AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve Web3 ile ilişkisi
Son zamanlarda yapay zeka alanındaki en belirgin gelişme, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, başlangıçta yalnızca metin tabanlı video üretiminden, günümüzde metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam zincirli üretime evrilmiştir.
Dikkate değer birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir büyük teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriğe dönüştürebiliyor ve kullanıcı onay oranı %70'i aşıyor. Bu teknoloji, sıradan videoların otomatik olarak herhangi bir açıdan izleme efektleri üretmesini sağlıyor, bu geçmişte profesyonel 3D modelleme ekiplerinin gerçekleştirmesi gereken bir şeydi.
Bir arama motoru şirketinin "Hui Xiang" platformu, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" bir video oluşturabileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz doğrulanmadı.
Bir uluslararası teknoloji devinin Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde oluşturabilir. Bu teknolojinin anahtarı, gerçek bir anlamsal düzey eşleşmesi sağlamasıdır; karmaşık sahnelerde görüntü hareketleri ve seslerin hassas bir şekilde eşleşmesini mümkün kılar.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniyede 1080p video üretebiliyor ve maliyeti 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde geliştirme alanı bulunmaktadır.
Bu teknolojik atılımlar video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları açısından büyük öneme sahiptir. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir düzeydedir ve çok sayıda piksel noktası, zaman tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D uzay tutarlılığı gibi sorunları içerir. Mevcut çözümler, modüler parçalama ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilir.
Maliyet açısından, hiyerarşik üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizması ve dinamik kaynak tahsisi gibi yöntemlerle çıkarım mimarisini optimize ederek üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürdü.
Bu teknolojik ilerlemeler, geleneksel video üretim endüstrisine büyük bir darbe vurmuştur. AI teknolojisi, önceden büyük miktarda ekipman, mekan, aktör ve post prodüksiyon gerektiren süreci basit bir komut girişi ve birkaç dakikalık bekleme süresine indirgemekte ve geleneksel çekimlerin zor ulaşabildiği sonuçları elde edebilmektedir. Bu, yaratıcı ekonominin yeniden şekillenmesini teşvik edebilir.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki değişimlerin Web3 AI ile ne tür bir bağlantısı var?
Hesaplama gücü talep yapısında değişiklikler meydana geldi. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonları gerektirir; bu da dağıtılmış atıl hesaplama gücü, çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni bir talep yaratmıştır.
Veri etiketleme ihtiyaçları artmaktadır. Profesyonel düzeyde video oluşturmak için doğru sahne açıklamaları, referans görüntüleri, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik mekanizması, profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamalarını teşvik edebilir.
AI teknolojisi modüler işbirliğine doğru gelişiyor; bu, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep anlamına geliyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
10 Likes
Reward
10
5
Share
Comment
0/400
BankruptWorker
· 07-17 23:22
Yine işsiz kalacağım.
View OriginalReply0
ChainMelonWatcher
· 07-17 09:00
Üretmek neye yarar, içerik oluşturmak hala insanlara bağlı.
View OriginalReply0
New_Ser_Ngmi
· 07-15 19:04
Bu kime dayanılır ki, bir gün AI tarafından parçalanacak.
AI video üretim teknolojisi atılımı, Web3 yeni fırsatlar ve zorluklarla karşılaşıyor.
AI video üretim teknolojisindeki atılımlar ve Web3 ile ilişkisi
Son zamanlarda yapay zeka alanındaki en belirgin gelişme, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, başlangıçta yalnızca metin tabanlı video üretiminden, günümüzde metin, görüntü ve sesin entegre edildiği tam zincirli üretime evrilmiştir.
Dikkate değer birkaç teknik atılım örneği şunlardır:
Bir büyük teknoloji şirketinin açık kaynaklı EX-4D çerçevesi, sıradan videoları serbest bakış açısına sahip 4D içeriğe dönüştürebiliyor ve kullanıcı onay oranı %70'i aşıyor. Bu teknoloji, sıradan videoların otomatik olarak herhangi bir açıdan izleme efektleri üretmesini sağlıyor, bu geçmişte profesyonel 3D modelleme ekiplerinin gerçekleştirmesi gereken bir şeydi.
Bir arama motoru şirketinin "Hui Xiang" platformu, bir resimle 10 saniyelik "film kalitesinde" bir video oluşturabileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz doğrulanmadı.
Bir uluslararası teknoloji devinin Veo teknolojisi, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde oluşturabilir. Bu teknolojinin anahtarı, gerçek bir anlamsal düzey eşleşmesi sağlamasıdır; karmaşık sahnelerde görüntü hareketleri ve seslerin hassas bir şekilde eşleşmesini mümkün kılar.
Bir kısa video platformunun ContentV teknolojisi, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniyede 1080p video üretebiliyor ve maliyeti 3.67 yuan/5 saniye. Maliyet kontrolü iyi olsa da, karmaşık sahnelerin üretim kalitesinde geliştirme alanı bulunmaktadır.
Bu teknolojik atılımlar video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları açısından büyük öneme sahiptir. Teknik açıdan bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üssel bir düzeydedir ve çok sayıda piksel noktası, zaman tutarlılığı, ses senkronizasyonu ve 3D uzay tutarlılığı gibi sorunları içerir. Mevcut çözümler, modüler parçalama ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilir.
Maliyet açısından, hiyerarşik üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizması ve dinamik kaynak tahsisi gibi yöntemlerle çıkarım mimarisini optimize ederek üretim maliyetlerini önemli ölçüde düşürdü.
Bu teknolojik ilerlemeler, geleneksel video üretim endüstrisine büyük bir darbe vurmuştur. AI teknolojisi, önceden büyük miktarda ekipman, mekan, aktör ve post prodüksiyon gerektiren süreci basit bir komut girişi ve birkaç dakikalık bekleme süresine indirgemekte ve geleneksel çekimlerin zor ulaşabildiği sonuçları elde edebilmektedir. Bu, yaratıcı ekonominin yeniden şekillenmesini teşvik edebilir.
Bu Web2 AI teknolojilerindeki değişimlerin Web3 AI ile ne tür bir bağlantısı var?
Hesaplama gücü talep yapısında değişiklikler meydana geldi. Çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonları gerektirir; bu da dağıtılmış atıl hesaplama gücü, çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni bir talep yaratmıştır.
Veri etiketleme ihtiyaçları artmaktadır. Profesyonel düzeyde video oluşturmak için doğru sahne açıklamaları, referans görüntüleri, ses tarzları, kamera hareket yolları ve aydınlatma koşulları gibi profesyonel verilere ihtiyaç vardır. Web3'ün teşvik mekanizması, profesyonellerin yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamalarını teşvik edebilir.
AI teknolojisi modüler işbirliğine doğru gelişiyor; bu, merkeziyetsiz platformlar için yeni bir talep anlamına geliyor. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, model ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile Web2 AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.