多模态大模型的发展趋势和应用

1、本文介绍了多模式大模型的发展趋势和应用，包括谷歌和初创公司发布的强大多模式大模型，以及人工智能视频应用皮卡和runway的比较。皮卡1.0功能强大，能生成丰富多样的视频内容并进行精细修改，在动画风格和真人变身效果上优于runway。讨论了多模态人工智能智能的两个分支及其培训和推理的差异，以及多模态技术在多个行业的应用和影响。同时，它还涉及到不同公司在技术、计算能力培训和工程化方面的差异，以及多模式模型在精度要求方面的评价函数和差距。一般来说，多模态大模型在不同行业和用户群体中的应用和影响是不同的。二、详细介绍1、多模态大模型的发展趋势和应用介绍了多模态大模型的发展趋势和应用，包括谷歌和初创公司发布的强大多模态大模型，以及人工智能视频应用皮卡和runway的比较。皮卡1.0功能强大，能生成丰富多样的视频内容并进行精细修改，在动画风格和真人变身效果上优于runway。2.出海应用中的AI视频技术和市场机会介绍了皮卡背后的技术、黑卷出海应用等与视频相关的出海公司和团队。讨论了人工智能视频在多模态领域的应用和发展，以及珠海市场的竞争趋势。同时，也探讨了在海外市场应用图C的机遇和挑战。3.人工智能智能视频产品在海外市场的应用介绍了一种主要面向海外市场的人工智能智能视频产品，其主要功能包括人工智能面部变化、人工智能头部变化和人工智能来促进角色交谈。通过使用该产品，可以快速生成海外短剧，提高海外市场爆款概率。同时，该产品还可以通过优化视频脚本和剧本来降低尝试成本和周期，帮助公司更快地投资于正确的主题。4.谷歌多模态大模型的发展和优势讨论了谷歌在多模态人工智能领域的发展和优势。谷歌通过大规模的多模态数据训练，成功赶上了领先的多模态语言模型GBD4，在文本空间和图像空间的映射方面取得了突破。谷歌在收集和标记文本图像数据方面积累了丰富的经验，为多模型训练提供了高质量的数据保证。总体而言，谷歌的多模态大模型在多模态领域具有较强的能力，与文本模型也具有良好的相互促进作用。5.多模态AI智能的训练和推理差异讨论了多模态AI智能的两个分支及其训练和推理差异。其中一个分支认为不同的模式很难耦合，需要单独训练，另一个分支认为不同的模式可以耦合在一起训练。在实际应用中，第一种方法是快速构建多模态模型，但不能充分理解不同模态之间的相互关系和距离。第二种方法可以更本质地理解多模态数据，但训练和推理的成本更高。此外，对训练和推理的参数和计算资源的需求也存在差异。6.人人物业批发与大模型的竞争和定位差异讨论了人人物业批发等公司在视频生成领域采用第三方大模型和多模态能力的竞争。同时，对话还讨论了初创公司和大公司在定位和解决问题上的差异，以及AGI公司和其他公司在底层技术推广和细分领域的应用。7.多模态大模型技术对行业的影响讨论了多模态大模型技术对不同行业的影响。首先，对于短视频行业和美图、康码等相关团队来说，该技术将带来视频特效和编辑工具的改进，并可能促进行业的发展。其次，在视频制作和游戏领域，人工智能技术将改变短剧、小视频和游戏的创作和互动。最后，人工智能技术还将应用于机器人和手机应用，提供更强大的人工智能 处理agents和多模态任务的能力。这三个阶段的应用将影响不同的行业，并带来巨大的变化。8.AI多模态能力对营销行业的影响AI多模态能力对营销行业有不同程度的影响。AI生成视频可以降低成本，提高普通广告、电子商务、营销内容的效果。然而，人工智能对非定制的大品牌宣传和细分人群定制的营销内容影响不大。国内外主流产品在基础技术和大型模型应用方面存在差距，但由于用户数量大，用户案例积累多，在产品体验和细节优化方面具有竞争力。