نموذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو
ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو؟
مطالبات اللغة الطبيعية هي المدخلات التي تستخدمها نماذج تحويل النص إلى فيديو لإنشاء مقاطع فيديو. تستوعب هذه النماذج سياق النص المُدخل ودلالاته ثم تنتج تسلسل فيديو مطابقًا باستخدام تقنية معقدة آلة التعلمأو التعلم العميق أو أساليب الشبكة العصبية المتكررة. يعد تحويل النص إلى فيديو مجالًا سريع التطور ويتطلب تدريبه كميات هائلة من البيانات وقدرة المعالجة. ويمكن استخدامها للمساعدة في عملية صناعة الأفلام أو لإنتاج مقاطع فيديو ترفيهية أو ترويجية.
فهم نموذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو
على غرار مشكلة تحويل النص إلى صورة، لم تتم دراسة إنتاج تحويل النص إلى فيديو إلا لبضع سنوات في هذا الوقت. قامت الدراسات السابقة في الغالب بإنشاء إطارات ذات تسميات توضيحية بشكل رجعي تلقائيًا باستخدام التقنيات المستندة إلى GAN وVAE. تقتصر هذه الدراسات على حركات ذات دقة منخفضة وقصيرة المدى وفريدة من نوعها ومعزولة، على الرغم من أنها وضعت الأساس لمشكلة جديدة في رؤية الكمبيوتر.
استخدمت الموجة التالية من أبحاث توليد النص إلى الفيديو هياكل المحولات، التي رسمها نجاح نماذج المحولات واسعة النطاق المدربة مسبقًا في النص (GPT-3) والصورة (DALL-E). بينما تقدم أعمال مثل TATS أساليب هجينة تتضمن VQGAN لإنشاء الصور باستخدام وحدة محول حساسة للوقت لإنشاء إطار متسلسل، وPhenaki، وMake-A-Video، وNUWA، وVideoGPTو CogVideo جميعها تقترح أطر عمل قائمة على المحولات. يعتبر "فيناكي"، أحد الأعمال في هذه الموجة الثانية، مثيرًا للاهتمام بشكل خاص لأنه يسمح للمرء بإنتاج أفلام طويلة بشكل عشوائي استنادًا إلى سلسلة من المحفزات أو السرد. وبالمثل، يسمح NUWA-Infinity بإنشاء نطاقات موسعة وعاليةdefiالأفلام من خلال اقتراح تقنية الانحدار الذاتي على تقنية توليد الانحدار الذاتي لتركيب لا نهاية له من الصور والفيديو من مدخلات النص. ومع ذلك، فإن نماذج NUWA وPhenaki ليست في متناول عامة الناس.
تشتمل غالبية نماذج تحويل النص إلى فيديو في الموجة الثالثة والحالية على طبولوجيا قائمة على الانتشار. أظهرت نماذج الانتشار نتائج مبهرة في توليد صور غنية وواقعية للغاية ومتنوعة. وقد أثار هذا الاهتمام بتطبيق نماذج الانتشار على مجالات أخرى، بما في ذلك الصوت، والثلاثية الأبعاد، ومؤخرًا الفيديو. تعد نماذج نشر الفيديو (VDM)، التي تعمل على توسيع نماذج الانتشار في مجال الفيديو، وMagicVideo، التي تقترح إطارًا لإنتاج مقاطع الفيديو في مساحة كامنة منخفضة الأبعاد وتدعي فوائد كبيرة في الكفاءة مقارنة بـ VDM، هي رواد هذا الجيل من النماذج. . مثال آخر جدير بالملاحظة هو Tune-a-Video، والذي يسمح باستخدام زوج نص-فيديو واحد لضبط نموذج تحويل النص إلى صورة مُدرب مسبقًا ويسمح للشخص بتغيير محتوى الفيديو مع الحفاظ على الحركة.
