Web3 AI’nin Geleceği: Çok Modlu Video Teknolojisinin Açtığı Kapılar

Bu makale, çok modlu video üretim teknolojisindeki atılımları (Byte’ın EX-4D’si, Google Veo vb.) analiz ediyor ve bunların yaratıcı ekonomisi ile Web3 AI üzerindeki derin etkilerini tartışıyor.

AI yerelleştirmesinin “gömülmesi” dışında, son dönemde AI sektöründeki en büyük değişim, çok modlu video üretimindeki teknolojik atılım oldu. Bu süreç, yalnızca metin tabanlı video üretimini desteklemekten metin, görsel ve sesin tam entegrasyonuyla üretim yapabilen bir teknolojiye evrildi.

İşte herkesin deneyimleyebileceği birkaç teknolojik atılım örneği:

1. ByteDance, EX-4D çerçevesini açık kaynak yaptı: Tek gözlü video anında serbest bakış açılı 4D içeriğe dönüşüyor ve kullanıcı kabul oranı %70,7. Bu, sıradan bir video için AI’nın herhangi bir açıdan izleme efektini otomatik üretebileceği anlamına geliyor; bu da önceden profesyonel bir 3D modelleme ekibi gerektiriyordu.
2. Baidu “Hui Xiang” platformu: Tek bir görselden 10 saniyelik video üretiyor ve “film düzeyinde” kaliteye ulaştığını iddia ediyor. Ancak bunun pazarlama abartısı olup olmadığı, Ağustos’taki Pro sürüm güncellemesine kadar netleşmeyecek.
3. Google DeepMind Veo: 4K video + çevresel ses senkronizasyonu üretimi gerçekleştirebiliyor. Önemli teknolojik yenilik “senkronizasyon” yeteneğinin sağlanmasıdır; çünkü daha önce video ve ses iki ayrı sistemle birleştiriliyordu. Gerçek anlam düzeyinde eşleşmeyi başarmak için önemli zorlukların aşılması gerekiyor; örneğin karmaşık sahnelerde, videodaki yürüme hareketleri ile buna karşılık gelen ayak seslerinin senkronizasyonu sağlanmalı.
4. Douyin ContentV: 8 milyar parametre, 2,3 saniyede 1080p video üretimi, maliyet 3,67 yuan/5 saniye. Dürüst olmak gerekirse, bu maliyet kontrolü oldukça iyi; ancak şu an için üretim kalitesi göz önünde bulundurulduğunda, karmaşık sahnelerde hâlâ yetersiz kalıyor.

Peki neden bu örneklerin, video kalitesi, üretim maliyetleri ve uygulama senaryoları açısından önemli bir değer ve anlam taşıdığı söyleniyor?

• Teknolojik değer açısından bakıldığında, çok modlu video üretiminin karmaşıklığı genellikle üstel düzeydedir. Tek bir kare yaklaşık 10^6 pikselden oluşur ve bir videonun, zamansal tutarlılığı (en az 100 kare), ses senkronizasyonunu (saniyede 10^4 örnek noktası) sağlaması ve aynı zamanda 3D mekânsal tutarlılığı da göz önünde bulundurması gerekir.

Özetle, teknik karmaşıklık düşük değildir. Başlangıçta tüm görevleri doğrudan üstlenen süper büyük bir modeldi. Sora’nın video üretim yeteneklerini elde etmek için on binlerce H100 kullandığı söyleniyor. Artık bu, modüler ayrıştırma ve büyük modellerin işbirliğiyle gerçekleştirilebiliyor. Örneğin, Byte’ın EX-4D’si karmaşık görevleri aslında şu modüllere ayırıyor: derinlik tahmin modülü, bakış açısı dönüştürme modülü, zamansal enterpolasyon modülü, işleme optimizasyon modülü vb. Her modül bir göreve odaklanıyor ve ardından bir mekanizma üzerinden koordinasyon sağlanıyor.

• Maliyet azaltımı açısından bakıldığında: aslında akıl yürütme mimarisinin kendisinin optimize edilmesini içeriyor. Buna katmanlı üretim stratejisi (önce düşük çözünürlüklü iskelet üretilip ardından yüksek çözünürlüklü görüntü içeriğinin geliştirilmesi), önbellek yeniden kullanım mekanizması (benzer sahnelerin yeniden kullanımı) ve dinamik kaynak tahsisi (içeriğin karmaşıklığına göre model derinliğinin ayarlanması) dâhil.

Bu optimizasyon setiyle, Douyin ContentV için 5 saniyede 3,67 yuan sonucu elde edeceğiz.

• Uygulama etkisi açısından bakıldığında, geleneksel video prodüksiyonu sermaye yoğun bir süreçtir: ekipman, mekânlar, oyuncular, post-prodüksiyon; 30 saniyelik bir reklamın yüz binlerce dolara mal olması gayet normaldir. Şimdi AI, bu sürecin tamamını bir komut ve birkaç dakikalık bekleme süresine indiriyor ve geleneksel çekimle elde edilmesi zor olan bakış açıları ve özel efektleri başarabiliyor.

Bu durum, video prodüksiyonunun teknik ve finansal engellerini yaratıcılık ve estetiğe dönüştürüyor ve bu da tüm yaratıcı ekonomisinin yeniden şekillenmesine yol açabilir.
Şu soru ortaya çıkıyor: Web2 AI teknolojisinin talep tarafındaki değişim ile Web3 AI arasındaki ilişki nedir?

1. Birincisi, hesaplama gücü talebinin yapısındaki değişimdir. Önceden AI’da rekabet ölçek üzerinden yürüyordu; kimin daha fazla homojen GPU kümesi varsa o kazanıyordu. Ancak çok modlu video üretimi, çeşitli hesaplama gücü kombinasyonları gerektiriyor. Bu da, dağıtık atıl işlem gücü ihtiyacını, ayrıca farklı dağıtık ince ayar modelleri, algoritmalar ve çıkarım platformları ihtiyacını doğurabilir.
2. İkincisi, veri etiketleme talebi de güçlenecek. Profesyonel seviyede bir video üretmek için şunlar gerekir: hassas sahne tanımları, referans görseller, ses stilleri, kamera hareketi rotaları, ışık koşulları vb. Bunlar, yeni profesyonel veri etiketleme gereksinimleri hâline gelecektir. Web3 teşvik yöntemlerinin kullanılması; fotoğrafçılar, ses mühendisleri, 3D sanatçılar ve diğerlerini profesyonel veri unsurları sağlamaya teşvik edebilir ve özel dikey veri etiketlemesi ile AI video üretim kapasitesini artırabilir.
3. Son olarak, AI merkezi büyük ölçekli kaynak tahsisinden modüler işbirliğine kademeli olarak kaydığında, bu durumun bizzat kendisi merkeziyetsiz platformlara yönelik yeni bir talebi temsil eder. O zaman, işlem gücü, veri, modeller, teşvikler vb. birlikte kendi kendini güçlendiren bir çark oluşturacak ve bu da Web3AI ile Web2AI senaryolarının entegrasyonunu teşvik edecektir.