โลกแห่งการสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีโมเดลอย่าง Sora ของ OpenAI และ Veo 3 ของ Google DeepMind ที่ได้รับความสนใจอย่างมาก แม้ว่าทั้งสองจะมุ่งมั่นที่จะสร้างวิดีโอที่สมจริงและน่าสนใจจากคำบอกใบ้ของข้อความ แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับรูปแบบวิดีโอแนวตั้ง 9:16 ที่ได้รับความนิยมมากขึ้น การเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้สร้างเนื้อหา นักการตลาด และทุกคนที่มองหาโอกาสในการใช้ AI สำหรับการผลิตวิดีโอ ผลการสาธิตในช่วงแรกและความสามารถที่รายงานของ Sora แนะนำถึงความได้เปรียบด้านความเร็วที่สำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับ Veo 3 ในการสร้างวิดีโอนี้ ซึ่งชี้ให้เห็นถึงความแตกต่างในสถาปัตยกรรมพื้นฐาน วิธีการฝึกอบรม และกลยุทธ์การปรับแต่งที่ส่งผลต่อช่องว่างด้านประสิทธิภาพนี้ การวิเคราะห์นี้จะสำรวจปัจจัยเหล่านี้ ทำลายล้างแง่มุมทางเทคนิคที่น่าจะช่วยให้ Sora มีความเร็วที่เห็นได้ชัดในอาณาจักรวิดีโอแนวตั้ง
Anakin AI
ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความได้เปรียบด้านความเร็วที่เป็นไปได้ของ Sora อยู่ที่สถาปัตยกรรมและวิศวกรรมพื้นฐาน แม้ว่า รายละเอียดทางเทคนิคเฉพาะมักจะถูกปกป้องอย่างใกล้ชิดโดยนักพัฒนา แต่เราสามารถอนุมานบางแง่มุมได้จากข้อมูลที่เผยแพร่สู่สาธารณะและการเปรียบเทียบกับโมเดลที่มีอยู่ โดยทั่วไป โมเดลเหล่านี้จะขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) หรือการแปรผัน โดย LLM นั้นมีชื่อเสียงในด้านความรวดเร็ว สถาปัตยกรรมของ Sora อาจให้ความสำคัญกับการประมวลผลแบบขนานและการคำนวณที่ปรับให้เหมาะสม ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างเฟรมหรือช่วงวิดีโอได้พร้อมกัน ซึ่งแตกต่างจากสถาปัตยกรรมของ Veo 3 ซึ่งแม้จะทรงพลัง แต่ก็อาจพึ่งพาขั้นตอนการประมวลผลเชิงลำดับมากขึ้นหรือมีข้อจำกัดในตัวที่จำกัดความเร็วโดยรวม โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับข้อจำกัดเฉพาะของวิดีโอแนวตั้ง
สถาปัตยกรรมของ Sora มีการสงสัยว่าน่าจะพึ่งพาการประมวลผลแบบขนานมากกว่ารุ่นก่อนหน้านี้ สิ่งนี้มีความสำคัญเพราะแปลว่าขั้นตอนที่แยกต่างหากในกระบวนการสร้างสามารถเกิดขึ้นได้พร้อมกัน ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเรนเดอร์แต่ละเฟรมทีละเฟรม Sora อาจสามารถเรนเดอร์หลายเฟรมได้ในเวลาเดียวกัน หากการประมวลผลแบบขนานได้รับการปรับปรุงอย่างมากใน Sora ก็จะเห็นได้ง่ายว่าอาจทำให้มันเร็วกว่าโมเดลอื่น ๆ ได้อย่างมีนัยสำคัญ ลองจินตนาการถึงไซต์ก่อสร้าง หากทีมต้องรอให้วางอิฐหนึ่งก้อนก่อนที่จะวางก้อนถัดไป ความก้าวหน้าจะช้ามาก แต่ถ้าทีมที่ใหญ่สามารถวางอิฐได้หลายก้อนในคราวเดียว กระบวนการทั้งหมดจะแล้วเสร็จในเวลาอันสั้น การประมวลผลแบบขนานก็เหมือนกัน
