Đột phá trong công nghệ tạo video AI và ảnh hưởng của nó
Gần đây, bước đột phá đáng chú ý nhất trong lĩnh vực công nghệ AI chính là sự nâng cao đáng kể khả năng tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản ban đầu, đến khả năng tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh trong một mô hình tạo toàn diện.
Một số trường hợp đột phá công nghệ điển hình đáng chú ý:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, mức độ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này làm cho việc tạo ra hiệu ứng xem nhiều góc từ video góc nhìn đơn trở nên khả thi, đơn giản hóa rất nhiều công việc mà trước đây cần đến đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội Tưởng" tuyên bố có khả năng tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh duy nhất. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này vẫn cần được xác minh thêm.
Công nghệ Veo được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu AI đã thực hiện việc đồng bộ hóa video 4K và âm thanh môi trường. Bước đột phá này chủ yếu dựa vào việc giải quyết vấn đề khớp ngữ nghĩa giữa video và âm thanh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như sự tương ứng chính xác giữa hành động đi bộ trong hình và tiếng bước chân.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn, dựa trên mô hình 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2,3 giây, với chi phí khoảng 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù hiệu suất trong các cảnh phức tạp vẫn còn có chỗ cải thiện, nhưng khả năng kiểm soát chi phí đã khá tốt.
Các bước đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng video, giảm chi phí sản xuất và mở rộng các ứng dụng.
Từ góc độ giá trị kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình tăng theo cấp số nhân. Nó không chỉ cần xử lý hàng triệu điểm pixel của một khung hình đơn, mà còn phải đảm bảo tính nhất quán theo thời gian cho ít nhất 100 khung hình, đồng thời còn phải xem xét sự đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua việc phân tách theo mô-đun và hợp tác phân công của các mô hình lớn, nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Trong việc kiểm soát chi phí, chủ yếu đạt được thông qua việc tối ưu hóa kiến trúc suy luận. Điều này bao gồm việc áp dụng chiến lược sinh cấp bậc, cơ chế tái sử dụng bộ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những biện pháp tối ưu này đã góp phần tạo ra những kết quả sinh ra hiệu quả cao với chi phí thấp như ContentV.
Về ảnh hưởng ứng dụng, công nghệ AI đang làm đảo lộn quy trình sản xuất video truyền thống. Trước đây, sản xuất video là một quá trình tốn kém, khó khăn, cần nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và công việc hậu kỳ. Giờ đây, AI có thể đơn giản hóa quy trình này thành việc nhập từ gợi ý cộng với vài phút chờ đợi, đồng thời còn có thể đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Cuộc cách mạng này có thể gây ra một đợt tái cấu trúc mới trong nền kinh tế của những người sáng tạo, chuyển trọng tâm từ rào cản công nghệ và tài chính sang khả năng sáng tạo và thẩm mỹ.
Những tiến bộ của công nghệ AI Web2 đã có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực AI Web3:
Đầu tiên, cấu trúc nhu cầu tính toán đã thay đổi. Việc tạo video đa mô hình cần sự kết hợp tính toán đa dạng, điều này tạo ra nhu cầu mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán cũng như các loại mô hình điều chỉnh vi mô phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn.
Thứ hai, nhu cầu gán nhãn dữ liệu gia tăng. Việc tạo ra video chuyên nghiệp yêu cầu mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, quỹ đạo chuyển động của máy ảnh và điều kiện ánh sáng, cùng với các dữ liệu chuyên môn khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể thu hút các chuyên gia như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh và nghệ sĩ 3D cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video AI.
Cuối cùng, xu hướng của công nghệ AI từ việc phân phối tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác theo mô-đun đã tạo ra nhu cầu mới cho các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một vòng lặp tích cực tự củng cố, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa Web3 AI và Web2 AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ChainWallflower
· 10giờ trước
4D thật tuyệt đúng không, chỉ có điều tỷ lệ công nhận không được cao lắm.
Công nghệ tạo video AI đã đạt được bước đột phá: Từ văn bản đến 4D, toàn bộ chuỗi Web3 sẽ được hưởng lợi.
