,7 % d'acceptation... Ce ne sont pas encore des données pour prendre les gens pour des idiots, n'est-ce pas ? J'ai encore du mal à dormir en pensant à l'arbitrage.
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DuckFluff
· 08-14 02:42
Combien ça coûte pour en avoir un !
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LucidSleepwalker
· 08-12 15:10
Cette technologie n'a actuellement que 70 points, c'est suffisant.
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GasWaster
· 08-12 15:10
C'est vraiment de la technologie ou simplement du marketing ?~
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LiquiditySurfer
· 08-12 15:07
Ensuite, c'est un paradis pour les joueurs d'arbitrage.
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GateUser-7b078580
· 08-12 15:04
70,7%... Les données sont trop optimistes, attendons un peu.
Percée de la technologie de génération vidéo par IA : réduction des coûts et augmentation de l'efficacité ouvrent une nouvelle ère de création
Percées de la technologie de génération de vidéos par IA et impacts futurs
L'une des avancées les plus significatives dans le domaine de l'IA ces derniers temps est la percée de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une simple génération de vidéos à partir de texte à une capacité de génération complète intégrant texte, images et audio.
Quelques exemples de percées technologiques remarquables incluent :
Un cadre EX-4D open source d'une entreprise technologique qui permet de convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation utilisateur atteignant 70,7 %. Cette technologie rend possible le visionnage de vidéos sous n'importe quel angle, sans avoir besoin d'une équipe de modélisation 3D professionnelle.
La plateforme "Hui Xiang" d'une certaine entreprise prétend pouvoir générer une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes à partir d'une seule image. Cependant, la véracité de cette affirmation doit encore être vérifiée.
Une célèbre institution de recherche en IA, la technologie Veo, peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'environnement. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'une correspondance sémantique entre la vidéo et l'audio, résolvant ainsi le problème de la synchronisation audio-vidéo dans des scènes complexes.
La technologie ContentV d'une plateforme de courtes vidéos possède 80 milliards de paramètres, capable de générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuans/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, la qualité de génération dans des scènes complexes a encore de la marge d'amélioration.
Ces percées technologiques ont une importance significative en matière de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération vidéo multimodale est exponentielle. Elle nécessite de prendre en compte plusieurs aspects, tels que la génération d'images à une seule image, la cohérence temporelle de la vidéo, la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, cette tâche complexe est réalisée grâce à une décomposition modulaire et à la collaboration de grands modèles.
En termes de coût, l'optimisation de l'architecture de raisonnement joue un rôle clé. Cela inclut des techniques telles que des stratégies de génération hiérarchique, des mécanismes de réutilisation du cache et une allocation dynamique des ressources. Ces optimisations ont considérablement réduit le coût de génération de vidéos.
Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI a simplifié le processus de production vidéo, qui nécessitait auparavant d'importants financements et des équipements spécialisés, en le réduisant à une saisie de mots-clés et à une courte attente. Cela a non seulement abaissé le seuil d'entrée, mais a également permis d'atteindre des effets difficiles à réaliser par des méthodes traditionnelles, ce qui pourrait entraîner un bouleversement de l'économie des créateurs.
Pour l'IA Web3, ces changements apportent également de nouvelles opportunités :
Le changement de la structure de la demande en puissance de calcul pourrait créer de nouveaux marchés pour la puissance de calcul inutilisée distribuée.
Une demande croissante pour des annotations de données professionnelles telles que des descriptions de scénarios précis, des images de référence, des styles audio, etc., pourrait stimuler des professionnels de divers domaines à fournir des données de haute qualité.
La technologie AI évolue vers une collaboration modulaire, créant de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées.
À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant l'intégration profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.