วิดีโอแนวตั้งมีคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์ วิดีโอทั่วไปอาจมีขนาด 1920x1080 (16:9) ขณะที่วิดีโอแนวตั้งจะมีขนาด 1080x1920 (9:16) เนื่องจากความแตกต่างเหล่านี้ การคำนวณเดียวกันสำหรับหนึ่งอาจไม่มีประสิทธิภาพเช่นเดียวกันสำหรับอีกอัน Sora อาจมีการเพิ่มขั้นตอนเพื่อปรับปรุงการฝึกอบรมหรือสถาปัตยกรรมให้เหมาะสมยิ่งขึ้นกับวิดีโอแนวตั้ง 9:16 สถาปัตยกรรมบางประเภทอาจเหมาะสมมากขึ้นสำหรับวิดีโอแนวตั้ง ตัวอย่างเช่น อาจมีการใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีตัวกรองที่ปรับให้เหมาะสมมากขึ้นสำหรับการดึงคุณลักษณะของวิดีโอแนวตั้ง อีกทั้งยังมีความเป็นไปได้ว่าการใช้เทคนิคการเพิ่มข้อมูลในการฝึกอบรมโมเดลอาจทำให้ Sora มีประสิทธิภาพดีกว่าสำหรับวิดีโอแนวตั้งมากกว่าตัวแนวนอน
ข้อมูลการฝึกอบรมคือเชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนโมเดล AI ใด ๆ และคุณภาพและลักษณะของข้อมูลนี้สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของมัน จุดเด่นที่นำไปสู่การสร้างวิดีโอแนวตั้งที่เร็วขึ้นของ Sora อาจเกิดจากการเลือกข้อมูลการฝึกที่มุ่งเน้นและวิธีการที่ดี ตัวอย่างเช่น OpenAI อาจให้ความสำคัญกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีฉาก สไตล์ และการเคลื่อนไหวที่หลากหลายโดยเฉพาะในรูปแบบแนวตั้ง 9:16 ชุดข้อมูลที่ดูแลอย่างมีกลยุทธ์นี้จะช่วยให้ Sora สามารถเรียนรู้ความแตกต่างและความซับซ้อนที่เป็นเอกลักษณ์ในองค์ประกอบวิดีโอแนวตั้ง ส่งผลให้การสร้างได้เร็วและแม่นยำมากขึ้น กระบวนการฝึกอบรมเองยังสามารถรวมเทคนิคเช่น การเรียนรู้ถ่ายโอน ซึ่งโมเดลใช้ความรู้จากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อลดระยะเวลาในการเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะทางด้านการสร้างวิดีโอแนวตั้ง
ยิ่งมีข้อมูลมาก ยิ่งดีขึ้น ตอนแรกมีความเชื่อกันทั่วไปว่าหากมีข้อมูลเพียงพอ คุณสามารถเลือกใช้วิธีใดก็ได้ แม้กระทั่งสร้าง AI ที่ซับซ้อนมาก แต่คุณก็ต้องพิจารณาถึงข้อมูลที่คุณป้อนให้กับโมเดล คิดดูสิ ไม่ใช่การสอน AI ให้สร้างจรวด แต่กลับป้อนภาพผีเสื้อให้ มันจะไม่มีประโยชน์ไม่ว่าคุณจะฝึกนานสักแค่ไหน ดังนั้น ปริมาณของข้อมูลและคุณภาพของข้อมูลจึงสำคัญมาก Sora อาจได้รวมชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าและหลากหลายกว่าของ Veo 3 ฐานข้อมูลของ Sora อาจมาจากแหล่งต่างๆ ซึ่งช่วยให้มันสร้างสรรค์และปรับตัวได้มากขึ้น ขณะที่ข้อมูลของ Veo 3 อาจเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งทำให้มันแม่นยำกว่าในโดเมนแคบ
โมเดลอาจมีสถาปัตยกรรมดิบเหมือนกัน แต่หากมีการปรับแต่ง โมเดลที่ได้รับการปรับแต่งจะทำงานได้ดีขึ้นในแอปพลิเคชันที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างหนึ่งของการปรับแต่งในด้านการสร้างภาพคือการสร้าง LoRAs แม้ว่าจะมีพื้นฐานจาก Stable Diffusion เดียวกัน แต่ LoRAs สามารถฝึกเพื่อเรียนรู้ลักษณะของบุคคลและสร้างภาพที่มีลักษณะคล้ายพวกเขาอย่างใกล้ชิด มีความเป็นไปได้ว่า Sora ได้ผ่านกระบวนการปรับแต่งที่เข้มข้นมากขึ้น ซึ่งสามารถทำให้เกิดความแตกต่างอย่างชัดเจนในด้านประสิทธิภาพของโมเดลและอาจลดการคำนวณที่จำเป็นในการสร้างวิดีโอแนวตั้ง