9.多模态大模型对计算能力需求的增长需求较高，需要消耗大量的计算能力。为了生成长视频，保证视频的流畅性，需要记忆和推理大量的信息，导致计算能力消耗增加。但是，随着技术的进步和优化，对计算能力的需求可能会逐渐减少。短期内，计算能力供应可能短缺，但从长远来看，供应可能会跟上。10.技术差异和训练能力差异探讨了技术差异、训练计算能力的积累以及多模态大模型等方面的差异。谷歌通过构建多维空间进行模型培训，而其他公司则更注重工程能力的优化。此外，还介绍了SD叉L模型的视频版本和视频内容的修改以及模型训练目标的调整。一般来说，技术差异导致模型训练能力和工程差异。11.多模型模型的精度要求和制造商之间的差距在精度要求上有一定的测量指标和评价函数，但从产品层面和用户主观感受层面来看，制造商之间的差距并不明显。然而，对于一些专业用户来说，他们对细节的感觉更加明显，并将更加关注客观指标和细分差距。因此，不同厂商之间的差距在专业人士中可能较大，但在C端用户场景中并不明显。三、Q&AQ：请简单介绍一下google Dream...和Peter 1.0上线情况。A：它们分别在2018年和2020年上线，代表着未来能够通向真正智能的大模型。Q：请介绍多模态大模型的发展趋势。A：它将逐渐成为未来的主要发展趋势，并可应用于多个领域。比如谷歌发布的germany大模型，可以识别文本、图片和视频，还发布了皮卡1.0等一些惊艳的产品。Q：请介绍皮卡1.0的主要功能。A：包括根据提示词生成视频、修改视频元素和环境的能力。Q：衡量视频生成能力的主要方面是什么？A：主要包括两个方面：一是视频内容丰富、多样性大、流畅性好，能够准确控制视频内容；二是修改现成视频中的元素，可以控制一个非常重要的维度。Q：官网皮卡1.0版需要排队。这款皮卡产品的宣传有什么影响？A：它的声量已经相对较大，甚至超过了其他应用程序，如娟吐等。Q：什么是黑卷？它的应用效果如何？A：黑卷是一种基于diffusion模型的dreamm，主要用于海外应用 proper 对paler技术进行视频修改，其效果可与synthesisisis相媲美 一家英国公司a。黑卷的团队规模约为20人，加起来有数百人。Q：珠海市场的出海视频生成应用有哪些？A：已经有很多了，比如美图秀秀等大公司在这方面有一定的积累。Q：除美图秀秀外，珠海市场人工智能生成领域其他大公司的积累是什么？A：还有积累，包括商汤科技、字节等。Q：AI视频领域的其他大公司有哪些团队？团队的主要能力集中在哪些方面？A：还有一些人工智能视频公司和团队，包括字节、腾讯等，在内部孵化珠海。集中在人工智能生成视频、文本、图像等领域，同时也在做一些数字人、视频编辑等应用。Q：AI生成技术栈团队做了哪些改进？A：自19年以来，该团队在人工智能生成技术栈上做了很多改进，包括一些技术变体和改进。Q：团队从哪一年开始看到了更好的效果？A：自2022年以来，基于division模型的技术效果逐渐显现，有许多新的玩法和应用机会。Q：在国内市场做to c应用相对困难的原因是什么？团队在做to C应用面临哪些挑战？A：在国内市场做to 有许多超级superc应用程序 APP垄断流量，很难做到这一点。然而，在海外图形C应用中，各国的市场相对空白，这些国家没有强大的互联网公司垄断用户流量。所以，在海外做to C应用的机会仍然很大。面对较大的挑战，因为每个订单的收款周期都比较长，而且这个过程也比较长。同时，团队缺乏品牌认可和声音，需要专注于更强的技术和产品体验。