Terobosan Teknologi Generasi Video AI dan Dampak Masa Depannya
Salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari pembuatan video berbasis teks tunggal menjadi kemampuan generasi menyeluruh yang dapat mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik meliputi:
Kerangka EX-4D yang sumber terbukanya dari perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan penonton untuk melihat video dari sudut mana pun tanpa memerlukan tim pemodelan 3D profesional.
Platform "Hui Xiang" suatu perusahaan mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari satu gambar. Namun, kebenaran klaim ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Teknologi Veo dari lembaga penelitian AI terkemuka dapat secara bersamaan menghasilkan video 4K dan suara lingkungan. Kunci dari teknologi ini terletak pada pencapaian kecocokan di tingkat semantik antara video dan audio, yang mengatasi masalah sinkronisasi audio dan gambar dalam skenario kompleks.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya sudah baik, kualitas generasi dalam skenario yang kompleks masih memiliki ruang untuk perbaikan.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi. Dari sudut pandang teknis, kompleksitas generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini perlu mempertimbangkan banyak aspek seperti generasi gambar per frame, kohesi temporal video, sinkronisasi audio, serta konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas kompleks ini berhasil dilaksanakan.
Dalam hal biaya, optimasi arsitektur inferensi memainkan peran kunci. Ini mencakup strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini secara signifikan mengurangi biaya pembuatan video.
Kemajuan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI menyederhanakan proses produksi video yang sebelumnya memerlukan banyak dana dan peralatan profesional menjadi cukup dengan memasukkan kata kunci dan menunggu sebentar. Ini tidak hanya menurunkan hambatan, tetapi juga dapat mencapai beberapa efek yang sulit dicapai dengan metode tradisional, yang mungkin memicu perombakan ekonomi kreator.
Untuk Web3 AI, perubahan ini juga membawa peluang baru:
Perubahan struktur permintaan daya komputasi dapat menciptakan pasar baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Permintaan untuk deskripsi skenario yang tepat, gambar referensi, gaya audio, dan data penandaan profesional lainnya meningkat, yang mungkin merangsang para profesional di berbagai bidang untuk menyediakan data berkualitas tinggi.
Teknologi AI berkembang ke arah kolaborasi modular, menciptakan kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi.
Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
10 Suka
Hadiah
10
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
DuckFluff
· 08-14 02:42
Berapa banyak uang yang dibutuhkan untuk mendapatkan satu!
Lihat AsliBalas0
LucidSleepwalker
· 08-12 15:10
Teknologi ini sekarang hanya memiliki 70 poin, cukup untuk digunakan.
Lihat AsliBalas0
GasWaster
· 08-12 15:10
Hanya pemasaran yang mendahului teknologi yang sebenarnya~
Lihat AsliBalas0
LiquiditySurfer
· 08-12 15:07
Selanjutnya adalah surga bagi para pemain arbitrase.
Terobosan teknologi generasi video AI: Menurunkan biaya dan meningkatkan efisiensi memimpin era baru dalam kreasi
Terobosan Teknologi Generasi Video AI dan Dampak Masa Depannya
Salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI baru-baru ini adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari pembuatan video berbasis teks tunggal menjadi kemampuan generasi menyeluruh yang dapat mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik meliputi:
Kerangka EX-4D yang sumber terbukanya dari perusahaan teknologi dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan penonton untuk melihat video dari sudut mana pun tanpa memerlukan tim pemodelan 3D profesional.
Platform "Hui Xiang" suatu perusahaan mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari satu gambar. Namun, kebenaran klaim ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.
Teknologi Veo dari lembaga penelitian AI terkemuka dapat secara bersamaan menghasilkan video 4K dan suara lingkungan. Kunci dari teknologi ini terletak pada pencapaian kecocokan di tingkat semantik antara video dan audio, yang mengatasi masalah sinkronisasi audio dan gambar dalam skenario kompleks.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya sudah baik, kualitas generasi dalam skenario yang kompleks masih memiliki ruang untuk perbaikan.
Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi. Dari sudut pandang teknis, kompleksitas generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini perlu mempertimbangkan banyak aspek seperti generasi gambar per frame, kohesi temporal video, sinkronisasi audio, serta konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas kompleks ini berhasil dilaksanakan.
Dalam hal biaya, optimasi arsitektur inferensi memainkan peran kunci. Ini mencakup strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini secara signifikan mengurangi biaya pembuatan video.
Kemajuan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI menyederhanakan proses produksi video yang sebelumnya memerlukan banyak dana dan peralatan profesional menjadi cukup dengan memasukkan kata kunci dan menunggu sebentar. Ini tidak hanya menurunkan hambatan, tetapi juga dapat mencapai beberapa efek yang sulit dicapai dengan metode tradisional, yang mungkin memicu perombakan ekonomi kreator.
Untuk Web3 AI, perubahan ini juga membawa peluang baru:
Perubahan struktur permintaan daya komputasi dapat menciptakan pasar baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Permintaan untuk deskripsi skenario yang tepat, gambar referensi, gaya audio, dan data penandaan profesional lainnya meningkat, yang mungkin merangsang para profesional di berbagai bidang untuk menyediakan data berkualitas tinggi.
Teknologi AI berkembang ke arah kolaborasi modular, menciptakan kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi.
Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.