อาจเป็นไปได้ว่า วิศวกรของ Sora ค้นพบวิธีการปรับแต่ง AI และพารามิเตอร์ของมันอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นอกเหนือจากสถาปัตยกรรมและข้อมูลการฝึกแล้ว ประสิทธิภาพของโค้ดพื้นฐานและการใช้การเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์มีบทบาทสำคัญในการกำหนดความเร็วของโมเดล AI Sora อาจมีโค้ดที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากซึ่งใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะเช่น GPU หรือ TPU เพื่อเร่งกระบวนการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการสร้างวิดีโอ การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การรวมเคิร์นเนล กลยุทธ์การจัดการหน่วยความจำ และวิธีการคอมไพล์ขั้นสูงที่ลดภาระในการประมวลผลและเพิ่มอัตราการส่งผ่าน นอกจากนี้ โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้เพื่อรัน Sora อาจถูกออกแบบมาเพื่อคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง โดยมีทรัพยากรที่จัดสรรและการกำหนดค่าที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของการสร้างวิดีโอ
การสร้างและประมวลผลวิดีโออาจต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณมาก นี่คือเหตุผลที่เกือบจะทุกเกมต้องการการ์ดกราฟิก (GPU) ที่มีเฉพาะ GPU เป็นฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังซึ่งสามารถเพิ่มความเร็วในการสร้างวิดีโอได้อย่างมาก โดยไม่ต้องใช้ CPU จะไม่เพียงพอในการฝึกโมเดล AI หรือทำการอนุมาน หาก Sora มีการเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ GPU ได้ดีกว่า อาจนำไปสู่การสร้างวิดีโอแนวตั้งที่รวดเร็วขึ้นอีกด้วย เทคนิคอีกอย่างหนึ่งคือการใช้ GPU หลายตัวเพื่อช่วยทำให้กระบวนการขนานกันมากขึ้น หากเป็นเช่นนั้น อาจเป็นเรื่องยากสำหรับโครงการ AI ขนาดเล็กในการแข่งขันกับ Sora Sora จะต้องมีความก้าวหน้าในด้านความสามารถการเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์
โค้ดอาจซับซ้อนกว่าที่คุณคิด แม้ว่าโค้ดเดียวกันสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างมากในด้านประสิทธิภาพตามวิธีที่ซอฟต์แวร์ถูกคอมไพล์และเขียน ลองนึกภาพสองวิศวกรที่เขียนโค้ดเดียวกัน แต่คนหนึ่งเป็นนักเรียนใหม่ ขณะที่อีกคนมีประสบการณ์ thirty ปี โค้ดจากวิศวกรที่มีประสบการณ์จะสามารถทำงานได้เร็วขึ้นอย่างทวีคูณ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องมีผู้เชี่ยวชาญในสาขาคอยสร้างและบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ AI OpenAI มีนักพัฒนาซอฟต์แวร์ AI ที่เก่งที่สุดในทีม และพวกเขาสามารถเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด นี่เป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ Sora อาจมีพลังมาก มีหลายสิ่งที่สาธารณชนไม่ได้เห็น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องของการเขียนโค้ด