Q：人工智能视频的制作方法是什么？A：主要使用 division模型架构通过AI换脸、换头、促进人物说话等方式制作视频，包括海外市场的一些视频，在海外市场制作。Q：人工智能视频测试和试钱测试的周期是什么？A：很低，成本也很低，可以快速制作大量的海外短剧，帮助测量资金，测量哪些视频更容易在海外市场流行。Q：对多胞胎数据有什么疑问？A：事实上，过去人工智能生成视频和文本的能力相对较弱。但现在基于对文本模型的理解，对文本的分子和每个单词所取代的特征有了非常清晰的对应关系，这对人工智能视频的生成有了很大的帮助。Q：基于文本模型的理解和图像识别的准确性如何？A：有了很大的帮助，对于基于文本模型的理解，对于文本的分子，对于每个单词，每个文本取代了一些特征，有一个非常清晰的对应关系，对于人工智能生成视频实际上有很大的帮助。Q：谷歌在多模态模型方面的进展如何？A：谷歌是一家在多模态模型领域发展的顶级公司。他们将大量的多模态数据放在一起，培训多模态模型，使他们的模型能够更好地识别文本和图像，包括视频空间。Q：多模态模型需要解决哪些困难？A：难点是如何很好地映射文本空间和图像空间，包括如何收集和训练高质量的文本图像数据。Q：与其他模型相比，谷歌的多模态大模型有什么特点？A：可以处理文本、语音、图像等多种模态的数据，通过训练多模态大模型，可以提高对不同模态数据的理解和智能化。Q：训练和推理多模态大模型有什么区别？多模态训练和推理的挑战是什么？训练和推理多模态的方法有哪些？A：不同的是，训练和推理的成本可能相对较高，因为模型本身是基于各种模式和广泛的数据源，所以需要准确的模型匹配。有两个分支，一个认为语言模型和多模态模型很难相互映射，也很难找到更好的耦合或映射。另一种认为语言模型、文本空间和图像空间可以相互映射，模型可以通过训练强行学习不同模式之间的对应关系。有两种方法，一种是将多模态数据分别训练不同的模型，然后组合在一起，通过文本接口串联不同的模型；另一种是将多模态数据映射到同一高维空间，使模型能够学习不同模态数据的相似性。Q：GBD4D的训练和参数与GBD4模型有什么区别？A：参数基于GBD4模型进行了更多的反馈，训练的参数基于GBD4模型进行训练，但在GP4的基础上进行了更多的反馈。Q：在训练、参数、训练难度、资源投入等方面，GBD4模型和多模态大模型有什么区别？A：GBD4模型本质上是一个纯文本模型，在此基础上给出了更多的反馈。多模态大模型需要处理更多的模态信息，需要更大参数的模型进行训练和收敛，训练参数大于纯文本模型。多模态大模型在训练、参数、训练难度、资源投入等方面都比GBD4模型大一个数量级。Q：创业公司在多模态大模型领域的定位是什么？A：RANN等视频生成领域 runway的多模态大模型局限于这一领域，而GPT4模型更多地用于文本语言理解。视频领域的连贯性和上下文的流畅性需要自主研发的技术，这是一项非常重要的能力。皮卡的多模式大模型主要是针对视频创作场景中一些垂直领域细分的需求，未来AGI将有更多的通识能力来构建整个世界观世界的模型。Q：AGI公司的定位是什么？AGI和皮卡的定位有什么区别？A：它是一些非常细分的领域，如视频编辑、短剧、内容制作等，提供更好的工具，更符合细分人群的使用习惯或解决细分人群最深层次痛点的工具。因为皮卡是一家制作更高质量的电影和电视作品并使用人工智能制作更酷的特效的公司，而人工智能是一家促进技术进步、建立整个世界观和认知进步的公司。Q：Runway和皮卡在市场上的销量对比如何？A：皮卡销量较高，但由于皮卡的投资在于底层技术的研发，没有产生良好的线路效果，市场信任度和信任度不足。