Terobosan dan Prospek Aplikasi Teknologi Generasi Video AI
Baru-baru ini, salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari menghasilkan video hanya berdasarkan teks, menjadi kemampuan generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang patut diperhatikan:
Kerangka EX-4D yang open source dari perusahaan teknologi tertentu dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tontonan dari sudut mana pun, yang sebelumnya hanya dapat dicapai oleh tim pemodelan 3D profesional.
Fitur "Hui Xiang" yang diluncurkan oleh sebuah platform AI mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" berdurasi 10 detik dari satu gambar. Namun, kebenaran pernyataan ini masih perlu diverifikasi.
Teknologi Veo yang dikembangkan oleh suatu lembaga penelitian AI dapat menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara bersamaan. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi video dan audio, serta mencapai pencocokan pada tingkat semantik dalam skenario yang kompleks.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk perbaikan dalam kualitas pembuatan di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Pertama, kompleksitas teknologi generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini tidak hanya perlu menangani piksel dari gambar tunggal, tetapi juga memastikan kesinambungan temporal video, sinkronisasi audio, serta konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat dicapai.
Kedua, kemajuan signifikan telah dicapai dalam pengurangan biaya. Ini berkat optimisasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi berlapis, mekanisme pemanfaatan cache, dan alokasi sumber daya dinamis.
Akhirnya, terobosan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI menyederhanakan proses produksi video yang sebelumnya membutuhkan banyak tenaga dan sumber daya menjadi hanya memasukkan kata kunci dan menunggu beberapa menit, sekaligus dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Ini dapat memicu perombakan kembali ekonomi kreator.
Perubahan ini memiliki dampak yang mendalam pada perkembangan teknologi AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Peningkatan kebutuhan pelabelan data. Untuk menghasilkan video tingkat profesional, diperlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, dan pelabelan data profesional lainnya, yang memberikan peluang baru bagi para profesional terkait.
Tren kolaborasi modular semakin menonjol. Teknologi AI secara bertahap beralih dari pengelolaan sumber daya besar yang terpusat ke kolaborasi modular, yang merupakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi.
Di masa depan, dengan perkembangan kolaboratif antara daya komputasi, data, model, dan mekanisme insentif, teknologi AI diharapkan dapat membentuk siklus positif yang memperkuat diri, mendorong integrasi dan inovasi berbagai skenario aplikasi AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
BoredStaker
· 08-11 05:00
Sudah mulai menggambar BTC lagi ya? Buktikan kebenarannya dulu baru bicara.
Lihat AsliBalas0
TokenStorm
· 08-10 11:32
Data party memang hanya omong kosong, 70,7% tingkat penerimaan siapa yang percaya?
Lihat AsliBalas0
fren.eth
· 08-10 11:11
Bicara tentang 4D, sudah hampir bisa berjalan-jalan dengan anjing di ruang angkasa.
Teknologi Generasi Video AI Mengalami Terobosan, Merombak Ekosistem Kreatif dan Daya Komputasi yang Dibutuhkan
Terobosan dan Prospek Aplikasi Teknologi Generasi Video AI
Baru-baru ini, salah satu kemajuan paling signifikan di bidang AI adalah terobosan dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari menghasilkan video hanya berdasarkan teks, menjadi kemampuan generasi seluruh rantai yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.
Beberapa contoh terobosan teknologi yang patut diperhatikan:
Kerangka EX-4D yang open source dari perusahaan teknologi tertentu dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan pembuatan efek tontonan dari sudut mana pun, yang sebelumnya hanya dapat dicapai oleh tim pemodelan 3D profesional.
Fitur "Hui Xiang" yang diluncurkan oleh sebuah platform AI mengklaim dapat menghasilkan video berkualitas "film" berdurasi 10 detik dari satu gambar. Namun, kebenaran pernyataan ini masih perlu diverifikasi.
Teknologi Veo yang dikembangkan oleh suatu lembaga penelitian AI dapat menghasilkan video 4K dan suara lingkungan secara bersamaan. Teknologi ini mengatasi tantangan sinkronisasi video dan audio, serta mencapai pencocokan pada tingkat semantik dalam skenario yang kompleks.
Teknologi ContentV dari platform video pendek tertentu memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya cukup baik, masih ada ruang untuk perbaikan dalam kualitas pembuatan di skenario yang kompleks.
Terobosan teknologi ini memiliki makna penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:
Pertama, kompleksitas teknologi generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini tidak hanya perlu menangani piksel dari gambar tunggal, tetapi juga memastikan kesinambungan temporal video, sinkronisasi audio, serta konsistensi ruang 3D. Saat ini, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat dicapai.
Kedua, kemajuan signifikan telah dicapai dalam pengurangan biaya. Ini berkat optimisasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi berlapis, mekanisme pemanfaatan cache, dan alokasi sumber daya dinamis.
Akhirnya, terobosan teknologi ini telah memberikan dampak besar pada industri produksi video tradisional. Teknologi AI menyederhanakan proses produksi video yang sebelumnya membutuhkan banyak tenaga dan sumber daya menjadi hanya memasukkan kata kunci dan menunggu beberapa menit, sekaligus dapat mencapai sudut pandang dan efek khusus yang sulit dicapai dengan pengambilan gambar tradisional. Ini dapat memicu perombakan kembali ekonomi kreator.
Perubahan ini memiliki dampak yang mendalam pada perkembangan teknologi AI:
Struktur permintaan daya komputasi telah berubah. Generasi video multimodal membutuhkan kombinasi daya komputasi yang beragam, menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.
Peningkatan kebutuhan pelabelan data. Untuk menghasilkan video tingkat profesional, diperlukan deskripsi adegan yang akurat, gambar referensi, gaya audio, dan pelabelan data profesional lainnya, yang memberikan peluang baru bagi para profesional terkait.
Tren kolaborasi modular semakin menonjol. Teknologi AI secara bertahap beralih dari pengelolaan sumber daya besar yang terpusat ke kolaborasi modular, yang merupakan permintaan baru untuk platform terdesentralisasi.
Di masa depan, dengan perkembangan kolaboratif antara daya komputasi, data, model, dan mekanisme insentif, teknologi AI diharapkan dapat membentuk siklus positif yang memperkuat diri, mendorong integrasi dan inovasi berbagai skenario aplikasi AI.