ความสามารถของโมเดล AI ในการตีความคำสั่งด้วยความรวดเร็วและแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างวิดีโออย่างมีประสิทธิภาพ Sora อาจมีระบบการเข้าใจคำสั่งที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งสามารถแปลคำสั่งของผู้ใช้ให้เป็นพารามิเตอร์ที่สามารถนำไปใช้ในการสร้างวิดีโออย่างรวดเร็ว ซึ่งอาจรวมถึงเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อนที่อนุญาตให้โมเดลแยกวิเคราะห์คำสั่งที่ซับซ้อน ดึงองค์ประกอบที่สำคัญ และแปลเป็นการแสดงผลแบบซีนที่เชื่อมโยงกัน นอกจากนี้ อัลกอริธึมการสร้างซีนของ Sora อาจได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับวิดีโอแนวตั้ง ที่สามารถสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจและดึงดูดสายตาที่ปรับให้เข้ากับอัตราส่วนและประสบการณ์การชมที่เฉพาะเจาะจง
เมื่อมีปฏิสัมพันธ์กับ AI สิ่งที่คุณพูด (คำสั่ง) มีความสำคัญ บางคนสามารถสร้างเนื้อหาที่ดีกว่ามากเมื่อเปรียบเทียบกับผู้อื่น แม้ว่าเราใช้ AI ตัวเดียวกันก็ตาม เนื่องจากความสามารถของพวกเขาในการออกแบบคำสั่งที่ดีขึ้น อาจเป็นไปได้ว่า Sora ดีกว่าเนื่องจากความสามารถของโปรแกรมตรวจสอบคำสั่งของมัน ในความเป็นจริง นี่อาจเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุด เพราะนี่คือขั้นตอนแรก หากโมเดล AI สามารถเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ร้องขอได้อย่างถูกต้อง กระบวนการที่เหลือก็จะเป็นไปได้อย่างราบรื่นและรวดเร็วขึ้น มันเหมือนกับการมีผู้จัดการที่ยอดเยี่ยมซึ่งสามารถมอบหมายงานให้แก่ทีมได้อย่างถูกต้อง ทุกคนจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Sora อาจได้รับการฝึกอบรมเพื่อเข้าใจการจัดองค์ประกอบเมื่อพูดถึงวิดีโอแนวตั้ง การจัดองค์ประกอบเกี่ยวกับวิธีจัดระเบียบสิ่งต่าง ๆ ในวิดีโออย่างเหมาะสม ตัวอย่างเช่น ว่าควรวางตัวละครที่สำคัญที่สุดไว้ที่ไหน ว่าควรมีเส้นขอบฟ้าในวิดีโอธรรมชาติที่ไหน หรือเมื่อใดจึงควรซูมหรือซูมออก หากไม่มีการจัดองค์ประกอบที่เหมาะสม วิดีโอแนวตั้งอาจไม่ดึงดูดผู้ชม และนั่นคือสิ่งที่เราห่วงใย การจัดองค์ประกอบที่ดีสามารถเกิดขึ้นได้จากข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากและโครงสร้างเครือข่ายประสาทที่เหมาะสม
หลังจากที่วิดีโอได้ถูกสร้างขึ้นแล้ว วิดีโอนั้นสามารถมีการบีบอัดในลักษณะที่ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลองนึกถึงแฟ้ม zip ข้อมูลยังคงอยู่ แต่ถูกบรรจุในรูปแบบที่เล็กลง การบีบอัดสามารถลดขนาดไฟล์ ประหยัดค่าใช้จ่ายในการประมวลผล และอื่น ๆ มีเทคนิคมากมายในการบีบอัด บางอย่างออกแบบมาให้ทำงานได้ดีกับประเภทของการสร้างวิดีโอเฉพาะ หากเป็นเช่นนั้น Sora ก็จะเร็วกว่าของ Veo 3 นอกจากนี้ หาก Sora ใช้รหัสวิดีโอที่ดีขึ้นและทันสมัยกว่า วิดีโอที่ส่งออกอาจมีความเร็วและขนาดที่เล็กลงเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ เช่น Veo 3
