Quebra e impacto futuro da tecnologia de geração de vídeo por IA

Um dos avanços mais significativos no campo da IA recentemente é a quebra da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo apenas com texto para uma capacidade de geração abrangente que pode integrar texto, imagens e áudio.

Vários casos de avanços tecnológicos impressionantes incluem:

1. Uma estrutura EX-4D de código aberto criada por uma empresa de tecnologia que pode transformar vídeos normais em conteúdos 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia torna possível assistir a vídeos de qualquer ângulo, sem a necessidade de uma equipe profissional de modelagem 3D.

2. A plataforma "Hui Xiang" de uma determinada empresa afirma ser capaz de gerar um vídeo de "qualidade cinematográfica" de 10 segundos a partir de uma única imagem. No entanto, a veracidade dessa afirmação ainda precisa ser verificada.

3. Uma conhecida instituição de pesquisa em IA, a tecnologia Veo pode gerar simultaneamente vídeos em 4K e sons ambientais. A chave dessa tecnologia está na realização do emparelhamento semântico entre vídeo e áudio, resolvendo o problema da sincronização de som e imagem em cenários complexos.

4. A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 mil milhões de parâmetros, podendo gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, ainda há espaço para melhorar a qualidade de geração em cenários complexos.

Esses avanços tecnológicos têm um significado importante em termos de qualidade do vídeo, custo de geração e cenários de aplicação. Do ponto de vista técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal é exponencial. É necessário considerar vários aspectos, como a geração de imagens de uma única frame, a coerência temporal do vídeo, a sincronização de áudio e a consistência do espaço 3D. Atualmente, através da decomposição modular e da colaboração entre grandes modelos, essa tarefa complexa pode ser realizada.

Em termos de custos, a otimização da arquitetura de inferência desempenhou um papel crucial. Isso inclui tecnologias como estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações reduziram significativamente os custos de geração de vídeo.

Esses avanços tecnológicos tiveram um enorme impacto na indústria tradicional de produção de vídeo. A tecnologia de IA simplificou o processo de produção de vídeo, que antes exigia grandes investimentos e equipamentos especializados, para a entrada de palavras-chave e uma breve espera. Isso não apenas reduziu as barreiras de entrada, mas também possibilitou efeitos que eram difíceis de alcançar com métodos tradicionais, o que pode provocar uma reestruturação na economia dos criadores.

Para a Web3 AI, essas mudanças também trouxeram novas oportunidades:

1. A mudança na estrutura da demanda por poder de computação pode criar novos mercados para poder de computação ociosa distribuída.

2. Aumenta a demanda por descrição de cenários precisos, imagens de referência, estilos de áudio e outras anotações de dados especializadas, o que pode estimular profissionais de várias áreas a fornecer dados de alta qualidade.

3. A tecnologia de IA está a evoluir para uma direção de colaboração modular, criando novas necessidades para plataformas descentralizadas.

No futuro, a potência de cálculo, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo podem formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a profunda fusão dos cenários de Web3 AI e Web2 AI.