Текст към видео AI модел
Какво представлява моделът на AI от текст към видео?
Подканите на естествен език са входът, използван от моделите за текст към видео за създаване на видеоклипове. Тези модели разбират контекста и семантиката на въведения текст и след това произвеждат съответна видео поредица, използвайки сложни машинно обучение, подходи за дълбоко обучение или повтарящи се невронни мрежи. Преобразуването на текст към видео е бързо развиваща се област, която изисква огромни количества данни и мощност за обработка за обучение. Те могат да се използват за подпомагане на процеса на създаване на филми или за създаване на забавни или рекламни видеоклипове.
Разбиране на модела на AI от текст към видео
Подобно на проблема с текст към изображение, продукцията от текст към видео е изследвана само от няколко години към този момент. По-ранни проучвания генерираха предимно рамки с надписи автоматично регресивно, използвайки техники, базирани на GAN и VAE. Тези изследвания са ограничени до ниска разделителна способност, къси разстояния и уникални, изолирани движения, въпреки че са поставили основата за нов проблем с компютърното зрение.
Следващата вълна от изследвания за генериране на текст към видео използва трансформаторни структури, извлечени от успеха на широкомащабни предварително обучени трансформаторни модели в текст (GPT-3) и картина (DALL-E). Докато работи като TATS представят хибридни подходи, които включват VQGAN за създаване на картина с чувствителен към времето трансформаторен модул за последователно генериране на кадри, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, и CogVideo предлагат рамки, базирани на трансформатори. Phenaki, едно от произведенията в тази втора вълна, е особено интригуващо, тъй като позволява да се създават произволно дълги филми, базирани на поредица от подкани или разказ. По подобен начин NUWA-Infinity позволява създаването на разширени, високо-definition филми, като предлага техника за генериране на авторегресия над авторегресия за безкраен синтез на картина и видео от текстови входове. Моделите NUWA и Phenaki обаче не са достъпни за широката публика.
По-голямата част от моделите текст към видео в третата и текущата вълна включват топологии, базирани на дифузия. Дифузионните модели показаха впечатляващи резултати при генериране на богати, хиперреалистични и разнообразни изображения. Това предизвика интерес към прилагането на дифузионни модели в други области, включително аудио, 3D и, наскоро, видео. Video Diffusion Models (VDM), които разширяват дифузионните модели във видео домейна, и MagicVideo, който предлага рамка за създаване на видео клипове в нискоразмерно латентно пространство и претендира за значителни предимства в ефективността спрямо VDM, са предшествениците на това поколение модели . Друг забележителен пример е Tune-a-Video, който позволява една двойка текст-видео да се използва за фина настройка на предварително обучен модел текст към изображение и позволява да се променя видео съдържанието, като същевременно се поддържа движение.
Бъдещето на AI модела Text-to-Video
Холивудският текст към видео и изкуствен интелект (AI) бъдещето е пълно с възможности и трудности. Можем да очакваме много по-сложни и реалистични видеоклипове, генерирани от AI, тъй като тези генеративни AI системи се развиват и стават по-опитни в производството на видеоклипове от текстови подкани. Възможностите, предлагани от програми като Gen2 на Runway, NeRF на NVIDIA и Transframer на Google са само върхът на айсберга. По-сложни емоционални изрази, редактиране на видео в реално време и дори капацитет за създаване на пълнометражни игрални филми от текстова подкана са възможни бъдещи разработки. Например, визуализацията на разкадровка по време на предпродукция може да се осъществи с технологията текст към видео, давайки на режисьорите достъп до незавършена версия на сцена, преди да бъде заснета. Това може да доведе до спестяване на ресурси и време, подобрявайки ефективността на процеса на създаване на филми. Тези инструменти могат също да се използват за бързо и достъпно производство на висококачествени видео материали за маркетингови и промоционални причини. Те могат да се използват и за създаване на завладяващи видеоклипове.
Последни новини за AI модела Text-to-Video
- Zeroscope, безплатна технология за текст към видео с отворен код, е конкурент на Gen-2 на Runway ML. Той има за цел да трансформира написани думи в динамични визуализации, предлагайки по-висока разделителна способност и по-близко съотношение 16:9. Предлага се в две версии, Zeroscope_v2 567w и Zeroscope_v2 XL, изисква 7.9 GB Vram и въвежда компенсиращ шум за подобряване на разпространението на данни. Zeroscope е жизнеспособна алтернатива с отворен код на Gen-2 на Runway, предлагаща по-разнообразна гама от реалистични видеоклипове.
- ВидеорежисьорGPT е иновативен подход за генериране на текст към видео, съчетаващ големи езикови модели (LLM) с планиране на видео за създаване на прецизни и последователни видеоклипове с много сцени. Той използва LLMs като майстор на разказване на истории, изработвайки текстови описания на ниво сцена, списъци с обекти и оформления кадър по кадър. Layout2Vid, модул за генериране на видео, осигурява пространствен контрол върху оформлението на обекти. Моделите Masterpiece на Yandex и Gen-2 на Runway предлагат достъпност и простота, като същевременно подобряват създаването и споделянето на съдържание в социалните медийни платформи.
- Yandex представи нова функция, наречена Masterpiece, която позволява на потребителите да създават кратки видеоклипове с продължителност до 4 секунди с честота на кадрите от 24 кадъра в секунда. Технологията използва метода на каскадна дифузия за създаване на последващи видео кадри, което позволява на потребителите да генерират широк набор от съдържание. Платформата Masterpiece допълва съществуващите възможности, включително създаване на изображения и текстови публикации. Невронната мрежа генерира видеоклипове чрез текстови описания, избор на кадри и автоматизирано генериране. Функцията придоби популярност и в момента е достъпна само за активни потребители.
Най-новите публикации в социалните мрежи относно модела на AI от текст към видео
Отказ от отговорност
В съответствие с Доверете се насоките на проекта, моля, имайте предвид, че предоставената на тази страница информация не е предназначена да бъде и не трябва да се тълкува като правен, данъчен, инвестиционен, финансов или каквато и да е друга форма на съвет. Важно е да инвестирате само това, което можете да си позволите да загубите, и да потърсите независим финансов съвет, ако имате някакви съмнения. За допълнителна информация предлагаме да се обърнете към правилата и условията, както и към страниците за помощ и поддръжка, предоставени от издателя или рекламодателя. MetaversePost се ангажира с точно, безпристрастно отчитане, но пазарните условия подлежат на промяна без предизвестие.
За автора
Виктория е писател по различни технологични теми, включително Web3.0, AI и криптовалути. Нейният богат опит й позволява да пише проницателни статии за по-широка аудитория.
Още статии
Виктория е писател по различни технологични теми, включително Web3.0, AI и криптовалути. Нейният богат опит й позволява да пише проницателни статии за по-широка аудитория.
