Percées de la technologie de génération vidéo par IA et perspectives d'intégration avec le Web3

Les avancées les plus significatives dans le domaine de l'IA ces derniers temps sont sans doute les percées dans la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie a évolué d'une simple génération de vidéos à partir de textes à une technologie de génération intégrée qui combine textes, images et audio.

Certaines percées technologiques remarquables incluent :

1. Un cadre EX-4D open source d'une entreprise technologique peut transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à vue libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs atteignant 70,7 %. Cette technologie permet de générer automatiquement des effets de vision à plusieurs angles à partir d'une seule vidéo, ce qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.

2. Une plateforme d'IA prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinématographique" à partir d'une seule image. Les résultats spécifiques doivent encore être confirmés après la mise à jour de sa version professionnelle.

3. Une nouvelle technologie lancée par un institut de recherche AI réputé peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'environnement. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'une correspondance véritable au niveau sémantique, surmontant ainsi les défis de la synchronisation audio-visuelle dans des scènes complexes.

4. La technologie de génération de vidéos par IA d'une certaine plateforme de vidéos courtes dispose de 8 milliards de paramètres et peut générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût d'environ 3,67 yuan/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit correct, il reste de la marge pour améliorer la qualité de génération dans des scènes complexes.

Ces percées technologiques ont une grande importance en termes de qualité vidéo, de coûts de génération et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération vidéo multimodale est exponentielle. Elle nécessite non seulement de traiter une quantité massive de pixels, mais aussi d'assurer la cohérence temporelle, la synchronisation audio et la cohérence spatiale en 3D. Actuellement, grâce à la décomposition modulaire et à la collaboration entre de grands modèles, ces tâches complexes sont réalisables.

En termes de coûts, l'optimisation de l'architecture d'inférence, y compris les stratégies de génération hiérarchique, les mécanismes de réutilisation de cache et l'allocation dynamique des ressources, a considérablement réduit le coût de génération vidéo.

Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI simplifie le processus de production vidéo, qui nécessitait auparavant un grand nombre d'équipements, d'espaces, de main-d'œuvre et de temps, en un temps d'attente de quelques minutes, tout en permettant d'obtenir des effets difficiles à atteindre par des prises de vue traditionnelles. Cela pourrait entraîner un nouveau bouleversement dans l'économie des créateurs.

Alors, quelle est la relation entre ces avancées des technologies AI Web2 et l'AI Web3 ?

Tout d'abord, la structure de la demande en puissance de calcul a changé. La génération de vidéos multimodales nécessite une combinaison diversifiée de puissance de calcul, ce qui crée de nouvelles opportunités pour la puissance de calcul inutilisée distribuée.

Deuxièmement, la demande de marquage de données professionnelles augmente. La génération de vidéos de haute qualité nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio et d'autres données professionnelles. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut attirer des professionnels pour fournir des matériaux de données de haute qualité.

Enfin, la technologie AI évolue d'une allocation de ressources à grande échelle centralisée vers une collaboration modulaire, ce qui constitue une nouvelle demande pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient former un cercle vertueux d'auto-renforcement, favorisant une profonde intégration des scénarios Web3 AI et Web2 AI.