Terobosan Teknologi Pembuatan Video AI dan Dampaknya
Dalam beberapa waktu terakhir, salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah terobosan dalam teknologi pembuatan video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari pembuatan video berbasis teks tunggal menjadi kemampuan pembuatan yang komprehensif yang dapat mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik termasuk:
Kerangka EX-4D yang bersifat open-source dari sebuah perusahaan teknologi besar dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan untuk menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun, yang sebelumnya hanya bisa dicapai dengan tim pemodelan 3D profesional.
Sebuah platform AI meluncurkan fitur "Hui Xiang", yang mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari sebuah gambar. Namun, keaslian klaim ini masih perlu diverifikasi secara nyata.
Teknologi Veo yang dikembangkan oleh sebuah lembaga penelitian AI dapat menghasilkan video 4K dan efek suara lingkungan secara bersamaan. Kunci dari teknologi ini adalah pencocokan sejati pada tingkat semantik antara video dan audio, yang menyelesaikan tantangan sinkronisasi suara dan gambar dalam skenario yang 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 kontrol biaya cukup baik, namun kualitas generasi dalam skenario kompleks masih memiliki ruang untuk peningkatan.
Pencapaian ini memiliki arti penting dalam nilai teknis, pengurangan biaya, dan dampak aplikasi.
Dalam hal nilai teknis, kompleksitas generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini perlu mempertimbangkan beberapa aspek sekaligus, termasuk generasi gambar tunggal, koherensi urutan video, sinkronisasi audio, dan konsistensi ruang 3D. Solusi saat ini dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi antara model besar, yang secara signifikan menurunkan ambang teknis.
Pengurangan biaya terutama berkat optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini telah secara signifikan menurunkan biaya pembuatan video.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Ini mengompresi proses yang sebelumnya memerlukan banyak perangkat, lokasi, tenaga kerja, dan waktu menjadi hanya memasukkan kata kunci sederhana dan menunggu beberapa menit. Ini tidak hanya menurunkan hambatan untuk produksi video, tetapi juga dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai oleh pengambilan gambar tradisional, yang mungkin memicu putaran baru dalam ekonomi kreator.
Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam di bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Kebutuhan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, dan data profesional lainnya. Ini menciptakan peluang baru bagi fotografer, desainer suara, seniman 3D, dan lainnya untuk menghasilkan materi data profesional.
Permintaan platform terdesentralisasi meningkat. Teknologi AI berkembang dari pengelolaan sumber daya besar yang terpusat ke kolaborasi modular, menciptakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi.
Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan 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.
9 Suka
Hadiah
9
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
TrustMeBro
· 13jam yang lalu
70.7% bukankah itu sama sekali tidak dapat diandalkan?
Lihat AsliBalas0
OnchainDetective
· 14jam yang lalu
4D kan? Efek film apa yang dianggap canggih, segera bisa merekam av di rumah.
Lihat AsliBalas0
TokenToaster
· 14jam yang lalu
Dengan data seperti ini, masih dibanggakan.
Lihat AsliBalas0
CountdownToBroke
· 14jam yang lalu
Mengambil gambar untuk menghasilkan film? Sungguh seperti menggunakan meriam untuk membunuh nyamuk.
Terobosan teknologi pembuatan video AI: Fusi multimodal memimpin era baru penciptaan
Terobosan Teknologi Pembuatan Video AI dan Dampaknya
Dalam beberapa waktu terakhir, salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah terobosan dalam teknologi pembuatan video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari pembuatan video berbasis teks tunggal menjadi kemampuan pembuatan yang komprehensif yang dapat mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang menarik termasuk:
Kerangka EX-4D yang bersifat open-source dari sebuah perusahaan teknologi besar dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan untuk menghasilkan efek tampilan dari sudut mana pun, yang sebelumnya hanya bisa dicapai dengan tim pemodelan 3D profesional.
Sebuah platform AI meluncurkan fitur "Hui Xiang", yang mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" selama 10 detik dari sebuah gambar. Namun, keaslian klaim ini masih perlu diverifikasi secara nyata.
Teknologi Veo yang dikembangkan oleh sebuah lembaga penelitian AI dapat menghasilkan video 4K dan efek suara lingkungan secara bersamaan. Kunci dari teknologi ini adalah pencocokan sejati pada tingkat semantik antara video dan audio, yang menyelesaikan tantangan sinkronisasi suara dan gambar dalam skenario yang 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 kontrol biaya cukup baik, namun kualitas generasi dalam skenario kompleks masih memiliki ruang untuk peningkatan.
Pencapaian ini memiliki arti penting dalam nilai teknis, pengurangan biaya, dan dampak aplikasi.
Dalam hal nilai teknis, kompleksitas generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini perlu mempertimbangkan beberapa aspek sekaligus, termasuk generasi gambar tunggal, koherensi urutan video, sinkronisasi audio, dan konsistensi ruang 3D. Solusi saat ini dicapai melalui pemecahan modular dan kolaborasi antara model besar, yang secara signifikan menurunkan ambang teknis.
Pengurangan biaya terutama berkat optimasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis. Optimasi ini telah secara signifikan menurunkan biaya pembuatan video.
Dalam hal dampak aplikasi, teknologi AI sedang mengubah proses produksi video tradisional. Ini mengompresi proses yang sebelumnya memerlukan banyak perangkat, lokasi, tenaga kerja, dan waktu menjadi hanya memasukkan kata kunci sederhana dan menunggu beberapa menit. Ini tidak hanya menurunkan hambatan untuk produksi video, tetapi juga dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai oleh pengambilan gambar tradisional, yang mungkin memicu putaran baru dalam ekonomi kreator.
Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam di bidang Web3 AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, menciptakan permintaan baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Kebutuhan penandaan data meningkat. Menghasilkan video tingkat profesional memerlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, dan data profesional lainnya. Ini menciptakan peluang baru bagi fotografer, desainer suara, seniman 3D, dan lainnya untuk menghasilkan materi data profesional.
Permintaan platform terdesentralisasi meningkat. Teknologi AI berkembang dari pengelolaan sumber daya besar yang terpusat ke kolaborasi modular, menciptakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi.
Di masa depan, kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif mungkin akan membentuk siklus positif yang saling memperkuat, mendorong integrasi mendalam antara skenario Web3 AI dan Web2 AI.