Terobosan dan Dampak Teknologi Generasi Video AI

Kemajuan yang paling mencolok baru-baru ini di bidang AI adalah terobosan besar dalam teknologi generasi video multimodal. Teknologi ini telah berkembang dari sekadar menghasilkan video dari teks, menjadi teknologi generasi menyeluruh yang mengintegrasikan teks, gambar, dan audio.

Berikut adalah beberapa contoh terobosan teknologi yang patut diperhatikan:

1. Kerangka EX-4D: dapat mengubah video biasa menjadi konten 4D dengan sudut pandang bebas, dengan tingkat penerimaan pengguna mencapai 70,7%. Teknologi ini memungkinkan efek tampilan multi-sudut yang dihasilkan dari video tunggal, yang secara signifikan menyederhanakan pekerjaan yang sebelumnya hanya dapat diselesaikan oleh tim pemodelan 3D profesional.

2. Platform "Hui Xiang": Mengklaim dapat menghasilkan video "berkualitas film" selama 10 detik dari satu gambar. Efektivitas teknologi ini masih perlu diverifikasi lebih lanjut.

3. Veo: Dapat mewujudkan generasi sinkron video 4K dan suara lingkungan. Sorotan teknologi intinya terletak pada pencocokan di tingkat semantik yang sejati, mengatasi tantangan sinkronisasi audio dan gambar dalam skenario yang kompleks.

4. ContentV: Memiliki 8 miliar parameter, dapat menghasilkan video 1080p dalam 2,3 detik, dengan biaya 3,67 yuan/5 detik. Meskipun pengendalian biaya sudah tepat, masih ada ruang untuk peningkatan dalam penanganan skenario kompleks.

Terobosan teknologi ini memiliki arti penting dalam hal kualitas video, biaya produksi, dan skenario aplikasi:

Pertama, kompleksitas teknologi generasi video multimodal adalah eksponensial. Ini tidak hanya memerlukan pemrosesan generasi gambar per bingkai, tetapi juga memastikan konsistensi temporal, sinkronisasi audio, dan konsistensi ruang 3D. Sekarang, melalui pemecahan modular dan kolaborasi model besar, tugas-tugas kompleks ini dapat dilaksanakan.

Kedua, penurunan biaya yang signifikan disebabkan oleh optimalisasi arsitektur inferensi, termasuk strategi generasi bertingkat, mekanisme penggunaan kembali cache, dan alokasi sumber daya dinamis.

Akhirnya, terobosan teknologi ini sedang membentuk kembali industri produksi video tradisional. Teknologi AI telah mengecilkan proses produksi video yang sebelumnya memerlukan banyak peralatan, lokasi, tenaga kerja, dan waktu, menjadi hanya satu kata kunci dan beberapa menit waktu tunggu. Ini tidak hanya menurunkan ambang batas produksi video, tetapi juga memberikan lebih banyak kemungkinan bagi para kreator.

Perubahan ini juga memiliki dampak yang mendalam pada bidang Web3 AI:

1. Struktur permintaan daya komputasi telah berubah, menciptakan peluang baru untuk daya komputasi terdistribusi yang tidak terpakai.

2. Permintaan untuk penandaan data profesional meningkat, yang mungkin akan mendorong para profesional di berbagai bidang untuk berpartisipasi dalam penyediaan data pelatihan AI.

3. Teknologi AI berkembang menuju kolaborasi modular, menciptakan kebutuhan baru untuk platform terdesentralisasi.

Di masa depan, seiring dengan perkembangan kolaboratif antara kekuatan komputasi, data, model, dan mekanisme insentif, kita mungkin akan melihat integrasi lebih lanjut antara skenario Web3 AI dan Web2 AI. Integrasi ini akan membawa peluang dan tantangan baru bagi seluruh ekosistem AI.