Les percées de la technologie de génération de vidéos par IA et leurs impacts
Récemment, l'une des avancées les plus significatives dans le domaine de l'IA est la percée de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie est passée de la génération de vidéos à partir d'un texte unique à la capacité de génération complète intégrant texte, images et audio.
Quelques exemples de percées technologiques remarquables comprennent :
Le cadre EX-4D open source d'une grande entreprise technologique permet de convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie rend possible la génération d'effets de visionnage sous n'importe quel angle, ce qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Une fonctionnalité "Hui Xiang" lancée par une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes à partir d'une seule image. Cependant, la véracité de cette affirmation reste à confirmer.
La technologie Veo développée par un institut de recherche en IA peut générer simultanément des vidéos 4K et des effets sonores d'environnement. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'une véritable correspondance au niveau sémantique entre la vidéo et l'audio, résolvant ainsi le problème de la synchronisation audio-visuelle dans des scènes complexes.
La technologie ContentV d'une plateforme de vidéos courtes possède 8 milliards de paramètres et peut générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuan pour 5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit raisonnable, la qualité de génération dans des scénarios complexes présente encore des marges d'amélioration.
Ces percées ont une importance significative en termes de valeur technique, de réduction des coûts et d'impact sur l'application :
En termes de valeur technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales est exponentielle. Elle nécessite de prendre en compte simultanément plusieurs aspects tels que la génération d'images individuelles, la cohérence temporelle des vidéos, la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Les solutions actuelles reposent sur une décomposition modulaire et une collaboration entre de grands modèles, ce qui réduit considérablement le seuil technique.
En matière de réduction des coûts, cela est principalement dû à l'optimisation de l'architecture d'inférence, y compris la stratégie de génération hiérarchique, le mécanisme de réutilisation du cache et l'allocation dynamique des ressources, etc. Ces optimisations ont considérablement réduit le coût de génération de vidéos.
Dans le domaine de l'impact des applications, la technologie AI est en train de révolutionner le processus traditionnel de production vidéo. Elle compresse un processus qui nécessitait auparavant de nombreux équipements, lieux, main-d'œuvre et temps en une simple saisie d'instructions et quelques minutes d'attente. Cela réduit non seulement le seuil d'entrée dans la production vidéo, mais permet également d'atteindre des angles et des effets spéciaux difficilement réalisables avec des prises de vue traditionnelles, ce qui pourrait provoquer une nouvelle réorganisation de l'économie des créateurs.
Ces changements ont également eu un impact profond sur le domaine de l'IA Web3 :
La structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, créant ainsi une nouvelle demande pour la puissance de calcul distribuée inutilisée.
Renforcement des besoins en annotation de données. La création de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio et d'autres données professionnelles. Cela crée de nouvelles opportunités pour les photographes, les ingénieurs du son, les artistes 3D, etc., de fournir des matériaux de données professionnels.
Augmentation de la demande pour les plateformes décentralisées. La technologie AI évolue d'une répartition centralisée des ressources à grande échelle vers une collaboration modulaire, créant ainsi de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées.
Dans le futur, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux auto-renforçant, favorisant une intégration approfondie des scénarios Web3 AI et Web2 AI.
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TrustMeBro
· Il y a 19h
70,7 % n'est-ce pas complètement peu fiable ?
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OnchainDetective
· Il y a 19h
4D c'est ça ? Quel effet de film est considéré comme haut de gamme ? Bientôt, on pourra rester chez soi et filmer des av.
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TokenToaster
· Il y a 19h
Avec ces données, ils se vantent comme si c'était incroyable.
Voir l'originalRépondre0
CountdownToBroke
· Il y a 19h
Prendre une image pour générer un film ? C'est vraiment une mitrailleuse pour tuer une mouche.
Percée de la technologie de génération de vidéos par IA : La fusion multimodale ouvre la voie à une nouvelle ère de création
Les percées de la technologie de génération de vidéos par IA et leurs impacts
Récemment, l'une des avancées les plus significatives dans le domaine de l'IA est la percée de la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie est passée de la génération de vidéos à partir d'un texte unique à la capacité de génération complète intégrant texte, images et audio.
Quelques exemples de percées technologiques remarquables comprennent :
Le cadre EX-4D open source d'une grande entreprise technologique permet de convertir des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie rend possible la génération d'effets de visionnage sous n'importe quel angle, ce qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.
Une fonctionnalité "Hui Xiang" lancée par une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de "qualité cinématographique" de 10 secondes à partir d'une seule image. Cependant, la véracité de cette affirmation reste à confirmer.
La technologie Veo développée par un institut de recherche en IA peut générer simultanément des vidéos 4K et des effets sonores d'environnement. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'une véritable correspondance au niveau sémantique entre la vidéo et l'audio, résolvant ainsi le problème de la synchronisation audio-visuelle dans des scènes complexes.
La technologie ContentV d'une plateforme de vidéos courtes possède 8 milliards de paramètres et peut générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuan pour 5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit raisonnable, la qualité de génération dans des scénarios complexes présente encore des marges d'amélioration.
Ces percées ont une importance significative en termes de valeur technique, de réduction des coûts et d'impact sur l'application :
En termes de valeur technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales est exponentielle. Elle nécessite de prendre en compte simultanément plusieurs aspects tels que la génération d'images individuelles, la cohérence temporelle des vidéos, la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Les solutions actuelles reposent sur une décomposition modulaire et une collaboration entre de grands modèles, ce qui réduit considérablement le seuil technique.
En matière de réduction des coûts, cela est principalement dû à l'optimisation de l'architecture d'inférence, y compris la stratégie de génération hiérarchique, le mécanisme de réutilisation du cache et l'allocation dynamique des ressources, etc. Ces optimisations ont considérablement réduit le coût de génération de vidéos.
Dans le domaine de l'impact des applications, la technologie AI est en train de révolutionner le processus traditionnel de production vidéo. Elle compresse un processus qui nécessitait auparavant de nombreux équipements, lieux, main-d'œuvre et temps en une simple saisie d'instructions et quelques minutes d'attente. Cela réduit non seulement le seuil d'entrée dans la production vidéo, mais permet également d'atteindre des angles et des effets spéciaux difficilement réalisables avec des prises de vue traditionnelles, ce qui pourrait provoquer une nouvelle réorganisation de l'économie des créateurs.
Ces changements ont également eu un impact profond sur le domaine de l'IA Web3 :
La structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, créant ainsi une nouvelle demande pour la puissance de calcul distribuée inutilisée.
Renforcement des besoins en annotation de données. La création de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio et d'autres données professionnelles. Cela crée de nouvelles opportunités pour les photographes, les ingénieurs du son, les artistes 3D, etc., de fournir des matériaux de données professionnels.
Augmentation de la demande pour les plateformes décentralisées. La technologie AI évolue d'une répartition centralisée des ressources à grande échelle vers une collaboration modulaire, créant ainsi de nouveaux besoins pour les plateformes décentralisées.
Dans le futur, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux auto-renforçant, favorisant une intégration approfondie des scénarios Web3 AI et Web2 AI.