Recientemente, uno de los avances más significativos en el campo de la IA es el progreso en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de generar videos a partir de texto único, a ser capaz de integrar texto, imágenes y audio en una capacidad de generación integral.
A continuación se presentan algunos casos de avances tecnológicos dignos de atención:
Una empresa tecnológica ha hecho de código abierto un marco que puede convertir videos normales en contenido 4D de vista libre, con una alta tasa de aceptación del 70.7%. Esto significa que la IA ahora puede generar automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de generación de imágenes lanzada por una empresa afirma que puede convertir una sola imagen en un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos de duración. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún debe ser verificada.
Una tecnología desarrollada por una reconocida institución de investigación en IA puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. El avance clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia real a nivel semántico, como la correspondencia precisa entre las acciones de caminar en la imagen y el sonido de los pasos en escenas complejas.
Una plataforma de videos cortos ha lanzado un modelo de generación de videos, que cuenta con 80 mil millones de parámetros, capaz de generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es adecuado, aún hay margen de mejora al manejar escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en términos de calidad de video, costos de generación y escenarios de aplicación:
A nivel técnico, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial. No solo requiere procesar los píxeles de una sola imagen, sino que también debe garantizar la coherencia temporal del video, lograr la sincronización de audio y considerar la consistencia en el espacio 3D. Ahora, esta tarea compleja se puede lograr mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, lo que mejora significativamente la eficiencia.
En términos de costos, mediante la optimización de la arquitectura de inferencia, incluyendo la adopción de estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, los costos de generación se han reducido significativamente.
En el ámbito de las aplicaciones, la tecnología de IA está cambiando el proceso de producción de video tradicional. En el pasado, producir un anuncio de 30 segundos podría costar cientos de miles de yuanes. Ahora, con solo una palabra clave y unos minutos de espera, se puede generar contenido de video de alta calidad, incluso logrando ángulos y efectos especiales difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría llevar a una reestructuración de todo el sistema de economía de creadores.
Entonces, ¿cuál es el impacto de estos avances en la tecnología de IA en el campo de Web3?
Primero, la estructura de la demanda de computación ha cambiado. En el pasado, la IA dependía principalmente de grandes grupos de GPU homogéneas, mientras que la generación de videos multimodales requiere una combinación diversificada de potencia de cálculo. Esto ha creado una nueva demanda para la potencia de cálculo distribuida ociosa, varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
En segundo lugar, la demanda de etiquetado de datos aumentará. Generar videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos especializados. El mecanismo de incentivos de Web3 puede alentar a profesionales como fotógrafos, diseñadores de sonido y artistas 3D a proporcionar materiales de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de videos de IA.
Finalmente, la tecnología de IA está pasando de la asignación de recursos masivos centralizados a la colaboración modular, lo que representa una nueva demanda para plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivo podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda integración de Web3 AI y los escenarios de IA tradicionales.
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WalletDetective
· 07-20 11:37
Lo verdadero no puede ser falso, lo falso no puede ser verdadero.
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DaoResearcher
· 07-20 02:53
La ruptura no es lo suficientemente significativa, los datos en cadena comparativos pueden probarlo.
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StableGenius
· 07-20 02:52
meh, otro paso predecible. cualquiera que entienda matemáticas tensoriales lo vio venir hace mucho tiempo.
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GasGuru
· 07-20 02:42
Está bastante fuerte, la potencia computacional va a To the moon.
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PumpAnalyst
· 07-20 02:26
Otra ola de máquinas que toman a la gente por tonta ha llegado. El aspecto técnico es realmente bonito, pero no te dejes jugar por el capital.
Nuevos avances en la generación de videos con IA: la tecnología multimodal transforma el panorama de la potencia computacional en Web3
Recientemente, uno de los avances más significativos en el campo de la IA es el progreso en la tecnología de generación de video multimodal. Esta tecnología ha evolucionado de generar videos a partir de texto único, a ser capaz de integrar texto, imágenes y audio en una capacidad de generación integral.
A continuación se presentan algunos casos de avances tecnológicos dignos de atención:
Una empresa tecnológica ha hecho de código abierto un marco que puede convertir videos normales en contenido 4D de vista libre, con una alta tasa de aceptación del 70.7%. Esto significa que la IA ahora puede generar automáticamente efectos de visualización desde cualquier ángulo, algo que en el pasado requería un equipo profesional de modelado 3D.
Una plataforma de generación de imágenes lanzada por una empresa afirma que puede convertir una sola imagen en un video de calidad "cinematográfica" de 10 segundos de duración. Sin embargo, la veracidad de esta afirmación aún debe ser verificada.
Una tecnología desarrollada por una reconocida institución de investigación en IA puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. El avance clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia real a nivel semántico, como la correspondencia precisa entre las acciones de caminar en la imagen y el sonido de los pasos en escenas complejas.
Una plataforma de videos cortos ha lanzado un modelo de generación de videos, que cuenta con 80 mil millones de parámetros, capaz de generar videos en 1080p en 2.3 segundos, con un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque el control de costos es adecuado, aún hay margen de mejora al manejar escenas complejas.
Estos avances tecnológicos son de gran importancia en términos de calidad de video, costos de generación y escenarios de aplicación:
A nivel técnico, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial. No solo requiere procesar los píxeles de una sola imagen, sino que también debe garantizar la coherencia temporal del video, lograr la sincronización de audio y considerar la consistencia en el espacio 3D. Ahora, esta tarea compleja se puede lograr mediante la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, lo que mejora significativamente la eficiencia.
En términos de costos, mediante la optimización de la arquitectura de inferencia, incluyendo la adopción de estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos, los costos de generación se han reducido significativamente.
En el ámbito de las aplicaciones, la tecnología de IA está cambiando el proceso de producción de video tradicional. En el pasado, producir un anuncio de 30 segundos podría costar cientos de miles de yuanes. Ahora, con solo una palabra clave y unos minutos de espera, se puede generar contenido de video de alta calidad, incluso logrando ángulos y efectos especiales difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esta transformación podría llevar a una reestructuración de todo el sistema de economía de creadores.
Entonces, ¿cuál es el impacto de estos avances en la tecnología de IA en el campo de Web3?
Primero, la estructura de la demanda de computación ha cambiado. En el pasado, la IA dependía principalmente de grandes grupos de GPU homogéneas, mientras que la generación de videos multimodales requiere una combinación diversificada de potencia de cálculo. Esto ha creado una nueva demanda para la potencia de cálculo distribuida ociosa, varios modelos de ajuste fino distribuidos, algoritmos y plataformas de inferencia.
En segundo lugar, la demanda de etiquetado de datos aumentará. Generar videos de nivel profesional requiere descripciones de escenas precisas, imágenes de referencia, estilos de audio, trayectorias de movimiento de cámara y condiciones de iluminación, entre otros datos especializados. El mecanismo de incentivos de Web3 puede alentar a profesionales como fotógrafos, diseñadores de sonido y artistas 3D a proporcionar materiales de datos de alta calidad, mejorando así la capacidad de generación de videos de IA.
Finalmente, la tecnología de IA está pasando de la asignación de recursos masivos centralizados a la colaboración modular, lo que representa una nueva demanda para plataformas descentralizadas. En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivo podrían formar un ciclo virtuoso de auto-refuerzo, impulsando la profunda integración de Web3 AI y los escenarios de IA tradicionales.