Den kinesiske innovationsbølge

Video AI er på vej frem, og 2025 ser ud til at blive året, hvor kinesiske teknologigiganter som Tencent og Alibaba sætter deres præg på markedet. Med deres avancerede modeller, Hunyuan Video og Wan 2.1, har de formået at fascinere både hobbyister og professionelle ved at tilbyde open-source løsninger, der nemt kan tilpasses brugerens behov.

Fra hobby til professionel anvendelse

Med en åben kildekode har disse modeller banet vejen for bred anvendelse, fra hobbybrugere til professionelle VFX-studier. Mens Hunyuan Video har skabt opmærksomhed med sin robuste model, har Alibaba også bragt nytænkning til bordet med deres avancerede VACE-suite, der forventes at løfte AI-videoredigering til nye højder.

AIs kamp med fysikken

Selvom teknologien bag AI-genererede videoer er avanceret, kæmper modellerne stadig med at gengive realistisk fysik. Fra sten, der ruller op ad bakke, til usandsynlige bevægelsesmønstre, er det tydeligt, at der stadig er plads til forbedring.

Forståelse af temporal konsistens

En af de store udfordringer for video AI har været at opnå temporal konsistens, især når det gælder animation af mennesker og miljøer. Kina har gjort væsentlige fremskridt på dette område, men det er ikke uden problemer.

VideoPhy-2: En ny standard?

VideoPhy-2-initiativet, ledet af forskere fra UCLA og Google Research, søger at etablere en benchmark for fysisk konsistens i AI-genererede videoer. Dette projekt kan være med til at guide fremtidige træningsmetoder væk fra de nuværende fejl.

Den nødvendige udvikling

For at forbedre AI-videoer er bedre datasets nødvendige. Specielt høj kvalitet optagelser af sportsbegivenheder og komplekse fysiske aktiviteter mangler i de nuværende datasets.

Fysikkens rolle i video AI

Udover æstetik og glidende bevægelser skal AI-modeller nu lære at forstå og gengive fysik. Dette er en essentiel opgave, hvis AI skal tage springet fra at være en interessant gimmick til et uundværligt værktøj i film- og medieindustrien.

Betydningen af data augmentation

Forskningen tyder på, at problemerne ofte stammer fra tvivlsomme data augmentation teknikker. For at undgå misforståelser i rækkefølgen af handlinger, bør træningsklip vurderes grundigt.

Udfordringer ved åbne og lukkede systemer

Interessant nok viser det sig, at åbne modeller som Wan2.1 klarer sig bedre end lukkede systemer, hvilket kunne indikere en fordel ved fællesskabsdrevne tilgange til udvikling.

Behovet for nye metoder

Fremadrettet skal AI-systemer kunne skelne mellem reversible og irreversible bevægelser for at kunne generere troværdige videoer. Dette kunne indebære en revidering af de nuværende træningsmetoder.

AIs rolle i fremtidens videoproduktion

Snilld ser potentiale i at integrere disse avancerede AI-video løsninger i vores kundeprojekter for at optimere produktionsprocesser og skabe mere engagerende indhold.

Fremtiden for generativ video AI

Generativ video AI er stadig i sin ungdom, men med korrekt udvikling og databehandling kan det blive en uundgåelig del af fremtidens medieproduktion.

Snillds vision for AI-videoteknologi

Vi hos Snilld ser en fremtid, hvor AI-videoteknologi vil inkorporeres i en bred vifte af applikationer, fra reklamer og film til interaktive medier og læringsværktøjer.

Kundernes oplevelse

For at give vores kunder den bedste oplevelse, fokuserer vi på at forstå deres specifikke behov og skræddersy løsninger, der ikke kun forbedrer effektiviteten men også engagementet.

Konklusion

Mens AI-videoteknologi står overfor betydelige udfordringer, er potentialet enormt. Med de rette tiltag kan vi skabe en verden, hvor AI ikke kun er en hjælper men også en skaber.

Kilder:

• https://www.unite.ai/why-ai-video-sometimes-gets-it-backwards/
• https://github.com/Tencent/HunyuanVideo
• https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1ixpsgp/alibaba_video_model_wan_21_will_be_released_today/
• https://zapier.com/blog/best-ai-video-generator/
• https://arxiv.org/abs/2406.03520
• https://deepmind.google/technologies/veo/veo-2/

Målgruppens mening om artiklen

Henrik Madsen, CIO:

Jeg vil give artiklen en score på 85. Den er meget relevant for min rolle, da den belyser spændende aspekter af AI-teknologier, som kan være med til at forbedre produktionsprocesser. Kina er en stor aktør, og deres fremskridt indenfor video AI er noget, vi skal holde øje med. Artiklen adresserer også de udfordringer, der er ved implementeringen af disse teknologier, hvilket er et område af stor interesse for mig.

Laura Thomsen, Operation Manager:

Jeg vurderer artiklen til at være omkring 78. Jeg synes, det er fascinerende, hvordan AI kan anvendes både på hobby- og professionelt niveau, hvilket kunne være relevant for at effektivisere arbejdsgange i min afdeling. Dog er der en del tekniske detaljer, som kan være lidt svære at forholde sig til i min daglige rolle.

Thomas Jensen, Digital Strategist:

Jeg tror, en passende vurdering ville være 82. Artiklen giver et godt indblik i det nuværende landskab for kinesiske AI-løsninger og deres potentiale. Den fremhæver også de udfordringer, industrien står overfor, hvilket er relevant for vores strategiske fremtid i branchen.

Mette Sørensen, Marketing Manager:

Jeg vurderer den til 75. Artiklen giver et interessant perspektiv på, hvordan AI kan markedsføres til både hobbyister og professionelle. Men jeg mangler nogle konkrete eksempler på, hvordan man kan implementere disse løsninger i kampagner for bedre engagement.

Jens Larsen, IT Consultant:

Jeg giver artiklen en score på 88. Den teknologiske dybde giver mig en masse at arbejde med, især når det kommer til integration af sådanne løsninger i vores IT-systemer. Artiklen diskuterer også temporal konsistens og fysik, hvilket er afgørende i vores projekter.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.