AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve gelecekteki etkileri
Son zamanlarda AI alanındaki en dikkat çekici gelişmelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, resim ve sesin bir araya getirildiği kapsamlı üretim yeteneğine evrilmiştir.
Dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest açıdan 4D içeriğe dönüştürebilir ve kullanıcı kabul oranı %70,7'ye ulaşmıştır. Bu teknoloji, herhangi bir açıdan video izlemeyi mümkün kılar, profesyonel bir 3D modelleme ekibine ihtiyaç duymadan.
Bir şirketin "Hüseyin" platformu, tek bir görüntüden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duymaktadır.
Tanınmış bir AI araştırma kurumunun Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde üretebilmektedir. Bu teknolojinin anahtarı, video ve sesin anlamsal düzeyde eşleşmesini sağlamasıdır ve karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmektedir.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyet ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerdeki üretim kalitesinin hala geliştirilmesi gereken alanlar var.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir nitelik taşımaktadır. Tek bir kare görüntü üretimi, video zaman sıralı tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D mekansal tutarlılık gibi birçok unsuru dikkate alması gerekmektedir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği sayesinde, bu karmaşık görev gerçekleştirilebilmektedir.
Maliyet açısından, çıkarım mimarisinin optimizasyonu kritik bir rol oynamaktadır. Bu, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi teknikleri içerir. Bu optimizasyonlar, video üretim maliyetlerinin önemli ölçüde düşmesini sağlamıştır.
Bu teknolojik ilerlemeler, geleneksel video üretim endüstrisi üzerinde büyük bir etki yarattı. AI teknolojisi, önceden büyük miktarda para ve uzman ekipman gerektiren video üretim sürecini, yalnızca anahtar kelime girişi ve kısa bir bekleme süresi ile basitleştirdi. Bu sadece engelleri azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda bazı geleneksel yöntemlerin zorlandığı etkileri de gerçekleştirebiliyor, bu da içerik üreticileri ekonomisinin yeniden şekillenmesine neden olabilir.
Web3 AI için bu değişiklikler yeni fırsatlar da getirdi:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama gücü için yeni bir pazar yaratabilir.
Kesin sahne tanımları, referans görüntüleri, ses tarzları gibi profesyonel veri etiketleme ihtiyaçlarındaki artış, çeşitli alanlardaki uzmanların yüksek kaliteli veri sağlamalarını teşvik edebilir.
AI teknolojisi modüler işbirliği yönünde gelişiyor ve merkeziyetsiz platformlar için yeni ihtiyaçlar yaratıyor.
Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
10 Likes
Reward
10
6
Repost
Share
Comment
0/400
GasFeeNightmare
· 08-15 13:46
%70.7 onay oranı... Yine enayilerin oyuna getirildiği bir veri olamaz değil mi? Gece yarısı uykusuz kaldım, yine arbitraj yapmak istiyorum.
View OriginalReply0
DuckFluff
· 08-14 02:42
Bir tane kaç para!
View OriginalReply0
LucidSleepwalker
· 08-12 15:10
Bu teknoloji şu anda sadece 70 puan, yeterince kullanışlı olmalı.
View OriginalReply0
GasWaster
· 08-12 15:10
Gerçek teknoloji ya da pazarlama öncelikli, hepsi bu kadar~
Yapay Zeka video üretim teknolojisi atılımı: Maliyetleri düşürüp verimliliği artırarak yeni bir yaratım çağını yönlendiriyor.
AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve gelecekteki etkileri
Son zamanlarda AI alanındaki en dikkat çekici gelişmelerden biri, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, yalnızca metinden video üretiminden, metin, resim ve sesin bir araya getirildiği kapsamlı üretim yeteneğine evrilmiştir.
Dikkat çekici birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest açıdan 4D içeriğe dönüştürebilir ve kullanıcı kabul oranı %70,7'ye ulaşmıştır. Bu teknoloji, herhangi bir açıdan video izlemeyi mümkün kılar, profesyonel bir 3D modelleme ekibine ihtiyaç duymadan.
Bir şirketin "Hüseyin" platformu, tek bir görüntüden 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz daha fazla doğrulamaya ihtiyaç duymaktadır.
Tanınmış bir AI araştırma kurumunun Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde üretebilmektedir. Bu teknolojinin anahtarı, video ve sesin anlamsal düzeyde eşleşmesini sağlamasıdır ve karmaşık sahnelerde ses ve görüntü senkronizasyonu sorununu çözmektedir.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebiliyor, maliyet ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerdeki üretim kalitesinin hala geliştirilmesi gereken alanlar var.
Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları gibi alanlarda önemli bir anlam taşımaktadır. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir nitelik taşımaktadır. Tek bir kare görüntü üretimi, video zaman sıralı tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D mekansal tutarlılık gibi birçok unsuru dikkate alması gerekmektedir. Şu anda, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği sayesinde, bu karmaşık görev gerçekleştirilebilmektedir.
Maliyet açısından, çıkarım mimarisinin optimizasyonu kritik bir rol oynamaktadır. Bu, katmanlı üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak tahsisi gibi teknikleri içerir. Bu optimizasyonlar, video üretim maliyetlerinin önemli ölçüde düşmesini sağlamıştır.
Bu teknolojik ilerlemeler, geleneksel video üretim endüstrisi üzerinde büyük bir etki yarattı. AI teknolojisi, önceden büyük miktarda para ve uzman ekipman gerektiren video üretim sürecini, yalnızca anahtar kelime girişi ve kısa bir bekleme süresi ile basitleştirdi. Bu sadece engelleri azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda bazı geleneksel yöntemlerin zorlandığı etkileri de gerçekleştirebiliyor, bu da içerik üreticileri ekonomisinin yeniden şekillenmesine neden olabilir.
Web3 AI için bu değişiklikler yeni fırsatlar da getirdi:
Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış atıl hesaplama gücü için yeni bir pazar yaratabilir.
Kesin sahne tanımları, referans görüntüleri, ses tarzları gibi profesyonel veri etiketleme ihtiyaçlarındaki artış, çeşitli alanlardaki uzmanların yüksek kaliteli veri sağlamalarını teşvik edebilir.
AI teknolojisi modüler işbirliği yönünde gelişiyor ve merkeziyetsiz platformlar için yeni ihtiyaçlar yaratıyor.
Gelecekte, hesaplama gücü, veriler, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.