Đột phá công nghệ tạo video AI và tác động của nó

Gần đây, một trong những tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI là sự đột phá của công nghệ tạo video đa phương thức. Công nghệ này đã phát triển từ việc tạo video chỉ từ văn bản sang khả năng tạo ra toàn diện, tích hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Một số trường hợp đột phá công nghệ đáng chú ý bao gồm:

1. Khung EX-4D mã nguồn mở của một công ty công nghệ lớn có thể chuyển đổi video thông thường thành nội dung 4D với góc nhìn tự do, tỷ lệ chấp nhận của người dùng lên tới 70,7%. Công nghệ này cho phép tạo ra hiệu ứng xem từ bất kỳ góc độ nào, điều mà trước đây cần đến đội ngũ mô hình 3D chuyên nghiệp để thực hiện.

2. Một nền tảng AI đã ra mắt tính năng "Hội tưởng", tuyên bố có thể tạo ra video chất lượng "phim điện ảnh" dài 10 giây từ một bức ảnh. Tuy nhiên, tính xác thực của tuyên bố này vẫn cần được xác minh thực tế.

3. Công nghệ Veo được phát triển bởi một tổ chức nghiên cứu AI có thể đồng thời tạo ra video 4K và âm thanh môi trường. Chìa khóa của công nghệ này là việc đạt được sự phù hợp thực sự giữa video và âm thanh ở cấp độ ngữ nghĩa, giải quyết vấn đề đồng bộ âm thanh và hình ảnh trong các cảnh phức tạp.

4. Công nghệ ContentV của một nền tảng video ngắn có 80 tỷ tham số, có thể tạo ra video 1080p trong vòng 2.3 giây, 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 những cảnh phức tạp vẫn còn không gian để cải thiện.

Những đột phá này có ý nghĩa quan trọng về giá trị công nghệ, giảm chi phí và tác động ứng dụng:

Về giá trị công nghệ, độ phức tạp của việc tạo video đa mô hình là cấp số nhân. Nó cần phải xem xét đồng thời nhiều khía cạnh như tạo hình ảnh đơn khung, sự liên tục thời gian video, đồng bộ âm thanh và tính nhất quán không gian 3D. Giải pháp hiện tại là đạt được điều này thông qua việc phân rã theo mô-đun và sự hợp tác phân công của các mô hình lớn, từ đó giảm đáng kể rào cản công nghệ.

Việc giảm chi phí chủ yếu nhờ vào việc tối ưu hóa kiến trúc suy diễn, bao gồm chiến lược sinh lớp, cơ chế tái sử dụng bộ nhớ đệm và phân bổ tài nguyên động. Những tối ưu hóa này đã làm giảm đáng kể chi phí tạo video.

Về ảnh hưởng của ứng dụng, công nghệ AI đang lật đổ quy trình sản xuất video truyền thống. Nó đã rút gọn một quy trình vốn cần rất nhiều thiết bị, địa điểm, nhân lực và thời gian xuống chỉ còn việc nhập từ khóa đơn giản và chờ vài phút. Điều này không chỉ giảm bớt rào cản trong sản xuất video mà còn có thể đạt được các góc nhìn và hiệu ứng khó có thể đạt được bằng quay phim truyền thống, có khả năng kích thích một đợt tái cấu trúc mới trong nền kinh tế sáng tạo.

Những thay đổi này cũng đã có ảnh hưởng sâu rộng đến lĩnh vực Web3 AI:

1. Cấu trúc nhu cầu sức mạnh tính toán đã thay đổi. Việc tạo video đa mô hình cần sự kết hợp sức mạnh tính toán đa dạng, tạo ra nhu cầu mới cho sức mạnh tính toán phân tán không sử dụng.

2. Nhu cầu ghi nhãn dữ liệu gia tăng. Việc tạo ra video chuyên nghiệp yêu cầu mô tả cảnh, hình ảnh tham khảo, phong cách âm thanh và các dữ liệu chuyên môn khác một cách chính xác. Điều này tạo ra cơ hội mới cho các nhiếp ảnh gia, kỹ sư âm thanh, nghệ sĩ 3D và những người khác cung cấp dữ liệu chuyên môn.

3. Nhu cầu về nền tảng phi tập trung tăng lên. Công nghệ AI đang phát triển từ việc phân phối tài nguyên quy mô lớn tập trung sang hợp tác mô-đun, tạo ra nhu cầu mới cho các nền tảng phi tập trung.

Trong tương lai, sức mạnh tính toán, dữ liệu, mô hình và cơ chế khuyến khích có thể tạo ra một vòng lặp tự củng cố tích cực, thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa Web3 AI và Web2 AI.