🎉 #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 聯合推廣任務上線!
本次活動總獎池:1,250 枚 ES
任務目標:推廣 Eclipse($ES)Launchpool 和 Alpha 第11期 $ES 專場
📄 詳情參考:
Launchpool 公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46134
Alpha 第11期公告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46137
🧩【任務內容】
請圍繞 Launchpool 和 Alpha 第11期 活動進行內容創作,並曬出參與截圖。
📸【參與方式】
1️⃣ 帶上Tag #Gate Alpha 第三届积分狂欢节 & ES Launchpool# 發帖
2️⃣ 曬出以下任一截圖:
Launchpool 質押截圖(BTC / ETH / ES)
Alpha 交易頁面截圖(交易 ES)
3️⃣ 發布圖文內容,可參考以下方向(≥60字):
簡介 ES/Eclipse 項目亮點、代幣機制等基本信息
分享你對 ES 項目的觀點、前景判斷、挖礦體驗等
分析 Launchpool 挖礦 或 Alpha 積分玩法的策略和收益對比
🎁【獎勵說明】
評選內容質量最優的 10 位 Launchpool/Gate
AI視頻生成技術突破 Web3面臨新機遇與挑戰
AI視頻生成技術的突破與Web3的關聯
近期AI領域最顯著的進展莫過於多模態視頻生成技術的突破。這一技術從最初的純文本生成視頻,發展到如今能整合文本、圖像和音頻的全鏈路生成。
幾個值得關注的技術突破案例包括:
某大型科技公司開源的EX-4D框架,能將普通視頻轉換爲自由視角的4D內容,用戶認可度超過70%。這項技術使得普通視頻可以自動生成任意角度的觀看效果,這在過去需要專業的3D建模團隊才能實現。
某搜索引擎公司的"繪想"平台聲稱可以用一張圖片生成10秒"電影級"質量的視頻。不過,這一說法的真實性還有待驗證。
某國際科技巨頭的Veo技術可同步生成4K視頻和環境音。這項技術的關鍵在於實現了真正的語義層面匹配,能夠在復雜場景下實現畫面動作和聲音的精確對應。
某短視頻平台的ContentV技術,擁有80億參數,可在2.3秒內生成1080p視頻,成本爲3.67元/5秒。雖然成本控制不錯,但在復雜場景的生成質量上還有提升空間。
這些技術突破在視頻質量、生成成本和應用場景等方面都具有重大意義。從技術角度看,多模態視頻生成的復雜度是指數級的,涉及大量像素點、時序連貫性、音頻同步和3D空間一致性等問題。目前的解決方案是通過模塊化分解和大模型分工協作來實現。
在成本方面,通過優化推理架構,包括分層生成策略、緩存復用機制和動態資源分配等方法,大幅降低了生成成本。
這些技術進步對傳統視頻制作行業帶來了巨大衝擊。AI技術將原本需要大量設備、場地、演員和後期制作的流程壓縮到簡單的提示詞輸入和幾分鍾等待,並且能實現傳統拍攝難以達到的效果。這可能會促進整個創作者經濟的重新洗牌。
那麼,這些Web2 AI技術的變革與Web3 AI有何關聯呢?
算力需求結構發生變化。多模態視頻生成需要多樣化的算力組合,這爲分布式閒置算力、各類分布式微調模型、算法和推理平台創造了新的需求。
數據標注需求增強。生成專業級視頻需要精準的場景描述、參考圖像、音頻風格、攝像機運動軌跡和光照條件等專業數據。Web3的激勵機制可以鼓勵專業人士提供高質量的數據素材。
AI技術向模塊化協作發展,這本身就是對去中心化平台的新需求。未來,算力、數據、模型和激勵機制可能會形成自我強化的良性循環,推動Web3 AI和Web2 AI場景的深度融合。