اختراق جديد في تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي: Web3 والاقتصاد الإبداعي يواجهان إعادة هيكلة

#突破 تكنولوجيا إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي ومستقبل التطور

أحدث تقدم ملحوظ في مجال الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة هو الاختراق الكبير في تقنية إنشاء الفيديو متعدد الوسائط. لقد تطورت هذه التقنية من إنشاء فيديوهات بناءً على نصوص فقط إلى تقنية إنشاء شاملة تدمج النصوص والصور والصوت.

تشمل بعض الأمثلة البارزة على هذا الاختراق التكنولوجي:

1. الإطار EX-4D الذي أطلقته شركة تكنولوجيا معينة كمصدر مفتوح يمكنه تحويل مقاطع الفيديو الأحادية العادية إلى محتوى 4D بزاوية عرض حرة، حيث وصلت نسبة قبول المستخدمين إلى 70.7%. هذه التقنية تجعل الذكاء الاصطناعي قادرًا على توليد تأثيرات عرض بزاوية عشوائية بشكل تلقائي، وهو ما كان يتطلب في الماضي فريقًا محترفًا من نمذجة 3D لإتمامه.

2. أطلق أحد منصات الذكاء الاصطناعي ميزة "رسم الأفكار"، تدعي أنها قادرة على إنشاء فيديو بجودة "سينمائية" لمدة 10 ثوانٍ من خلال صورة واحدة. ومع ذلك، لا يزال يجب التحقق من صحة هذا البيان.

3. تم تطوير تقنية Veo من قبل مؤسسة أبحاث الذكاء الاصطناعي، والتي تستطيع تحقيق توليد متزامن لمقاطع فيديو بدقة 4K والأصوات المحيطة. المفتاح في هذه التقنية هو تحقيق مطابقة الصوت والصورة على مستوى المعنى الحقيقي، متجاوزةً صعوبات التزامن في المشاهد المعقدة.

4. تقنية ContentV الخاصة بمنصة الفيديو القصير تمتلك 80 مليار معلمة، قادرة على إنتاج فيديو بدقة 1080p في غضون 2.3 ثانية، بتكلفة تبلغ 3.67 يوان/5 ثوان. على الرغم من أن التحكم في التكاليف جيد، إلا أن جودة الإنتاج في المشاهد المعقدة لا تزال بحاجة إلى تحسين.

تمثل هذه الإنجازات التقنية أهمية كبيرة من حيث جودة الفيديو وتكاليف الإنتاج وسيناريوهات التطبيق. من الناحية التقنية، فإن تعقيد إنشاء الفيديو متعدد الوسائط هو أسي، ويتعلق بمجالات متعددة مثل إنشاء الصور، والتناسق الزمني، وتزامن الصوت، والتناسق في الفضاء ثلاثي الأبعاد. حالياً، من خلال التفكيك النمطي والتعاون بين النماذج الكبيرة، أصبحت هذه المهام المعقدة ممكنة.

فيما يتعلق بالتكلفة، فإن تحسين بنية الاستدلال، بما في ذلك استراتيجيات التوليد المتدرجة، وآليات إعادة استخدام التخزين المؤقت، وتخصيص الموارد الديناميكي، قد خفض بشكل كبير من تكلفة التوليد. وهذا يجعل توليد الفيديو بواسطة الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة من الناحية الاقتصادية.

إن تأثيرها على مجالات التطبيق واضح للغاية. إنتاج الفيديو التقليدي هو صناعة كثيفة رأس المال، بينما تبسط تقنية الذكاء الاصطناعي هذه العملية إلى إدخال كلمات رئيسية وانتظار لبضع دقائق، مع تحقيق زوايا وتأثيرات يصعب الوصول إليها من خلال التصوير التقليدي. قد يؤدي هذا إلى إعادة هيكلة اقتصاد المبدعين، حيث يتم تحويل التركيز من العوائق التقنية وقيود التمويل إلى الإبداع والقدرة الجمالية.

توجد صلة وثيقة بين هذه التغييرات وWeb3 AI:

1. قد يؤدي تغيير هيكل الطلب على القدرة الحاسوبية إلى زيادة الطلب على القدرة الحاسوبية الموزعة غير المستغلة، بالإضافة إلى الطلب على نماذج التعديل الموزعة المختلفة، والخوارزميات، ومنصات الاستدلال.

2. ستزداد أيضًا حاجة إلى وضع علامات على البيانات. يتطلب إنتاج مقاطع فيديو احترافية أوصاف مشهد دقيقة وصور مرجعية وأنماط صوت وحركات كاميرا وظروف إضاءة وما إلى ذلك من بيانات احترافية. يمكن أن تشجع آليات التحفيز في Web3 المحترفين على تقديم مواد بيانات عالية الجودة.

3. تمثل تقنية الذكاء الاصطناعي من التحويل من تخصيص الموارد المركزية الكبيرة إلى التعاون المعياري، في حد ذاتها، طلبًا جديدًا على المنصات اللامركزية. في المستقبل، قد تشكل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وآليات التحفيز حلقة إيجابية ذاتية التعزيز، مما يعزز الدمج العميق بين سيناريوهات Web3 AI وWeb2 AI.