A tecnologia de geração de vídeos com IA alcançou um grande avanço, a integração multimodal tornou-se uma nova tendência
Recentemente, um dos avanços mais significativos no campo da IA é o desenvolvimento revolucionário da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo a partir de texto único para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Alguns casos de avanços tecnológicos notáveis incluem:
O framework EX-4D de uma empresa de tecnologia que é de código aberto consegue transformar vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com um nível de aceitação dos usuários de 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização a partir de qualquer ângulo, sem necessidade de uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma grande empresa de internet afirma que a sua plataforma "Hui Xiang" consegue gerar um vídeo de qualidade "cinematográfica" em 10 segundos a partir de uma imagem. O efeito real será verificado após a atualização da versão Pro em agosto.
A tecnologia Veo de uma instituição de pesquisa em IA conseguiu a geração sincronizada de vídeo 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera os desafios da sincronização áudio-visual em cenários complexos, como a correspondência precisa entre os movimentos de caminhada na imagem e os sons dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, capaz de gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja razoável, ainda há espaço para melhorias na qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm um significado significativo em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal cresce exponencialmente. É necessário lidar com a geração de imagens de um único quadro (cerca de 10^6 pontos de pixel), garantir a coerência temporal (pelo menos 100 quadros), sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e consistência espacial 3D. Agora, essa tarefa complexa pode ser realizada por meio de decomposição modular e colaboração de grandes modelos, como dividir a tarefa em módulos de estimativa de profundidade, conversão de ângulo de visão, interpolação temporal e otimização de renderização.
A redução de custos deve-se principalmente à otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismo de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações permitiram que uma plataforma de vídeo curto conseguisse gerar vídeos a um custo baixo de 3,67 euros/5 segundos.
No que diz respeito ao impacto das aplicações, a tecnologia de IA está a revolucionar o processo tradicional de produção de vídeo. Antigamente, um anúncio de 30 segundos podia custar centenas de milhares em custos de produção, agora apenas é necessário uma palavra-chave e alguns minutos de espera. Isso não só diminui as barreiras tecnológicas e financeiras, como também permite perspectivas e efeitos especiais que seriam difíceis de alcançar com filmagens tradicionais, podendo levar a uma reestruturação da economia dos criadores.
O desenvolvimento dessas tecnologias de IA Web2 também tem um impacto importante na IA Web3:
A mudança na estrutura da demanda de poder computacional criou novas oportunidades para poder computacional distribuído ocioso, ajuste fino de modelos, algoritmos e plataformas de inferência.
Aumentou a necessidade de rotulagem de dados, criando novas oportunidades para fotógrafos, sonoplastas, artistas 3D e outros profissionais.
A tecnologia de IA está a evoluir para uma colaboração modular, criando novas necessidades para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de cálculo, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão profunda entre cenários de IA Web3 e Web2.
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CryptoFortuneTeller
· 07-11 20:44
Diretamente até à lua, certo?
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ContractTester
· 07-10 11:31
Já posso relaxar novamente
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PessimisticLayer
· 07-08 21:48
Mais uma vez a falar de promessas mirabolantes, não digas isso de forma tão mística.
Tecnologia de geração de vídeo com IA: a integração multimodal abre uma nova era de criação
A tecnologia de geração de vídeos com IA alcançou um grande avanço, a integração multimodal tornou-se uma nova tendência
Recentemente, um dos avanços mais significativos no campo da IA é o desenvolvimento revolucionário da tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de uma geração de vídeo a partir de texto único para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.
Alguns casos de avanços tecnológicos notáveis incluem:
O framework EX-4D de uma empresa de tecnologia que é de código aberto consegue transformar vídeos comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com um nível de aceitação dos usuários de 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização a partir de qualquer ângulo, sem necessidade de uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma grande empresa de internet afirma que a sua plataforma "Hui Xiang" consegue gerar um vídeo de qualidade "cinematográfica" em 10 segundos a partir de uma imagem. O efeito real será verificado após a atualização da versão Pro em agosto.
A tecnologia Veo de uma instituição de pesquisa em IA conseguiu a geração sincronizada de vídeo 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera os desafios da sincronização áudio-visual em cenários complexos, como a correspondência precisa entre os movimentos de caminhada na imagem e os sons dos passos.
A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, capaz de gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o controle de custos seja razoável, ainda há espaço para melhorias na qualidade da geração em cenários complexos.
Esses avanços tecnológicos têm um significado significativo em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação:
Em termos de valor técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal cresce exponencialmente. É necessário lidar com a geração de imagens de um único quadro (cerca de 10^6 pontos de pixel), garantir a coerência temporal (pelo menos 100 quadros), sincronização de áudio (10^4 pontos de amostragem por segundo) e consistência espacial 3D. Agora, essa tarefa complexa pode ser realizada por meio de decomposição modular e colaboração de grandes modelos, como dividir a tarefa em módulos de estimativa de profundidade, conversão de ângulo de visão, interpolação temporal e otimização de renderização.
A redução de custos deve-se principalmente à otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismo de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos. Essas otimizações permitiram que uma plataforma de vídeo curto conseguisse gerar vídeos a um custo baixo de 3,67 euros/5 segundos.
No que diz respeito ao impacto das aplicações, a tecnologia de IA está a revolucionar o processo tradicional de produção de vídeo. Antigamente, um anúncio de 30 segundos podia custar centenas de milhares em custos de produção, agora apenas é necessário uma palavra-chave e alguns minutos de espera. Isso não só diminui as barreiras tecnológicas e financeiras, como também permite perspectivas e efeitos especiais que seriam difíceis de alcançar com filmagens tradicionais, podendo levar a uma reestruturação da economia dos criadores.
O desenvolvimento dessas tecnologias de IA Web2 também tem um impacto importante na IA Web3:
A mudança na estrutura da demanda de poder computacional criou novas oportunidades para poder computacional distribuído ocioso, ajuste fino de modelos, algoritmos e plataformas de inferência.
Aumentou a necessidade de rotulagem de dados, criando novas oportunidades para fotógrafos, sonoplastas, artistas 3D e outros profissionais.
A tecnologia de IA está a evoluir para uma colaboração modular, criando novas necessidades para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de cálculo, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão profunda entre cenários de IA Web3 e Web2.