مستقبل نموذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو
هوليوود تحويل النص إلى فيديو و الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) المستقبل مليء بالفرص والصعوبات. قد نتوقع مقاطع فيديو أكثر تعقيدًا ونابضة بالحياة يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه وتصبح أكثر كفاءة في إنتاج مقاطع الفيديو من المطالبات النصية. إن الإمكانيات التي توفرها برامج مثل Runway’s Gen2، وNVIDIA’s NeRF، وGoogle’s Transframer، ليست سوى قمة جبل الجليد. تعد التعبيرات العاطفية الأكثر تعقيدًا، وتحرير الفيديو في الوقت الفعلي، وحتى القدرة على إنشاء أفلام روائية كاملة من نص موجه، من التطورات المستقبلية المحتملة. على سبيل المثال، يمكن تحقيق تصور القصة المصورة أثناء مرحلة ما قبل الإنتاج باستخدام تقنية تحويل النص إلى فيديو، مما يتيح للمخرجين الوصول إلى نسخة غير مكتملة من المشهد قبل تصويره. وقد يؤدي ذلك إلى توفير الموارد والوقت، وتحسين كفاءة عملية صناعة الأفلام. يمكن أيضًا استخدام هذه الأدوات لإنتاج مواد فيديو عالية الجودة بسرعة وبتكلفة معقولة لأسباب تسويقية وترويجية. ويمكن استخدامها أيضًا لإنشاء مقاطع فيديو جذابة.
آخر الأخبار حول نموذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو
- تُعد Zeroscope، وهي تقنية مجانية ومفتوحة المصدر لتحويل النص إلى فيديو، منافسًا للجيل الثاني من Runway ML. ويهدف إلى تحويل الكلمات المكتوبة إلى صور ديناميكية، مما يوفر دقة أعلى ونسبة عرض إلى ارتفاع أقرب إلى 16:9. متوفر في إصدارين، Zeroscope_v2 567w وZerscope_v2 XL، ويتطلب 7.9 جيجابايت من VRam ويقدم ضوضاء الإزاحة لتحسين توزيع البيانات. يُعد Zeroscope بديلاً قابلاً للتطبيق ومفتوح المصدر لـ Runway's Gen-2، حيث يقدم مجموعة أكثر تنوعًا من مقاطع الفيديو الواقعية.
- مدير الفيديوGPT هو أسلوب مبتكر لإنشاء تحويل النص إلى فيديو، يجمع بين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) وجدولة الفيديو لإنشاء مقاطع فيديو متعددة المشاهد دقيقة ومتسقة. يستخدم LLMs كمحترف في سرد القصص، وصياغة أوصاف نصية على مستوى المشهد، وقوائم الكائنات، وتخطيطات إطار بإطار. توفر وحدة Layout2Vid، وهي وحدة إنشاء فيديو، تحكمًا مكانيًا في تخطيطات الكائنات. توفر نماذج Yandex's Masterpiece وRunway's Gen-2 إمكانية الوصول والبساطة، مع تحسين إنشاء المحتوى ومشاركته على منصات التواصل الاجتماعي.
- قدمت Yandex ميزة جديدة تسمى Masterpiece، والتي تتيح للمستخدمين إنشاء مقاطع فيديو قصيرة تصل مدتها إلى 4 ثوانٍ بمعدل إطارات يبلغ 24 إطارًا في الثانية. تستخدم هذه التقنية طريقة النشر المتتالية لصياغة إطارات فيديو لاحقة، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء مجموعة واسعة من المحتوى. تكمل منصة Masterpiece الإمكانيات الحالية، بما في ذلك إنشاء الصور والمشاركات النصية. تقوم الشبكة العصبية بإنشاء مقاطع فيديو من خلال الأوصاف النصية واختيار الإطار والتوليد الآلي. اكتسبت الميزة شعبية وهي متاحة حاليًا حصريًا للمستخدمين النشطين.
أحدث المنشورات الاجتماعية حول نموذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
فيكتوريا كاتبة في مجموعة متنوعة من موضوعات التكنولوجيا بما في ذلك Web3.0 والذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. خبرتها الواسعة تسمح لها بكتابة مقالات ثاقبة لجمهور أوسع.
المزيد من المقالات
فيكتوريا كاتبة في مجموعة متنوعة من موضوعات التكنولوجيا بما في ذلك Web3.0 والذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. خبرتها الواسعة تسمح لها بكتابة مقالات ثاقبة لجمهور أوسع.
