A quebra de tecnologia de geração de vídeos por IA e o desenvolvimento futuro

Recentemente, o avanço mais notável na área da IA é o grande progresso na tecnologia de geração de vídeo multimodal. Esta tecnologia evoluiu de simplesmente gerar vídeos a partir de texto, para uma tecnologia de geração de cadeia completa que integra texto, imagem e áudio.

Alguns casos notáveis desse avanço tecnológico incluem:

1. O framework EX-4D, de uma determinada empresa de tecnologia, é open-source e permite transformar vídeos monoculares comuns em conteúdos 4D de ângulo livre, com um nível de aceitação do usuário de 70,7%. Esta tecnologia permite que a IA gere automaticamente efeitos de visualização de qualquer ângulo, algo que anteriormente exigia uma equipe profissional de modelagem 3D para ser realizado.

2. Uma plataforma de IA lançou a funcionalidade "绘想", afirmando que consegue gerar um vídeo de "qualidade de cinema" de 10 segundos a partir de uma imagem. No entanto, a veracidade dessa declaração ainda precisa ser confirmada.

3. A tecnologia Veo desenvolvida por uma instituição de pesquisa em IA é capaz de gerar vídeo 4K e som ambiental de forma sincronizada. A chave desta tecnologia reside na realização de uma correspondência áudio-imagem em um verdadeiro nível semântico, superando o desafio de sincronização em cenários complexos.

4. A tecnologia ContentV de uma plataforma de vídeos curtos possui 8 bilhões de parâmetros, capaz de gerar vídeos em 1080p em 2,3 segundos, com um custo de 3,67 yuan por 5 segundos. Embora o controle de custos seja bom, a qualidade de geração em cenários complexos ainda precisa ser melhorada.

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, envolvendo vários aspectos como geração de imagens, coerência temporal, sincronização de áudio e consistência espacial 3D. Atualmente, através da decomposição modular e da colaboração em grande escala de modelos, essas tarefas complexas estão sendo realizadas.

Em termos de custos, a otimização da arquitetura de inferência, incluindo estratégias de geração em camadas, mecanismos de reutilização de cache e alocação dinâmica de recursos, reduziu significativamente os custos de geração. Isso torna a geração de vídeo por IA mais vantajosa do ponto de vista econômico.

O impacto nos campos de aplicação também é muito significativo. A produção de vídeo tradicional é uma indústria intensiva em capital, enquanto a tecnologia de IA simplifica esse processo para a entrada de palavras-chave e alguns minutos de espera, ao mesmo tempo que consegue ângulos e efeitos especiais que são difíceis de alcançar com filmagens tradicionais. Isso pode provocar uma reconfiguração da economia criativa, mudando o foco da tecnologia e das barreiras de capital para a criatividade e a capacidade estética.

Essas mudanças estão intimamente ligadas ao Web3 AI:

1. A mudança na estrutura da demanda por poder de computação pode aumentar a demanda por poder de computação distribuído ocioso, bem como a demanda por vários modelos de ajuste fino distribuídos, algoritmos e plataformas de inferência.

2. A necessidade de rotulagem de dados também aumentará. A geração de vídeos de nível profissional 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 incentivo do Web3 pode encorajar profissionais a fornecer materiais de dados de alta qualidade.

3. A tecnologia de IA está a passar de uma alocação de recursos em grande escala e centralizada para uma colaboração modular, o que por si só representa uma nova demanda por plataformas descentralizadas. No futuro, o poder computacional, 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 Web2.