ت突破 تقنية生成 الفيديو بالذكاء الاصطناعي: الدمج المتعدد الأنماط يقود عصر الإبداع الجديد

#突破 تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي وتأثيرها

في الآونة الأخيرة، كان أحد أبرز التقدمات في مجال الذكاء الاصطناعي هو اختراق تقنية توليد الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من توليد الفيديو من نص واحد إلى القدرة على دمج النصوص والصور والصوت بشكل شامل.

تشمل بعض حالات الاختراق التكنولوجي المثيرة للاهتمام:

1. إطار EX-4D الذي تم تطويره من قبل شركة تكنولوجيا كبيرة، يمكنه تحويل الفيديوهات العادية إلى محتوى 4D بزاوية رؤية حرة، حيث بلغت نسبة قبول المستخدمين 70.7%. تتيح هذه التقنية إمكانية إنشاء تأثيرات مشاهدة من زوايا مختلفة، وهو ما كان يتطلب في الماضي فريقاً متخصصاً في النمذجة ثلاثية الأبعاد.

2. منصة AI معينة أطلقت ميزة "الرسم الخيالي"، التي تدعي أنها قادرة على تحويل صورة واحدة إلى فيديو بجودة "سينمائية" مدته 10 ثوانٍ. ومع ذلك، فإن صحة هذا الادعاء بحاجة إلى التحقق الفعلي.

3. تقنية Veo التي طورتها إحدى مؤسسات البحث في الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تولد مقاطع فيديو بدقة 4K وتأثيرات صوتية بيئية في نفس الوقت. تكمن أهمية هذه التقنية في تحقيق المطابقة الحقيقية على المستوى الدلالي بين الفيديو والصوت، مما يحل مشكلة التزامن بين الصوت والصورة في المشاهد المعقدة.

4. تقنية ContentV لمنصة الفيديو القصير لديها 80 مليار معلمة، ويمكنها إنتاج فيديو بدقة 1080 بكسل في 2.3 ثانية، بتكلفة 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من التحكم الجيد في التكلفة، إلا أن جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة لا تزال بحاجة إلى تحسين.

تتمتع هذه الإنجازات بأهمية كبيرة من حيث القيمة التقنية، وتقليل التكاليف، وتأثير التطبيق:

من حيث القيمة التقنية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد النماذج هو من الدرجة الأسية. يتطلب الأمر مراعاة جوانب متعددة في وقت واحد مثل إنشاء صورة مفردة، وتجميع تسلسل الفيديو، وتزامن الصوت، وتناسق الفضاء ثلاثي الأبعاد. الحلول الحالية تعتمد على التفكيك القائم على وحدات العمل والتعاون بين النماذج الكبيرة، مما يقلل بشكل كبير من العوائق التقنية.

تعود فوائد خفض التكاليف بشكل رئيسي إلى تحسين هيكل الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد المتدرجة، وآلية إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي. أدت هذه التحسينات إلى خفض كبير في تكاليف إنشاء الفيديو.

فيما يتعلق بتأثير التطبيق، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي تعمل على إحداث ثورة في عملية إنتاج الفيديو التقليدية. لقد تم اختصار العملية التي كانت تتطلب في السابق الكثير من المعدات والمواقع والموارد البشرية والوقت إلى مجرد إدخال كلمات دلالية بسيطة وانتظار لبضع دقائق. وهذا لا يقلل فقط من عتبة إنتاج الفيديو، بل يمكنه أيضًا تحقيق زوايا وتأثيرات يصعب الوصول إليها في التصوير التقليدي، مما قد يؤدي إلى جولة جديدة من إعادة ترتيب اقتصاد المبدعين.

لقد كان لهذه التغييرات تأثير عميق على مجال Web3 AI:

1. تغير هيكل طلب القدرة الحاسوبية. يتطلب إنشاء فيديو متعدد الأنماط مجموعة متنوعة من القدرات الحاسوبية، مما خلق طلبًا جديدًا على القدرات الحاسوبية الموزعة غير المستخدمة.

2. تعزيز متطلبات وضع العلامات على البيانات. يتطلب إنشاء فيديوهات بمستوى احترافي أوصاف مشهد دقيقة، وصور مرجعية، وأنماط صوتية، وغيرها من البيانات المتخصصة. وهذا يخلق فرصًا جديدة لمصوري الفيديو، وفناني الصوت، وفناني 3D لتقديم مواد بيانات احترافية.

3. زيادة الطلب على المنصات اللامركزية. تطورت تقنيات الذكاء الاصطناعي من تخصيص الموارد المركزية على نطاق واسع إلى التعاون القائم على الوحدات، مما خلق طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية.

في المستقبل، قد تشكل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة تعزز ذاتيًا، مما يدفع إلى دمج عميق بين سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.