Прорыв в технологиях генерации видео с помощью ИИ приносит новые возможности

Одним из самых значительных достижений в области ИИ в последнее время является прорыв в технологии многомодальной генерации видео. Эта технология эволюционировала от генерации видео на основе единственного текста к интеграции текстов, изображений и аудио в полную цепочку генерации.

Этот технологический прорыв проявляется в нескольких аспектах:

1. Открытая рамка EX-4D, разработанная одной компанией, может преобразовывать одноточечное видео в контент свободного обзора 4D, уровень одобрения пользователей составляет 70,7%. Это означает, что ИИ может автоматически создавать эффект просмотра под любым углом, что ранее требовало профессиональной команды 3D-моделирования.

2. Функция "Хуэйсян", представленная на одной платформе, утверждает, что может создать 10-секундное видео "киночного" качества из одного изображения. Однако достоверность этого утверждения еще предстоит проверить.

3. Технология Veo, разработанная некоторыми исследовательскими учреждениями, может синхронно генерировать 4K-видео и окружающие звуки. Ключевым моментом этой технологии является достижение истинного семантического соответствия между видео и аудио, что преодолевает сложности синхронизации звука и изображения в сложных сценах.

4. Технология ContentV определенной платформы коротких видео имеет 8 миллиардов параметров и может генерировать 1080p видео за 2,3 секунды, затраты составляют 3,67 юаня за 5 секунд. Несмотря на неплохое управление затратами, качество генерации в сложных сценах все еще имеет пространство для улучшения.

Эти прорывы имеют важное значение в таких областях, как техническая ценность, сокращение затрат и воздействие на применение:

1. Техническая ценность: сложность генерации мультимодальных видео является экспоненциальной. Благодаря модульному разбиению и сотрудничеству крупных моделей был достигнут эффективный процесс генерации.

2. Снижение затрат: оптимизация архитектуры вывода, включая многоуровневую стратегию генерации, механизмы повторного использования кеша и динамическое распределение ресурсов, значительно снизила затраты на генерацию.

3. Влияние приложений: Технология ИИ сжимает традиционный процесс производства видео с большими активами до простого ввода подсказок и ожидания в несколько минут, что может привести к новому перераспределению экономик создателей.

Эти изменения также оказали влияние на сферу Web3 AI:

1. Изменение структуры спроса на вычислительную мощность создало новые возможности для распределенной неиспользуемой вычислительной мощности и различных моделей, алгоритмов и платформ для вывода.

2. Увеличение потребности в аннотированных данных может стимулировать специалистов предоставлять высококачественные данные, а механизм стимулирования Web3 усилит возможности генерации видео с помощью ИИ.

3. Технологии ИИ развиваются в направлении модульного сотрудничества, создавая новые потребности для децентрализованных платформ, что, вероятно, будет способствовать интеграции сцен Web3 ИИ и Web2 ИИ.