Q：AGI和openAI的主要区别是什么？A：它解决了AGI的世界观问题，投入了大量的底层研发力量，但没有取得好的效果。而且openAI和google解决了技术本质的问题，更注重推广更先进的技术。Q：从商业化的角度来看，AGI技术在早期可能会对哪些行业产生强烈的积极变化？A：商业化首先会影响短视频行业，比如提供特效等功能，但技术本身并不能解决所有的问题，更多的是通过产品和运营来做出更好的产品。Q：短剧和小游戏的内容场景会有什么变化？A：一些内容场景，比如游戏中的NPC和更开放的玩法，都会发生变化。Q：短剧和小游戏影视级大片会有多大影响？A：可能只占影视大片制作的10%左右，但真正的影视大片和广告大片制作仍然是传统的制作过程。Q：多模态能力对营销行业有什么影响？A：它可以大大降低营销成本，特别是非个人定制或非细分人群定制的内容。但对于非个人定制或非细分人群定制的广告大片，影响可能只有10%到20%。Q：国内外产品在技术和代际上的差距是什么？国内外产品在产品体验和技术应用上的差距是什么？A：底层技术差距、模型差距和代际差距是国内外产品的主要技术差距。细节上的产品体验优化能力较好，但基于人工智能模型的产品体验存在本质差距。Q：国内产品和海外产品在大型模型应用和安全方面的差距是什么？A：监管在大模型应用中存在局限性，在安全方面考虑较多，因此使用的技术可能不那么新。Q：多模态开发对计算能力需求的描述是什么？从长远来看，计算能力需求能否跟上？A：计算能力的需求越来越高，短时间内对计算能力的需求可能比目前的计算能力增长得多，但随着时间的推移，计算能力的需求会随着人工智能计算能力的优化而减少。从长远来看，随着计算能力的优化，计算能力的需求仍然可以跟上。但在短期内，可能会出现相对较大的计算能力短缺。Q：生成多模态大模型需要记住哪些信息？A：为了保证长视频的连续性和流畅性，需要记录的信息量被压缩，流畅性生成的有用信息将保存在显存中。Q：随着市民时间的推移，计算能力需求是否线性增长？A：随着技术的进步，计算能力需求不会随着市民的长度而线性增长，而是随着反指数的增长而减少。Q：多模态大模型架构是否适合人工智能计算能力的优化？A：目前，许多人工智能芯片公司还没有对多模态大模型进行专门的计算优化研究，因此计算能力短缺。Q：未来AI芯片公司的生产力是否过剩？人工智能芯片公司的计算能力供应会过剩吗？A：未来人工智能芯片公司的生产力可能会有一定程度的过剩，但从长远来看，生产力可能会有大规模的供应，不一定会有短缺。虽然目前可能存在短缺，但从长远来看，许多公司将专注于研究人工智能芯片的适应性。因此，短期内计算能力供应可能短缺，但从长远来看，计算能力供应可能会跟上。Q：技术差异是工程层面多，还是单纯训练计算能力积累或者其他？A：谷歌和open 人工智能的技术差异主要集中在人工智能大模型的底层能力训练上，包括多模态大模型。皮卡和runway的模型与传统动态大模型的区别主要在于工程能力。不同模式的模型之间的区别在于底层架构和计算能力的优化，模型训练的数据准备也会有所不同。Q：SD叉L模型与传统SDF叉L模型有什么区别？A：与传统的SDF叉L模型不同，它主要增加了更多关于视频连续约束和损失函数的模型学习目标和奖惩机制，使模型学习将不同视频帧的生成限制到相同的连续时间，以实现更好的视频风格和局部内容的修改。Q：多模式模型的精度要求不是太高吗？A：不算太高，但产品层面的主观感受差别不大。各大厂商给最终用户的直观感受差别真的没那么大。但在一些专业的B端用户场景中，不同厂商之间的差距会更加明显。股市调研