Đột phá và triển vọng ứng dụng của công nghệ tạo video AI
Gần đây, một trong những tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá của công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc chỉ tạo video từ văn bản đơn giản, đến khả năng tạo ra toàn bộ chuỗi tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
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 tới 70,7%. Công nghệ này giúp tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào trở nên khả thi, điều này trước đây chỉ có thể đạt được bằng cách cần có đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Vẽ ý tưởng" tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh đơn. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này vẫn cần được xác minh.
Công nghệ Veo được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu AI có thể đồng thời tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này đã vượt qua thách thức đồng bộ video và âm thanh, đạt được sự khớp nghĩa ở mức độ ngữ nghĩa trong các cảnh phức tạp.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2.3 giây, với chi phí là 3.67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù việc kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng vẫn còn không gian để cải thiện chất lượng tạo ra trong các tình huống phức tạp.
Các bước đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các tình huống ứng dụng.
Đầu tiên, độ phức tạp công nghệ của việc tạo video đa phương thức là cấp số nhân. Nó không chỉ cần xử lý các điểm pixel của từng khung hình mà còn phải đảm bảo tính liên tục về thời gian của video, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua việc phân tách theo mô-đun và sự hợp tác giữa các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Thứ hai, đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc giảm chi phí. Điều này là nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm các chiến lược sinh phân tầng, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động.
Cuối cùng, những đột phá công nghệ này đã mang lại cú sốc lớn cho ngành sản xuất video truyền thống. Công nghệ AI đã đơn giản hóa quá trình sản xuất video, vốn cần nhiều nhân lực và vật lực, chỉ còn là việc nhập từ gợi ý và chờ vài phút, đồng thời có thể đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Điều này có thể dẫn đến việc tái cấu trúc nền kinh tế sáng tạo.
Những thay đổi này đã có tác động sâu sắc đến sự phát triển của công nghệ AI:
Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo ra video đa mô hình cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, tạo ra cơ hội mới cho sức mạnh tính toán phân tán không sử dụng.
Nhu cầu về 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 và các gán nhãn dữ liệu chuyên môn khác, điều này mang lại cơ hội mới cho các chuyên gia liên quan.
Xu hướng hợp tác theo mô-đun nổi bật. Công nghệ AI đang dần chuyển từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác theo mô-đun, điều này bản thân đã thể hiện nhu cầu mới đối với các nền tảng phi tập trung.
Trong tương lai, với sự phát triển phối hợp của sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích, công nghệ AI có khả năng hình thành một vòng lặp tự củng cố tích cực, thúc đẩy sự hợp nhất và đổi mới của các kịch bản ứng dụng AI khác nhau.
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.
16 thích
Phần thưởng
16
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BoredStaker
· 08-11 05:00
Lại vẽ BTC rồi ha, sự thật xác minh rồi hãy nói.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenStorm
· 08-10 11:32
Đúng là những người dữ liệu chỉ toàn nói suông, 70.7% tỷ lệ công nhận ai tin chứ?
Xem bản gốcTrả lời0
fren.eth
· 08-10 11:11
Nói về 4D, gần như có thể dắt chó đi dạo trong không gian.
Công nghệ tạo video AI đột phá, tái tạo hệ sinh thái sáng tạo và Khả năng tính toán.
Đột phá và triển vọng ứng dụng của công nghệ tạo video AI
Gần đây, một trong những tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá của công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc chỉ tạo video từ văn bản đơn giản, đến khả năng tạo ra toàn bộ chuỗi tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
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 tới 70,7%. Công nghệ này giúp tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào trở nên khả thi, điều này trước đây chỉ có thể đạt được bằng cách cần có đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Vẽ ý tưởng" tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim" dài 10 giây từ một bức ảnh đơn. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này vẫn cần được xác minh.
Công nghệ Veo được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu AI có thể đồng thời tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Công nghệ này đã vượt qua thách thức đồng bộ video và âm thanh, đạt được sự khớp nghĩa ở mức độ ngữ nghĩa trong các cảnh phức tạp.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2.3 giây, với chi phí là 3.67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù việc kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng vẫn còn không gian để cải thiện chất lượng tạo ra trong các tình huống phức tạp.
Các bước đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các tình huống ứng dụng.
Đầu tiên, độ phức tạp công nghệ của việc tạo video đa phương thức là cấp số nhân. Nó không chỉ cần xử lý các điểm pixel của từng khung hình mà còn phải đảm bảo tính liên tục về thời gian của video, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện nay, thông qua việc phân tách theo mô-đun và sự hợp tác giữa các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Thứ hai, đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc giảm chi phí. Điều này là nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm các chiến lược sinh phân tầng, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động.
Cuối cùng, những đột phá công nghệ này đã mang lại cú sốc lớn cho ngành sản xuất video truyền thống. Công nghệ AI đã đơn giản hóa quá trình sản xuất video, vốn cần nhiều nhân lực và vật lực, chỉ còn là việc nhập từ gợi ý và chờ vài phút, đồng thời có thể đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà việc quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Điều này có thể dẫn đến việc tái cấu trúc nền kinh tế sáng tạo.
Những thay đổi này đã có tác động sâu sắc đến sự phát triển của công nghệ AI:
Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo ra video đa mô hình cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, tạo ra cơ hội mới cho sức mạnh tính toán phân tán không sử dụng.
Nhu cầu về 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 và các gán nhãn dữ liệu chuyên môn khác, điều này mang lại cơ hội mới cho các chuyên gia liên quan.
Xu hướng hợp tác theo mô-đun nổi bật. Công nghệ AI đang dần chuyển từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác theo mô-đun, điều này bản thân đã thể hiện nhu cầu mới đối với các nền tảng phi tập trung.
Trong tương lai, với sự phát triển phối hợp của sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích, công nghệ AI có khả năng hình thành một vòng lặp tự củng cố tích cực, thúc đẩy sự hợp nhất và đổi mới của các kịch bản ứng dụng AI khác nhau.