Прориви та перспективи застосування технологій генерації відео за допомогою штучного інтелекту
Останнім часом однією з найзначніших змін у сфері штучного інтелекту є суттєвий прорив у технології генерації мультимедійного відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео з єдиного тексту до всебічної здатності інтеграції тексту, зображень та аудіо.
Кілька типових випадків технологічних проривів заслуговують на увагу:
Рамка EX-4D, розроблена певною технологічною компанією, здатна перетворювати звичайні відео на контент у вільному ракурсі 4D, рівень схвалення користувачів становить 70,7%. Ця технологія дозволяє досягти ефекту перегляду відео з будь-якого кута без необхідності у професійній команді 3D-моделювання.
Один AI-платформ стверджує, що може згенерувати 10-секундне відео "кінематографічної" якості з одного зображення. Хоча конкретні результати ще потрібно перевірити, потенціал цієї функції викликає очікування.
Один міжнародний AI-дослідницький інститут представив технологію генерації відео, яка може одночасно генерувати 4K відео та відповідний звуковий супровід. Ця технологія подолала проблему синхронізації звуку та зображення в складних сценах, наприклад, забезпечуючи точну відповідність між рухом у кадрі та звуком кроків.
Система генерації відео на основі штучного інтелекту на платформі коротких відео може згенерувати відео 1080p за 2,3 секунди, вартість складає 3,67 юаня/5 секунд. Хоча її продуктивність у складних сценах ще має простір для покращення, контроль витрат вражає.
Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на виробництво та застосування.
По-перше, технологічна складність генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Вона не тільки повинна обробляти пікселі одиночного кадру, але й забезпечувати часову узгодженість відео, синхронізацію звуку та просторову узгодженість 3D. Наразі ця складна задача реалізується завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей.
По-друге, були досягнуті суттєві успіхи в контролі витрат. Завдяки оптимізації архітектури інференції, такої як стратегія генерації з ієрархією, механізм повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів, значно знижено витрати на генерацію відео.
У застосуванні технології генерації відео на основі ШІ відбувається революція в традиційному процесі виробництва відео. Вона спростила процес, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, людських ресурсів і часу, до операції, що полягає у введенні підказок і очікуванні кількох хвилин. Це не лише знизило бар'єри для виробництва відео, але й надало творцям більше можливостей, сподіваючись викликати новий етап революції в економіці творців.
Ці технологічні досягнення також принесли нові можливості для розподілених обчислень та децентралізованих платформ:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила нові можливості для використання розподіленої неробочої обчислювальної потужності.
Зростання попиту на професійне маркування даних відкриває нові можливості для участі фотографів, звукооператорів, 3D-художників та інших.
Тенденція розвитку AI-технологій до модульної співпраці створює нові сценарії застосування для децентралізованих платформ.
З розвитком цих технологій ми можемо очікувати, що технології генерації відео за допомогою ШІ знайдуть застосування в більш широких сферах, а також матимуть глибокий вплив на креативну індустрію та способи створення контенту.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
LonelyAnchorman
· 08-02 23:54
Дивитися на те, що відбувається, не заважає великій справі~ Тепер тим, хто робить відео, буде важко.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketSage
· 08-02 23:51
Лінивий рожевий Це річ, яка обдурює людей, як лохів
Переглянути оригіналвідповісти на0
ETHReserveBank
· 08-02 23:39
В ключовий момент все стало зрозуміло, чи не так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHuntress
· 08-02 23:31
70% рівень схвалення? Фальсифікація даних очевидна.
Технології генерації відео за допомогою ШІ: Падіння витрат на виробництво, руйнування традиційних процесів
Прориви та перспективи застосування технологій генерації відео за допомогою штучного інтелекту
Останнім часом однією з найзначніших змін у сфері штучного інтелекту є суттєвий прорив у технології генерації мультимедійного відео. Ця технологія еволюціонувала від генерації відео з єдиного тексту до всебічної здатності інтеграції тексту, зображень та аудіо.
Кілька типових випадків технологічних проривів заслуговують на увагу:
Рамка EX-4D, розроблена певною технологічною компанією, здатна перетворювати звичайні відео на контент у вільному ракурсі 4D, рівень схвалення користувачів становить 70,7%. Ця технологія дозволяє досягти ефекту перегляду відео з будь-якого кута без необхідності у професійній команді 3D-моделювання.
Один AI-платформ стверджує, що може згенерувати 10-секундне відео "кінематографічної" якості з одного зображення. Хоча конкретні результати ще потрібно перевірити, потенціал цієї функції викликає очікування.
Один міжнародний AI-дослідницький інститут представив технологію генерації відео, яка може одночасно генерувати 4K відео та відповідний звуковий супровід. Ця технологія подолала проблему синхронізації звуку та зображення в складних сценах, наприклад, забезпечуючи точну відповідність між рухом у кадрі та звуком кроків.
Система генерації відео на основі штучного інтелекту на платформі коротких відео може згенерувати відео 1080p за 2,3 секунди, вартість складає 3,67 юаня/5 секунд. Хоча її продуктивність у складних сценах ще має простір для покращення, контроль витрат вражає.
Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на виробництво та застосування.
По-перше, технологічна складність генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Вона не тільки повинна обробляти пікселі одиночного кадру, але й забезпечувати часову узгодженість відео, синхронізацію звуку та просторову узгодженість 3D. Наразі ця складна задача реалізується завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей.
По-друге, були досягнуті суттєві успіхи в контролі витрат. Завдяки оптимізації архітектури інференції, такої як стратегія генерації з ієрархією, механізм повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів, значно знижено витрати на генерацію відео.
У застосуванні технології генерації відео на основі ШІ відбувається революція в традиційному процесі виробництва відео. Вона спростила процес, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, людських ресурсів і часу, до операції, що полягає у введенні підказок і очікуванні кількох хвилин. Це не лише знизило бар'єри для виробництва відео, але й надало творцям більше можливостей, сподіваючись викликати новий етап революції в економіці творців.
Ці технологічні досягнення також принесли нові можливості для розподілених обчислень та децентралізованих платформ:
Зміна структури попиту на обчислювальну потужність створила нові можливості для використання розподіленої неробочої обчислювальної потужності.
Зростання попиту на професійне маркування даних відкриває нові можливості для участі фотографів, звукооператорів, 3D-художників та інших.
Тенденція розвитку AI-технологій до модульної співпраці створює нові сценарії застосування для децентралізованих платформ.
З розвитком цих технологій ми можемо очікувати, що технології генерації відео за допомогою ШІ знайдуть застосування в більш широких сферах, а також матимуть глибокий вплив на креативну індустрію та способи створення контенту.