Đột phá trong công nghệ tạo video AI và ảnh hưởng của nó
Gần đây, bước đột phá đáng chú ý nhất trong lĩnh vực công nghệ AI chính là sự nâng cao đáng kể khả năng tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản ban đầu, đến khả năng tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh trong một mô hình tạo toàn diện.
Một số trường hợp đột phá công nghệ điển hình đáng chú ý:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, mức độ chấp nhận của người dùng đạt 70,7%. Công nghệ này làm cho việc tạo ra hiệu ứng xem nhiều góc từ video góc nhìn đơn trở nên khả thi, đơn giản hóa rất nhiều công việc mà trước đây cần đến đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội Tưởng" tuyên bố có khả năng tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh duy nhất. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này vẫn cần được xác minh thêm.
Công nghệ Veo được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu AI đã thực hiện việc đồng bộ hóa video 4K và âm thanh môi trường. Bước đột phá này chủ yếu dựa vào việc giải quyết vấn đề khớp ngữ nghĩa giữa video và âm thanh trong các cảnh phức tạp, chẳng hạn như sự tương ứng chính xác giữa hành động đi bộ trong hình và tiếng bước chân.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn, dựa trên mô hình 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2,3 giây, với chi phí khoảng 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù hiệu suất trong các cảnh phức tạp vẫn còn có chỗ cải thiện, nhưng khả năng kiểm soát chi phí đã khá tốt.
Các bước đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện chất lượng video, giảm chi phí sản xuất và mở rộng các ứng dụng.
Từ góc độ giá trị kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình tăng theo cấp số nhân. Nó không chỉ cần xử lý hàng triệu điểm pixel của một khung hình đơn, mà còn phải đảm bảo tính nhất quán theo thời gian cho ít nhất 100 khung hình, đồng thời còn phải xem xét sự đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua việc phân tách theo mô-đun và hợp tác phân công của các mô hình lớn, nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Trong việc kiểm soát chi phí, chủ yếu đạt được thông qua việc tối ưu hóa kiến trúc suy luận. Điều này bao gồm việc áp dụng chiến lược sinh cấp bậc, cơ chế tái sử dụng bộ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những biện pháp tối ưu này đã góp phần tạo ra những kết quả sinh ra hiệu quả cao với chi phí thấp như ContentV.
Về ảnh hưởng ứng dụng, công nghệ AI đang làm đảo lộn quy trình sản xuất video truyền thống. Trước đây, sản xuất video là một quá trình tốn kém, khó khăn, cần nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và công việc hậu kỳ. Giờ đây, AI có thể đơn giản hóa quy trình này thành việc nhập từ gợi ý cộng với vài phút chờ đợi, đồng thời còn có thể đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Cuộc cách mạng này có thể gây ra một đợt tái cấu trúc mới trong nền kinh tế của những người sáng tạo, chuyển trọng tâm từ rào cản công nghệ và tài chính sang khả năng sáng tạo và thẩm mỹ.
Những tiến bộ của công nghệ AI Web2 đã có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực AI Web3:
Đầu tiên, cấu trúc nhu cầu tính toán đã thay đổi. Việc tạo video đa mô hình cần sự kết hợp tính toán đa dạng, điều này tạo ra nhu cầu mới cho sức mạnh tính toán nhàn rỗi phân tán cũng như các loại mô hình điều chỉnh vi mô phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn.
Thứ hai, nhu cầu gán nhãn dữ liệu gia tăng. Việc tạo ra video chuyên nghiệp yêu cầu mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, quỹ đạo chuyển động của máy ảnh và điều kiện ánh sáng, cùng với các dữ liệu chuyên môn khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể thu hút các chuyên gia như nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh và nghệ sĩ 3D cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao, từ đó nâng cao khả năng tạo video AI.
Cuối cùng, xu hướng của công nghệ AI từ việc phân phối tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác theo mô-đun đã tạo ra nhu cầu mới cho các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một vòng lặp tích cực tự củng cố, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa Web3 AI và Web2 AI.