Firma Lightricks zaprezentowała nowy model sztucznej inteligencji dla wideo, opracowany we współpracy z firmą Nvidia, który wyróżnia się tym, że działa bezpośrednio na urządzeniach użytkowników, a nie polega na przetwarzaniu w chmurze. Jest to znaczący krok naprzód w generowaniu wideo AI, oferujący większą prywatność i większą wydajność. Model zaprezentowany na targach CES 2026 jest skierowany do profesjonalnych twórców i oferuje możliwości przewyższające wielu konkurentów pod względem kontroli i jakości wydruku.
Najważniejsze cechy i funkcje
Model Lightricks może generować klipy wideo AI o długości do 20 sekund przy 50 klatkach na sekundę, łącznie z wbudowanym dźwiękiem. Co ważne, obsługuje rozdzielczość 4K, dzięki czemu nadaje się do profesjonalnych projektów. W przeciwieństwie do Veo 3 firmy Google lub Sora firmy OpenAI, cechą charakterystyczną tego modelu jest to, że jest zoptymalizowany pod kątem wydajności na urządzeniu. Koncentrujemy się na zapewnieniu twórcom bezpiecznego i wydajnego przepływu pracy.
Co oznacza termin „otwarta waga”?
Termin „otwarty” w sztucznej inteligencji często odnosi się do modeli „otwartych”, co oznacza, że programiści mogą uzyskać dostęp do elementów składowych sztucznej inteligencji, ale niekoniecznie do pełnego, w pełni przejrzystego kodu źródłowego. Wyobraź sobie przepis na ciasto: znasz składniki, ale nie znasz dokładnych proporcji. Model Lightricks jest dostępny na platformach takich jak HuggingFace i ComfyUI, umożliwiając większe eksperymentowanie i dostosowywanie.
Dlaczego lokalne przetwarzanie ma znaczenie
Generowanie wideo AI wymaga dużych zasobów obliczeniowych. Większość modeli wymaga wydajnych centrów komputerowych, aby generować wyniki wysokiej jakości, co zmusza użytkowników do polegania na usługach w chmurze. Używając chipów RTX firmy Nvidia, Lightricks przełamuje tę zależność. Lokalne uruchamianie sztucznej inteligencji ma kilka zalet:
- Kontrola danych: twórcy zachowują pełną kontrolę nad swoimi danymi, unikając potencjalnych nadużyć ze strony dużych firm technologicznych. Jest to szczególnie ważne w przypadku studiów chroniących własność intelektualną.
- Szybkość: Przetwarzanie lokalne może znacznie skrócić czas generowania. Typowe zapytania wideo AI zajmują 1–2 minuty; większa prędkość przetwarzania oznacza oszczędność czasu i kosztów.
- Bezpieczeństwo: uruchamianie na urządzeniu minimalizuje ryzyko wycieku danych lub nieautoryzowanego dostępu do poufnych treści.
Uruchamianie modeli AI na urządzeniu przy użyciu odpowiedniego sprzętu może również zapewnić szybsze rezultaty. Wygenerowanie żądania wideo AI zajmuje średnio 1–2 minuty, więc skrócenie tego czasu może pomóc zaoszczędzić czas i pieniądze – to dwa najmocniejsze argumenty przemawiające za włączaniem sztucznej inteligencji do pracy twórców.
Rozwój lokalnego przetwarzania wideo AI jest naturalnym postępem w miarę zwiększania się dostępności mocy obliczeniowej. Tendencja ta wskazuje na zwrot w kierunku większej niezależności twórców i bezpieczniejszego ekosystemu sztucznej inteligencji.
