Les percées de la technologie de génération vidéo par IA et leur lien avec le Web3
Les progrès les plus significatifs récemment réalisés dans le domaine de l'IA sont sans doute la percée dans la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie est passée de la génération de vidéos à partir de texte pur à une génération complète qui intègre désormais texte, images et audio.
Quelques exemples de percées technologiques dignes d'intérêt incluent :
Le cadre EX-4D, open source d'une grande entreprise technologique, permet de transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs supérieur à 70 %. Cette technologie permet de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle à partir de vidéos ordinaires, ce qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.
La plateforme "Hui Xiang" d'une certaine entreprise de moteur de recherche prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinématographique" à partir d'une image. Cependant, la véracité de cette affirmation reste à confirmer.
La technologie Veo d'un géant technologique international peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'ambiance. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'un véritable appariement au niveau sémantique, permettant une correspondance précise entre les mouvements de l'image et les sons dans des scènes complexes.
La technologie ContentV d'une plateforme de courtes vidéos dispose de 8 milliards de paramètres, permettant de générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuan/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, il y a encore de la place pour améliorer la qualité de génération dans des scénarios complexes.
Ces avancées technologiques ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de production et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales est exponentielle, impliquant un grand nombre de points de pixels, la cohérence temporelle, la synchronisation audio et la cohérence spatiale 3D. La solution actuelle consiste à réaliser cela par la décomposition modulaire et la collaboration entre grands modèles.
En termes de coûts, l'optimisation de l'architecture de raisonnement, y compris les stratégies de génération hiérarchique, les mécanismes de réutilisation de cache et l'allocation dynamique des ressources, a considérablement réduit les coûts de génération.
Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI a compressé un processus qui nécessitait auparavant de nombreux équipements, lieux, acteurs et post-production en une simple saisie de mots-clés et quelques minutes d'attente, tout en permettant d'atteindre des résultats difficiles à réaliser avec la méthode traditionnelle. Cela pourrait entraîner une restructuration complète de l'économie des créateurs.
Alors, quel est le lien entre ces transformations des technologies Web2 AI et l'IA Web3 ?
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 une nouvelle demande pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, divers modèles de réglage distribué, algorithmes et plateformes d'inférence.
Renforcement des besoins en annotation de données. La création de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de mouvement de caméra et des conditions d'éclairage, entre autres données professionnelles. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut encourager les professionnels à fournir des matériaux de données de haute qualité.
Le développement de la technologie AI vers une collaboration modulable représente une nouvelle demande pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient créer un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant l'intégration profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.
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BankruptWorker
· 07-17 23:22
Je vais encore perdre mon emploi.
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ChainMelonWatcher
· 07-17 09:00
Et alors, la création de contenu dépend encore des humains.
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New_Ser_Ngmi
· 07-15 19:04
Qui peut supporter ça, tôt ou tard, on va se faire exploser par l'IA.
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MrRightClick
· 07-15 19:04
La technologie arrive, le rédacteur va perdre son emploi.
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not_your_keys
· 07-15 19:01
Marc Marc, cette vague d'IA va forcément entraîner de grands événements.
Les percées de la technologie de génération de vidéos par IA : Web3 fait face à de nouvelles opportunités et défis.
Les percées de la technologie de génération vidéo par IA et leur lien avec le Web3
Les progrès les plus significatifs récemment réalisés dans le domaine de l'IA sont sans doute la percée dans la technologie de génération de vidéos multimodales. Cette technologie est passée de la génération de vidéos à partir de texte pur à une génération complète qui intègre désormais texte, images et audio.
Quelques exemples de percées technologiques dignes d'intérêt incluent :
Le cadre EX-4D, open source d'une grande entreprise technologique, permet de transformer des vidéos ordinaires en contenu 4D à perspective libre, avec un taux d'acceptation des utilisateurs supérieur à 70 %. Cette technologie permet de générer automatiquement des effets de vision sous n'importe quel angle à partir de vidéos ordinaires, ce qui nécessitait auparavant une équipe de modélisation 3D professionnelle.
La plateforme "Hui Xiang" d'une certaine entreprise de moteur de recherche prétend pouvoir générer une vidéo de 10 secondes de qualité "cinématographique" à partir d'une image. Cependant, la véracité de cette affirmation reste à confirmer.
La technologie Veo d'un géant technologique international peut générer simultanément des vidéos 4K et des sons d'ambiance. La clé de cette technologie réside dans la réalisation d'un véritable appariement au niveau sémantique, permettant une correspondance précise entre les mouvements de l'image et les sons dans des scènes complexes.
La technologie ContentV d'une plateforme de courtes vidéos dispose de 8 milliards de paramètres, permettant de générer une vidéo 1080p en 2,3 secondes, avec un coût de 3,67 yuan/5 secondes. Bien que le contrôle des coûts soit satisfaisant, il y a encore de la place pour améliorer la qualité de génération dans des scénarios complexes.
Ces avancées technologiques ont une signification majeure en termes de qualité vidéo, de coûts de production et de scénarios d'application. D'un point de vue technique, la complexité de la génération de vidéos multimodales est exponentielle, impliquant un grand nombre de points de pixels, la cohérence temporelle, la synchronisation audio et la cohérence spatiale 3D. La solution actuelle consiste à réaliser cela par la décomposition modulaire et la collaboration entre grands modèles.
En termes de coûts, l'optimisation de l'architecture de raisonnement, y compris les stratégies de génération hiérarchique, les mécanismes de réutilisation de cache et l'allocation dynamique des ressources, a considérablement réduit les coûts de génération.
Ces avancées technologiques ont eu un impact énorme sur l'industrie traditionnelle de la production vidéo. La technologie AI a compressé un processus qui nécessitait auparavant de nombreux équipements, lieux, acteurs et post-production en une simple saisie de mots-clés et quelques minutes d'attente, tout en permettant d'atteindre des résultats difficiles à réaliser avec la méthode traditionnelle. Cela pourrait entraîner une restructuration complète de l'économie des créateurs.
Alors, quel est le lien entre ces transformations des technologies Web2 AI et l'IA Web3 ?
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 une nouvelle demande pour la puissance de calcul distribuée inutilisée, divers modèles de réglage distribué, algorithmes et plateformes d'inférence.
Renforcement des besoins en annotation de données. La création de vidéos de niveau professionnel nécessite des descriptions de scènes précises, des images de référence, des styles audio, des trajectoires de mouvement de caméra et des conditions d'éclairage, entre autres données professionnelles. Le mécanisme d'incitation de Web3 peut encourager les professionnels à fournir des matériaux de données de haute qualité.
Le développement de la technologie AI vers une collaboration modulable représente une nouvelle demande pour les plateformes décentralisées. À l'avenir, la puissance de calcul, les données, les modèles et les mécanismes d'incitation pourraient créer un cycle vertueux d'auto-renforcement, favorisant l'intégration profonde des scénarios Web3 AI et Web2 AI.