Đột phá công nghệ tạo video AI và sự phát triển trong tương lai
Gần đây, tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực AI không gì khác ngoài sự đột phá lớn trong công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã từ việc chỉ đơn giản là tạo video từ văn bản, phát triển thành công nghệ tạo toàn bộ chuỗi tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Một số ví dụ nổi bật về bước đột phá công nghệ này bao gồm:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ nào đó có thể chuyển đổi video đơn chiều thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ người dùng chấp nhận đạt 70,7%. Công nghệ này cho phép AI tự động tạo ra hiệu ứng quan sát từ bất kỳ góc độ nào, điều mà trước đây cần một đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp mới có thể thực hiện.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Vẽ Tưởng", tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim" trong 10 giây chỉ từ một bức ảnh. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này còn cần được xác minh thêm.
Công nghệ Veo được phát triển bởi một cơ quan nghiên cứu AI có khả năng tạo ra video 4K và âm thanh môi trường đồng bộ. Chìa khóa của công nghệ này là khả năng đạt được sự khớp âm thanh và hình ảnh ở mức độ ngữ nghĩa thật sự, vượt qua những khó khăn trong việc đồng bộ trong các cảnh phức tạp.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 8 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2,3 giây, với chi phí là 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù việc kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng chất lượng tạo ra trong các cảnh phức tạp vẫn cần được cải thiện.
Những bước đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các tình huống ứng dụng. Từ góc độ kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa phương thức là cấp số nhân, liên quan đến nhiều khía cạnh như tạo hình ảnh, tính liên tục theo thời gian, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện tại, thông qua phân tách mô-đun và hợp tác phân công công việc của các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Về chi phí, việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược sinh nhiều lớp, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động, đã giảm đáng kể chi phí sản xuất. Điều này khiến việc sản xuất video AI có lợi thế hơn về mặt kinh tế.
Tác động đến lĩnh vực ứng dụng cũng rất đáng kể. Sản xuất video truyền thống là một ngành công nghiệp tiêu tốn nhiều vốn, trong khi công nghệ AI đã đơn giản hóa quá trình này thành việc nhập từ khóa và chờ đợi vài phút, đồng thời còn đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Điều này có thể dẫn đến việc tái cấu trúc nền kinh tế của những người sáng tạo, chuyển trọng tâm từ rào cản về công nghệ và vốn sang khả năng sáng tạo và thẩm mỹ.
Những thay đổi này có mối liên hệ chặt chẽ với Web3 AI:
Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu về sức mạnh tính toán có thể làm tăng nhu cầu đối với sức mạnh tính toán rỗi phân tán, cũng như nhu cầu đối với các mô hình tinh chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn khác nhau.
Nhu cầu ghi nhãn dữ liệu cũng sẽ tăng cường. Việc tạo ra video chuyên nghiệp yêu cầu mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, chuyển động của máy quay và điều kiện ánh sáng cùng với các dữ liệu chuyên nghiệp khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể khuyến khích các chuyên gia cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao.
Công nghệ AI chuyển từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác mô-đun, điều này tự nó đã đại diện cho nhu cầu mới đối với các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một vòng lặp tích cực tự củng cố, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa các kịch bản Web3 AI và Web2 AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Công nghệ tạo video AI có bước đột phá mới Web3 và nền kinh tế sáng tạo đang đối mặt với sự tái cấu trúc
Đột phá công nghệ tạo video AI và sự phát triển trong tương lai
Gần đây, tiến bộ nổi bật nhất trong lĩnh vực AI không gì khác ngoài sự đột phá lớn trong công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã từ việc chỉ đơn giản là tạo video từ văn bản, phát triển thành công nghệ tạo toàn bộ chuỗi tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.
Một số ví dụ nổi bật về bước đột phá công nghệ này bao gồm:
Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ nào đó có thể chuyển đổi video đơn chiều thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ người dùng chấp nhận đạt 70,7%. Công nghệ này cho phép AI tự động tạo ra hiệu ứng quan sát từ bất kỳ góc độ nào, điều mà trước đây cần một đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp mới có thể thực hiện.
Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Vẽ Tưởng", tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim" trong 10 giây chỉ từ một bức ảnh. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này còn cần được xác minh thêm.
Công nghệ Veo được phát triển bởi một cơ quan nghiên cứu AI có khả năng tạo ra video 4K và âm thanh môi trường đồng bộ. Chìa khóa của công nghệ này là khả năng đạt được sự khớp âm thanh và hình ảnh ở mức độ ngữ nghĩa thật sự, vượt qua những khó khăn trong việc đồng bộ trong các cảnh phức tạp.
Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 8 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong 2,3 giây, với chi phí là 3,67 nhân dân tệ/5 giây. Mặc dù việc kiểm soát chi phí khá tốt, nhưng chất lượng tạo ra trong các cảnh phức tạp vẫn cần được cải thiện.
Những bước đột phá công nghệ này có ý nghĩa quan trọng trong chất lượng video, chi phí sản xuất và các tình huống ứng dụng. Từ góc độ kỹ thuật, độ phức tạp của việc tạo video đa phương thức là cấp số nhân, liên quan đến nhiều khía cạnh như tạo hình ảnh, tính liên tục theo thời gian, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Hiện tại, thông qua phân tách mô-đun và hợp tác phân công công việc của các mô hình lớn, những nhiệm vụ phức tạp này đã được thực hiện.
Về chi phí, việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược sinh nhiều lớp, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động, đã giảm đáng kể chi phí sản xuất. Điều này khiến việc sản xuất video AI có lợi thế hơn về mặt kinh tế.
Tác động đến lĩnh vực ứng dụng cũng rất đáng kể. Sản xuất video truyền thống là một ngành công nghiệp tiêu tốn nhiều vốn, trong khi công nghệ AI đã đơn giản hóa quá trình này thành việc nhập từ khóa và chờ đợi vài phút, đồng thời còn đạt được những góc nhìn và hiệu ứng mà quay phim truyền thống khó có thể đạt được. Điều này có thể dẫn đến việc tái cấu trúc nền kinh tế của những người sáng tạo, chuyển trọng tâm từ rào cản về công nghệ và vốn sang khả năng sáng tạo và thẩm mỹ.
Những thay đổi này có mối liên hệ chặt chẽ với Web3 AI:
Sự thay đổi trong cấu trúc nhu cầu về sức mạnh tính toán có thể làm tăng nhu cầu đối với sức mạnh tính toán rỗi phân tán, cũng như nhu cầu đối với các mô hình tinh chỉnh phân tán, thuật toán và nền tảng suy diễn khác nhau.
Nhu cầu ghi nhãn dữ liệu cũng sẽ tăng cường. Việc tạo ra video chuyên nghiệp yêu cầu mô tả cảnh chính xác, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh, chuyển động của máy quay và điều kiện ánh sáng cùng với các dữ liệu chuyên nghiệp khác. Cơ chế khuyến khích của Web3 có thể khuyến khích các chuyên gia cung cấp tài liệu dữ liệu chất lượng cao.
Công nghệ AI chuyển từ việc phân bổ tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác mô-đun, điều này tự nó đã đại diện cho nhu cầu mới đối với các nền tảng phi tập trung. Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể hình thành một vòng lặp tích cực tự củng cố, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa các kịch bản Web3 AI và Web2 AI.