AI video üretim teknolojisi önemli bir atılım yaptı, çok modlu entegrasyon yeni bir trend haline geldi.

Son zamanlarda, yapay zeka alanındaki en belirgin gelişmelerden biri, çok modlu video oluşturma teknolojisindeki çığır açan gelişmelerdir. Bu teknoloji, tek bir metinden video oluşturma sürecinden, metin, görüntü ve sesin bir araya getirildiği tam zincir oluşturma teknolojisine evrilmiştir.

Dikkat çekici birkaç teknolojik atılım örneği şunlardır:

1. Bir teknoloji şirketinin açık kaynak EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriğine dönüştürebiliyor ve kullanıcı onayı %70.7'ye ulaşıyor. Bu teknoloji, AI'nın herhangi bir açıdan izleme etkisi oluşturmasını sağlıyor ve profesyonel 3D modelleme ekiplerine ihtiyaç duymuyor.

2. Bir internet devinin "Hüseyin" platformu, tek bir görselle 10 saniyelik "film kalitesinde" video üretebileceğini iddia ediyor. Gerçek etkisi, Ağustos'taki Pro versiyonu güncellemesiyle doğrulanacak.

3. Bir AI araştırma kuruluşunun Veo teknolojisi 4K video ve ortam sesi senkronizasyonunu başardı. Bu teknoloji, sahnedeki yürüyüş hareketinin ayak sesleriyle doğru bir şekilde eşleşmesi gibi karmaşık senaryoların ses ve görüntü senkronizasyonu zorluklarını aştı.

4. Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebilmektedir, maliyeti ise 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde hala geliştirilmesi gereken alanlar bulunmaktadır.

Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları gibi konularda önemli bir anlam taşımaktadır:

1. Teknik değer açısından, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir artış göstermektedir. Tek bir kare görüntü üretimini (yaklaşık 10^6 piksel noktası), zaman tutarlılığını sağlama (en az 100 kare), ses senkronizasyonunu (saniyede 10^4 örnek noktası) ve 3D uzay tutarlılığını işlemek gerekmektedir. Şu anda, bu karmaşık görev, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilebilir; örneğin, görevi derinlik tahmini, bakış açısı dönüşümü, zaman aralığı interpolasyonu ve render optimizasyonu gibi modüllere ayırmak.

2. Maliyet düşürme açısından, esasen katmanlı üretim stratejisi, önbellek yeniden kullanma mekanizması ve dinamik kaynak tahsisi dahil olmak üzere çıkarım mimarisinin optimizasyonuna bağlıdır. Bu optimizasyonlar, belirli bir kısa video platformunun 3.67 TL/5 saniye düşük maliyetli video üretimini gerçekleştirmesini sağlamıştır.

3. Uygulama etkisi açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini altüst ediyor. Geçmişte, 30 saniyelik bir reklam filmi yüz binlerce üretim maliyeti gerektirirken, şimdi sadece bir anahtar kelime ve birkaç dakikalık bekleme süresi yeterli. Bu, yalnızca teknik ve finansal engelleri azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda geleneksel çekimlerin zorlandığı açıları ve özel efektleri gerçekleştirmeyi sağlıyor; bu da içerik üreticileri ekonomisinde bir yeniden yapılanmaya yol açabilir.

Bu Web2 AI teknolojilerinin gelişimi, Web3 AI üzerinde de önemli bir etki yaratmaktadır:

1. Hesaplama gücü talep yapısındaki değişiklik, dağıtılmış boşta bekleyen hesaplama gücü, model ince ayarı, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni fırsatlar yarattı.

2. Veri etiketleme ihtiyaçları arttı, fotoğrafçılar, ses tasarımcıları, 3D sanatçıları gibi profesyonellere yeni veri malzemeleri sağlama fırsatları yarattı.

3. AI teknolojisi, modüler işbirliğine doğru gelişerek merkeziyetsiz platformlar için yeni gereksinimler sunmuştur. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.