阿將伊崮喜瀾觀點:當皮衣黃大叔遇上AI影片生成─驚喜還是驚嚇?

2024-06-14 07:00

? 人氣

2024年6月2日,輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳在台大體育館發表主題演講,(美聯社)

2024年6月2日,輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳在台大體育館發表主題演講,(美聯社)

顛覆傳統觀念:算力絕非唯一的王道

站在人工智慧(AI)影片生成領域,系統的運算能力和速度固然重要,但更為關鍵的是影片素材的品質和相關性。這一個觀點挑戰了當前業界過度強調AI算力(computing power)的趨勢(詹益仁,2024),為我們理解和發展AI影片生成技術提供新視角。長期以來,業界普遍認為AI影片生成的成敗主要取決於系統的運算能力和速度,即所謂的「算力至上」論。然而,這種觀點忽略了影片素材品質和相關性的重要作用,導致許多AI影片生成專案的結果並不盡如人意。因此,我們有必要重新審視這一問題,深入探討影片素材在AI影片生成中的關鍵作用,以期找到更加全面、更加有效的解決方案。

[啟動LINE推播] 每日重大新聞通知

影片素材:AI影片生成的「戰袍」與「靈丹」

從程式語言的角度來看,影片素材的品質,例如,畫面清晰度、色彩飽和度、構圖等,直接影響了最終生成影片的視覺效果。這意味即使我們擁有再強大的AI算力,如果輸入的素材品質低劣,生成的影片品質也不會太高。因此,在建設AI影片生成系統時,我們需要投入大量資源來建立高品質、多元化的影片資料庫。這些包括需要收集和處理大量的高畫質影片,並對其進行仔細的篩選與分類(Kumar等,2023),以確保資料庫有足夠優質的原始資料可以使用。然而,建立一個高品質的影片資料庫並不容易,它需要我們在硬體設備、資料儲存、人力資源等方面進行大量投入。除了確保影片畫質達到一定標準,我們需要建立龐大的資料儲存系統,以支援海量影片資料的存儲和管理(Zhu等,2023);我們還需要招募專業的影片編輯和資料標記人員,以確保影片資料的品質和準確性(Yuan等,2024)。只有建立一個高品質、多元化的影片資料庫,我們的AI影片生成系統才能擁有堅實的基礎,才能生成出令人滿意的結果。

相關性:AI也需要做「察言觀色」的戀愛高手!

從程式設計的視角來看,影片素材的相關性,即檢索到的影片片段與使用者輸入的主題、關鍵字等的匹配程度,也是決定生成影片品質的關鍵因素。如果AI無法準確理解使用者需求,並檢索到相關的影片素材,那麼無論生成影片的速度有多快,也無法滿足使用者的期待(Generation與Lindholm,2023)。因此,AI需要具備強大的自然語言處理和圖像識別能力,以便深入理解使用者的意圖,並在海量的影片資料庫中快速找到最相關的素材。這對我們的程式設計提出更高的要求,需要我們在演算法和資料結構方面進行更多的優化。具體來說,我們需要開發先進的自然語言處理模型,例如,基於深度學習的語義理解模型、情感分析模型等,以準確理解使用者的查詢意圖和情感傾向(Gupta與Agrawal,2022);我們還需要開發高效的圖像識別和檢索演算法,例如,基於卷積神經網路(CNN)的圖像特徵提取、基於哈希(hash function)的快速檢索等(Li等,2022)。只有同時具備強大的自然語言處理能力和圖像識別能力,AI影片生成系統才能真正理解使用者需求。

關鍵字:
風傳媒歡迎各界分享發聲,來稿請寄至 opinion@storm.mg

本週最多人贊助文章