AI video üretiminde yeni bir atılım: Çok modlu teknoloji Web3 bilgi işlem gücü yapısını değiştiriyor

Son zamanlarda, AI alanındaki en önemli ilerlemelerden biri çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımdır. Bu teknoloji, tek başına metin ile video üretiminden, metin, görüntü ve sesin entegre edildiği kapsamlı üretim yeteneğine gelişmiştir.

Aşağıda dikkate değer bazı teknolojik atılımlar örnekleri bulunmaktadır:

1. Bir teknoloji şirketi, sıradan videoları özgür açıyla 4D içeriğe dönüştüren bir çerçeveyi açık kaynak olarak sundu; kullanıcı kabul oranı %70,7'ye ulaştı. Bu, AI'nın artık her açıdan izleme efektini otomatik olarak üretebildiği anlamına geliyor ki bu, geçmişte profesyonel 3D modelleme ekiplerinin yapması gereken bir işti.

2. Bir şirketin geliştirdiği görüntü oluşturma platformu, tek bir görüntüyü 10 saniyelik "film kalitesinde" bir videoya dönüştürebileceğini iddia ediyor. Ancak, bu iddianın doğruluğu henüz doğrulanmadı.

3. Tanınmış bir AI araştırma kuruluşu tarafından geliştirilen teknoloji, 4K video ve çevresel sesleri senkronize bir şekilde üretebiliyor. Bu teknolojinin ana atılımı, karmaşık sahnelerdeki yürüyüş hareketlerinin görüntüdeki seslerle tam eşleşmesini sağlamada gerçek bir anlamsal düzeyde eşleşmeyi gerçekleştirmektedir.

4. Bir kısa video platformunun tanıttığı video üretim modeli, 80 milyar parametreye sahip olup, 2.3 saniye içinde 1080p video üretebilmektedir, maliyeti ise 3.67 YTL/5 saniye. Maliyet yönetimi iyi olsa da, karmaşık sahneleri işlerken hâlâ gelişim alanı bulunmaktadır.

Bu teknolojik atılımlar, video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları gibi alanlarda büyük bir öneme sahiptir:

Teknik açıdan, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı üstel bir düzeydedir. Bu, yalnızca tek bir çerçeve görüntünün piksel noktalarını işlemekle kalmayıp, aynı zamanda videonun zaman tutarlılığını sağlamak, ses senkronizasyonunu gerçekleştirmek ve 3B alan tutarlılığını dikkate almak gerektirir. Şimdi, bu karmaşık görev modüler parçalama ve büyük modellerin işbirliği ile gerçekleştirilebilmektedir, verimliliği büyük ölçüde artırmaktadır.

Maliyet açısından, hiyerarşik üretim stratejileri, önbellek yeniden kullanma mekanizmaları ve dinamik kaynak dağılımı gibi yöntemler kullanarak çıkarım mimarisinin optimize edilmesi, üretim maliyetlerinin önemli ölçüde düşürülmesini sağlamıştır.

Uygulama açısından, AI teknolojisi geleneksel video üretim süreçlerini değiştiriyor. Geçmişte, 30 saniyelik bir reklam üretmek yüz binlerce üretim maliyeti gerektiriyordu. Ancak şimdi, sadece bir anahtar kelime ve birkaç dakikalık bekleme süresi ile yüksek kaliteli video içeriği oluşturmak mümkün, hatta geleneksel çekimlerin ulaşmakta zorlandığı açılar ve efektler gerçekleştirilebiliyor. Bu değişim, tüm içerik üreticisi ekonomi sisteminin yeniden şekillenmesine neden olabilir.

Peki, bu AI teknolojilerindeki ilerlemeler Web3 alanını nasıl etkiliyor?

Öncelikle, hesaplama gücü talep yapısı değişti. Geçmişte AI, büyük ölçekli homojen GPU kümelerine dayanıyordu, ancak çok modlu video üretimi çeşitli hesaplama gücü kombinasyonlarına ihtiyaç duyuyor. Bu, dağıtılmış boşta kalan hesaplama gücü, çeşitli dağıtılmış ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları için yeni bir talep yarattı.

İkincisi, veri etiketleme ihtiyacı artacaktır. Profesyonel seviyede video oluşturmak için sahne açıklamaları, referans görüntüler, ses tarzları, kamera hareket izleri ve aydınlatma koşulları gibi hassas veriler gerekmektedir. Web3'ün teşvik mekanizması, fotoğrafçılar, ses mühendisleri ve 3D sanatçısı gibi profesyonelleri yüksek kaliteli veri materyalleri sağlamaya teşvik edebilir ve böylece AI video üretim yeteneklerini artırabilir.

Son olarak, AI teknolojisinin merkezi büyük ölçekli kaynak dağılımından modüler işbirliğine geçişi, merkeziyetsiz platformlara olan yeni bir talebi temsil etmektedir. Gelecekte, hesaplama gücü, veri, modeller ve teşvik mekanizmaları kendini güçlendiren bir olumlu döngü oluşturabilir ve Web3 AI ile geleneksel AI senaryolarının derin entegrasyonunu teşvik edebilir.