A tecnologia de geração de vídeo por IA alcançou avanços significativos, trazendo novas oportunidades para o setor Web3
Recentemente, houve avanços tecnológicos notáveis no campo da geração de vídeos com IA. A tecnologia de geração de vídeos multimodais evoluiu de gerar vídeos a partir de texto único para uma geração de cadeia completa que integra texto, imagens e áudio. Essa quebra de paradigma trouxe novas possibilidades para criadores e empresas.
Alguns casos típicos de avanços tecnológicos merecem atenção:
A estrutura de código aberto de uma empresa de tecnologia pode converter vídeos comuns em conteúdo 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação de 70,7% entre os usuários. Esta tecnologia torna possível gerar um efeito de visualização em múltiplos ângulos a partir de um único ângulo, sem a necessidade de uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de 10 segundos com qualidade "cinematográfica" a partir de uma única imagem. O efeito específico ainda precisa ser verificado.
A tecnologia desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA pode gerar simultaneamente vídeos 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenários complexos, como a correspondência precisa entre os movimentos de caminhada na tela e os sons dos passos.
Um modelo de IA de uma plataforma de vídeos curtos pode gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo aproximado de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o desempenho em cenários complexos ainda tenha espaço para melhorias, o controle de custos já demonstra competitividade.
Esses avanços tecnológicos têm um significado importante em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação. Do ponto de vista técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal é exponencial. Não só precisa lidar com os pixels de imagens de quadro único, mas também garantir a coerência temporal do vídeo, sincronização de áudio e consistência no espaço 3D. Atualmente, essa tarefa complexa é viabilizada através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos.
Na gestão de custos, a nova tecnologia adotou estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e métodos de alocação dinâmica de recursos, reduzindo significativamente os custos de geração de vídeo.
Esses avanços trouxeram um grande impacto na indústria tradicional de produção de vídeo. A tecnologia de IA simplificou o complexo processo de produção de vídeo em entrada de palavras-chave e espera curta, não apenas reduzindo as barreiras tecnológicas e financeiras, mas também permitindo alcançar efeitos que a filmagem tradicional dificilmente conseguiria. Isso pode desencadear uma nova onda de transformação na economia dos criadores.
Então, como os avanços dessas tecnologias de IA do Web2 afetam o campo da IA do Web3?
Primeiro, a estrutura da demanda de poder computacional mudou. A geração de vídeo multimodal requer uma combinação diversificada de poder computacional, o que cria uma nova demanda por poder computacional ocioso distribuído, vários modelos de ajuste fino distribuído, algoritmos e plataformas de inferência.
Em segundo lugar, a demanda por rotulagem de dados profissional aumentou. A geração de vídeos de alta qualidade requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados profissionais. O mecanismo de incentivos do Web3 pode atrair profissionais para fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeos de IA.
Por fim, a tecnologia de IA está a evoluir para uma colaboração modular, o que, por si só, cria uma nova necessidade para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de cálculo, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão profunda entre os cenários de IA Web3 e IA Web2.
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
A explosão da tecnologia de geração de vídeos por IA traz novas oportunidades para o setor Web3
A tecnologia de geração de vídeo por IA alcançou avanços significativos, trazendo novas oportunidades para o setor Web3
Recentemente, houve avanços tecnológicos notáveis no campo da geração de vídeos com IA. A tecnologia de geração de vídeos multimodais evoluiu de gerar vídeos a partir de texto único para uma geração de cadeia completa que integra texto, imagens e áudio. Essa quebra de paradigma trouxe novas possibilidades para criadores e empresas.
Alguns casos típicos de avanços tecnológicos merecem atenção:
A estrutura de código aberto de uma empresa de tecnologia pode converter vídeos comuns em conteúdo 4D de ângulo livre, com uma taxa de aceitação de 70,7% entre os usuários. Esta tecnologia torna possível gerar um efeito de visualização em múltiplos ângulos a partir de um único ângulo, sem a necessidade de uma equipe profissional de modelagem 3D.
Uma plataforma de IA afirma ser capaz de gerar um vídeo de 10 segundos com qualidade "cinematográfica" a partir de uma única imagem. O efeito específico ainda precisa ser verificado.
A tecnologia desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA pode gerar simultaneamente vídeos 4K e som ambiente. Esta tecnologia supera o desafio da sincronização de áudio e vídeo em cenários complexos, como a correspondência precisa entre os movimentos de caminhada na tela e os sons dos passos.
Um modelo de IA de uma plataforma de vídeos curtos pode gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo aproximado de 3,67 yuan/5 segundos. Embora o desempenho em cenários complexos ainda tenha espaço para melhorias, o controle de custos já demonstra competitividade.
Esses avanços tecnológicos têm um significado importante em termos de qualidade de vídeo, custo de geração e cenários de aplicação. Do ponto de vista técnico, a complexidade da geração de vídeo multimodal é exponencial. Não só precisa lidar com os pixels de imagens de quadro único, mas também garantir a coerência temporal do vídeo, sincronização de áudio e consistência no espaço 3D. Atualmente, essa tarefa complexa é viabilizada através da decomposição modular e da colaboração de grandes modelos.
Na gestão de custos, a nova tecnologia adotou estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e métodos de alocação dinâmica de recursos, reduzindo significativamente os custos de geração de vídeo.
Esses avanços trouxeram um grande impacto na indústria tradicional de produção de vídeo. A tecnologia de IA simplificou o complexo processo de produção de vídeo em entrada de palavras-chave e espera curta, não apenas reduzindo as barreiras tecnológicas e financeiras, mas também permitindo alcançar efeitos que a filmagem tradicional dificilmente conseguiria. Isso pode desencadear uma nova onda de transformação na economia dos criadores.
Então, como os avanços dessas tecnologias de IA do Web2 afetam o campo da IA do Web3?
Primeiro, a estrutura da demanda de poder computacional mudou. A geração de vídeo multimodal requer uma combinação diversificada de poder computacional, o que cria uma nova demanda por poder computacional ocioso distribuído, vários modelos de ajuste fino distribuído, algoritmos e plataformas de inferência.
Em segundo lugar, a demanda por rotulagem de dados profissional aumentou. A geração de vídeos de alta qualidade requer descrições de cena precisas, imagens de referência, estilos de áudio, trajetórias de movimento da câmera e condições de iluminação, entre outros dados profissionais. O mecanismo de incentivos do Web3 pode atrair profissionais para fornecer materiais de dados de alta qualidade, melhorando assim a capacidade de geração de vídeos de IA.
Por fim, a tecnologia de IA está a evoluir para uma colaboração modular, o que, por si só, cria uma nova necessidade para plataformas descentralizadas. No futuro, a capacidade de cálculo, os dados, os modelos e os mecanismos de incentivo poderão formar um ciclo virtuoso de auto-reforço, promovendo a fusão profunda entre os cenários de IA Web3 e IA Web2.