Прорив у технології генерації відео за допомогою ШІ та її вплив у майбутньому

Останнім часом одним з найзначніших досягнень у сфері ШІ є прорив у технології мультимедійної генерації відео. Ця технологія розвинулася від генерації відео з одного тексту до здатності інтегрувати текст, зображення та аудіо для всебічної генерації.

Декілька вражаючих випадків технологічних проривів включають:

1. Відкритий фреймворк EX-4D від технологічної компанії може перетворювати звичайні відео в контент 4D з вільним кутом зору, а рівень схвалення користувачів становить 70,7%. Ця технологія робить можливим перегляд відео з будь-якого кута без необхідності в професійній команді 3D-моделювання.

2. Платформа "Художні мрії" певної компанії стверджує, що може згенерувати 10-секундне відео "кінематографічної якості" з одного зображення. Проте, справжність цього твердження ще потребує подальшої перевірки.

3. Відомий дослідницький інститут штучного інтелекту розробив технологію Veo, яка може синхронно генерувати 4K відео та звукове оточення. Ключем цієї технології є досягнення семантичного відповідності між відео та аудіо, що вирішує проблему синхронізації звуку та зображення в складних сценах.

4. Технологія ContentV певної платформи короткометражних відео має 80 мільярдів параметрів, може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, а вартість становить 3,67 юаня/5 секунд. Хоча контроль витрат непоганий, якість генерації в складних сценах все ще має можливості для покращення.

Ці технічні прориви мають важливе значення в аспектах якості відео, вартості генерації та сценаріїв застосування. З технічної точки зору, складність мультимодальної генерації відео є експоненційною. Це потребує врахування багатьох аспектів, таких як генерація одиночних кадрів, часові зв'язки у відео, синхронізація звуку та просторові узгодження в 3D. На сьогоднішній день, завдяки модульній декомпозиції та співпраці великих моделей, це складне завдання стало можливим.

У оптимізації вартості ключову роль відіграє оптимізація архітектури висновків. Це включає в себе технології, такі як стратегія генерування на основі ієрархії, механізм повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів. Ці оптимізації значно знизили вартість генерації відео.

Ці технологічні досягнення справили величезний вплив на традиційну індустрію відеовиробництва. Технологія ШІ спростила процес відеовиробництва, який раніше вимагав значних фінансових витрат і професійного обладнання, до введення підказок та короткого очікування. Це не тільки знизило бар'єри входу, але й дозволило досягати деяких ефектів, які важко було досягти традиційними методами, що може призвести до перезавантаження економіки творців.

Для Web3 AI ці зміни також принесуть нові можливості:

1. Зміна структури попиту на обчислювальну потужність може створити новий ринок для розподіленої невикористаної обчислювальної потужності.

2. Зростає потреба в точному описі сцен, референсних зображеннях, звукових стилях та інших професійних даних для маркування, що може стимулювати фахівців з різних галузей надавати високоякісні дані.

3. Технології штучного інтелекту розвиваються в напрямку модульної співпраці, що створює нові вимоги для децентралізованих платформ.

У майбутньому обчислювальна потужність, дані, моделі та механізми стимулювання можуть утворити самопідсилювальний позитивний цикл, що сприятиме глибокій інтеграції Web3 AI та Web2 AI.