La ruptura de la tecnología de generación de videos con IA y las perspectivas de fusión con Web3

Recientemente, el avance más notable en el campo de la IA ha sido la ruptura de la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de la simple generación de video a partir de texto a una tecnología de generación de cadena completa que integra texto, imágenes y audio.

Algunos avances tecnológicos notables incluyen:

1. Un marco EX-4D de código abierto desarrollado por una empresa tecnológica puede convertir videos normales en contenido 4D de perspectiva libre, con un nivel de aceptación del usuario del 70.7%. Esta tecnología permite generar automáticamente efectos de visualización desde múltiples ángulos a partir de un solo video, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D.

2. Una plataforma de IA afirma que puede generar un video de 10 segundos de calidad "cinematográfica" a partir de una sola imagen. Los resultados concretos deberán ser confirmados tras la actualización de su versión profesional.

3. Una nueva tecnología lanzada por una conocida institución de investigación en IA puede generar videos en 4K y sonido ambiental de manera simultánea. La clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia real en el nivel semántico, superando el desafío de la sincronización de audio y video en escenas complejas.

4. La tecnología de generación de videos AI de una plataforma de videos cortos cuenta con 80 mil millones de parámetros, puede generar un video de 1080p en 2.3 segundos, con un costo de aproximadamente 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es bastante bueno, aún hay espacio para mejorar la calidad de generación en escenas complejas.

Estos avances tecnológicos son de gran importancia en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde una perspectiva técnica, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial. No solo necesita procesar una gran cantidad de píxeles, sino que también debe garantizar la coherencia temporal, la sincronización de audio y la consistencia en el espacio 3D. Actualmente, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, estas tareas complejas se están llevando a cabo.

En términos de costos, al optimizar la arquitectura de inferencia, incluyendo estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, se ha reducido significativamente el costo de generación de videos.

Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en la industria tradicional de la producción de video. La tecnología de IA ha simplificado el proceso de producción de video, que originalmente requería una gran cantidad de equipos, espacios, mano de obra y tiempo, a solo unos minutos de espera, al mismo tiempo que logra efectos que serían difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esto podría desencadenar una nueva ronda de reestructuración en la economía de los creadores.

Entonces, ¿cuál es la relación entre los avances de estas tecnologías de IA de Web2 y la IA de Web3?

En primer lugar, la estructura de la demanda de potencia computacional ha cambiado. La generación de video multimodal requiere una combinación diversa de potencia computacional, lo que crea nuevas oportunidades para la potencia computacional distribuida ociosa.

En segundo lugar, la demanda de anotación de datos profesionales ha aumentado. La generación de videos de alta calidad requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio y otros datos especializados. El mecanismo de incentivos de Web3 puede atraer a profesionales para proporcionar materiales de datos de alta calidad.

Finalmente, la tecnología de IA se desarrollará de una asignación de recursos masivos centralizada hacia una colaboración modular, lo que en sí mismo es una nueva demanda para plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos pueden formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda integración de los escenarios de IA de Web3 y Web2.