Avances en la tecnología de generación de videos multimodales de IA y su impacto
Uno de los cambios más significativos en el campo de la IA recientemente es el avance en la tecnología de generación de videos multimodales. Esta tecnología ha evolucionado desde la generación de videos a partir de texto puro hasta integrar texto, imágenes y audio en una tecnología de generación de cadena completa. Este avance ha traído múltiples casos de avances tecnológicos impresionantes.
Una conocida empresa de tecnología ha abierto un marco que puede convertir videos monoculares en contenido 4D de libre visión, con una tasa de aceptación del 70.7% por parte de los usuarios. 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.
Otra empresa ha lanzado una plataforma que afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Aunque esta afirmación puede contener exageraciones, aún vale la pena esperar su próxima versión profesional.
La tecnología desarrollada por el departamento de investigación de IA de un gigante tecnológico internacional puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. El aspecto clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia en el nivel semántico real, superando los desafíos de la sincronización de audio y video en escenarios complejos, como la correspondencia precisa entre las acciones de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
Un modelo de IA de una empresa de redes sociales, con 8 mil millones de parámetros, puede generar video en 1080p en 2.3 segundos, a un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque la calidad de generación en escenas complejas aún tiene margen de mejora, el control de costos ya es bastante bueno.
Estos avances tecnológicos tienen un gran valor y significado en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial. No solo debe procesar los píxeles de una sola imagen, sino también garantizar la coherencia temporal del video, la sincronización del audio y la consistencia del espacio 3D. Ahora, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, esta tarea compleja se ha vuelto viable.
En términos de costos, detrás de esto está la optimización de la arquitectura de inferencia en sí, incluyendo estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos. Estas optimizaciones han reducido significativamente el costo de generación de video.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en el campo de las aplicaciones. La producción de video tradicional es una industria de alto capital, que requiere una gran cantidad de equipos, espacios, actores y postproducción. La tecnología de IA ha simplificado este proceso a ingresar palabras clave y unos minutos de espera, al mismo tiempo que permite lograr perspectivas y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esto podría provocar una reestructuración completa de la economía de los creadores.
Los cambios en la demanda de tecnologías de IA de Web2 también han impactado en la IA de Web3. En primer lugar, la estructura de la demanda de potencia de cálculo ha cambiado; la generación de videos multimodales requiere combinaciones de potencia de cálculo diversas, lo que podría aumentar la demanda de potencia de cálculo distribuida e inactiva. En segundo lugar, la demanda de etiquetado de datos también se verá reforzada; la generación de videos de nivel profesional necesita descripciones de escenario precisas, imágenes de referencia, estilos de audio y otros datos especializados. Por último, la IA está pasando de la asignación de recursos a gran escala y centralizada a una colaboración modular, lo que en sí mismo representa una nueva demanda para plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un voladizo de auto-refuerzo, impulsando la gran fusión de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI. Esta tendencia traerá nuevas oportunidades y desafíos para todo el ecosistema de IA.
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NotSatoshi
· hace23h
Ah, esto, Disney va a ser eliminado.
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BoredApeResistance
· hace23h
¿Sigues presumiendo? Incluso tener una tasa de aprobación del 70% es un poco vergonzoso.
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NewDAOdreamer
· hace23h
Cada imagen puede convertirse en video, ¡diviértete!
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GasBandit
· hace23h
Otra ola de segadores tomando a la gente por tonta.
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HashBandit
· hace23h
bruh... ni siquiera puedo minar eth ahora, ¿pero ahora la IA también está robando trabajos de renderizado? smh igual que cuando los asics mataron mi granja de gpu en '18
Ruptura en la generación de videos multimodales de IA: Nuevas oportunidades en la fusión de Web2 y Web3
Avances en la tecnología de generación de videos multimodales de IA y su impacto
Uno de los cambios más significativos en el campo de la IA recientemente es el avance en la tecnología de generación de videos multimodales. Esta tecnología ha evolucionado desde la generación de videos a partir de texto puro hasta integrar texto, imágenes y audio en una tecnología de generación de cadena completa. Este avance ha traído múltiples casos de avances tecnológicos impresionantes.
Una conocida empresa de tecnología ha abierto un marco que puede convertir videos monoculares en contenido 4D de libre visión, con una tasa de aceptación del 70.7% por parte de los usuarios. 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.
Otra empresa ha lanzado una plataforma que afirma poder generar un video de "calidad cinematográfica" de 10 segundos a partir de una sola imagen. Aunque esta afirmación puede contener exageraciones, aún vale la pena esperar su próxima versión profesional.
La tecnología desarrollada por el departamento de investigación de IA de un gigante tecnológico internacional puede generar simultáneamente video en 4K y sonido ambiental. El aspecto clave de esta tecnología radica en lograr una coincidencia en el nivel semántico real, superando los desafíos de la sincronización de audio y video en escenarios complejos, como la correspondencia precisa entre las acciones de caminar en la imagen y el sonido de los pasos.
Un modelo de IA de una empresa de redes sociales, con 8 mil millones de parámetros, puede generar video en 1080p en 2.3 segundos, a un costo de 3.67 yuanes/5 segundos. Aunque la calidad de generación en escenas complejas aún tiene margen de mejora, el control de costos ya es bastante bueno.
Estos avances tecnológicos tienen un gran valor y significado en aspectos como la calidad del video, el costo de generación y los escenarios de aplicación. Desde un punto de vista técnico, la complejidad de la generación de video multimodal es exponencial. No solo debe procesar los píxeles de una sola imagen, sino también garantizar la coherencia temporal del video, la sincronización del audio y la consistencia del espacio 3D. Ahora, a través de la descomposición modular y la colaboración de grandes modelos, esta tarea compleja se ha vuelto viable.
En términos de costos, detrás de esto está la optimización de la arquitectura de inferencia en sí, incluyendo estrategias de generación en capas, mecanismos de reutilización de caché y asignación dinámica de recursos. Estas optimizaciones han reducido significativamente el costo de generación de video.
Estos avances tecnológicos han tenido un gran impacto en el campo de las aplicaciones. La producción de video tradicional es una industria de alto capital, que requiere una gran cantidad de equipos, espacios, actores y postproducción. La tecnología de IA ha simplificado este proceso a ingresar palabras clave y unos minutos de espera, al mismo tiempo que permite lograr perspectivas y efectos especiales que son difíciles de alcanzar con la filmación tradicional. Esto podría provocar una reestructuración completa de la economía de los creadores.
Los cambios en la demanda de tecnologías de IA de Web2 también han impactado en la IA de Web3. En primer lugar, la estructura de la demanda de potencia de cálculo ha cambiado; la generación de videos multimodales requiere combinaciones de potencia de cálculo diversas, lo que podría aumentar la demanda de potencia de cálculo distribuida e inactiva. En segundo lugar, la demanda de etiquetado de datos también se verá reforzada; la generación de videos de nivel profesional necesita descripciones de escenario precisas, imágenes de referencia, estilos de audio y otros datos especializados. Por último, la IA está pasando de la asignación de recursos a gran escala y centralizada a una colaboración modular, lo que en sí mismo representa una nueva demanda para plataformas descentralizadas.
En el futuro, la potencia de cálculo, los datos, los modelos y los mecanismos de incentivos podrían formar un voladizo de auto-refuerzo, impulsando la gran fusión de los escenarios de Web3 AI y Web2 AI. Esta tendencia traerá nuevas oportunidades y desafíos para todo el ecosistema de IA.