ความสามารถในการให้ความคิดเห็นแบบเรียลไทม์และปรับเปลี่ยนการสร้างเป็นปัจจัยอีกประการหนึ่งที่สามารถมีส่วนช่วยในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ โดย Sora อาจมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและโต้ตอบได้มากขึ้น ช่วยให้ผู้สร้างสามารถปรับแต่งและปรับคำสั่งของตนได้อย่างรวดเร็วตามผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น กระบวนการปรับแก้แนะนำนี้ทำให้การทดลองและการปรับปรุงรวดเร็วขึ้น ลดเวลและความพยายามที่จำเป็นในการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ โดย Veo 3 อาจมีวงจรการให้ความคิดเห็นที่ใช้เวลานานกว่า ซึ่งต้องใช้เวลามากขึ้นในการประมวลผลและปรับแก้ด้วยมือเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เปรียบเทียบได้
หาก Sora สามารถสร้างเวอร์ชันหลายรุ่นของวิดีโอแบบขนานได้ ก็จะอนุญาตให้ผู้ใช้เลือกและเลือกเวอร์ชันที่พวกเขาชอบมากที่สุดได้โดยไม่ต้องสร้างวิดีโอแยกต่างหาก จากนั้นพวกเขาสามารถใช้ตัวเลือกที่ดีที่สุดของตนเป็นฐานและเริ่มทำการปรับแก้ต่อไป วิธีการปรับแก้แบบวนรอบนี้เป็นสิ่งที่โมเดล AI ที่ดีที่สุดหลายตัวสามารถทำได้ แทนที่จะรับคำสั่งแล้วสร้างสิ่งที่ AI เชื่อว่าคุณต้องการ มันจะมอบตัวเลือกหลาย ๆ ตัวและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามคำติชมของคุณ
การให้โมเดล AI รวมถึงมนุษย์ไว้ในกระบวนการอาจเป็นประโยชน์มาก นี่หมายความว่า หากพวกเขาไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไร พวกเขาจะถามมนุษย์ ไม่ว่าจะผ่านทีม AI หรือผู้ใช้โดยตรง โดยอิงจากข้อมูลย้อนกลับนั้น โมเดลสามารถปรับแต่งให้ดีขึ้นและสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงกว่านี้ กลยุทธ์คือการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและใช้เพื่อปรับโมเดลอย่างต่อเนื่อง การมีความเห็นของมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องสามารถปรับปรุงไม่เพียงแต่ประสิทธิภาพ แต่ยังรวมถึงคุณภาพอีกด้วย ในแอปพลิเคชัน AI ส่วนใหญ่ในปัจจุบัน การมีมนุษย์ในวงจรนั้นมีความจำเป็น
ในที่สุด ความได้เปรียบด้านความเร็วของ Sora เมื่อเปรียบเทียบกับ Veo 3 สำหรับการสร้างวิดีโอแนวตั้ง 9:16 น่าจะเกิดจากการรวมกันของนวัตกรรมด้านสถาปัตยกรรม การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลการฝึก อัตราการทำงานของโค้ด ความเร็วในการเร่งความเร็วของฮาร์ดแวร์ ความเข้าใจในคำสั่ง และกลไกในการให้ความคิดเห็นแบบโต้ตอบ แม้จะมีรายละเอียดที่ชัดเจนในด้านการทำงานภายในของโมเดลเหล่านี้ยังคงจำกัด แต่ความแตกต่างที่สังเกตเห็นได้ (หรือคาดการณ์) ยังเน้นถึงความสำคัญของการเข้าถึงแบบองค์รวมในการพัฒนาโมเดล AI ซึ่งทุกแง่มุมของระบบได้รับการพิจารณาและปรับปรุงอย่างรอบคอบ เมื่อการสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังคงพัฒนา ปัจจัยเหล่านี้จะมีความสำคัญมากขึ้นในการกำหนดประสิทธิภาพและประสิทธิผลของโมเดลต่างๆ ในท้ายที่สุด โมเดลที่สามารถมอบประสบการณ์วิดีโอแนวตั้งที่เร็วที่สุด ราบรื่นที่สุด และมีคุณภาพสูงสุดจะครองตลาด
