Μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης από κείμενο σε βίντεο
Τι είναι το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης κειμένου σε βίντεο;
Οι προτροπές φυσικής γλώσσας είναι η είσοδος που χρησιμοποιείται από τα μοντέλα κειμένου σε βίντεο για τη δημιουργία βίντεο. Αυτά τα μοντέλα κατανοούν το πλαίσιο και τη σημασιολογία του κειμένου εισόδου και στη συνέχεια παράγουν μια αντίστοιχη ακολουθία βίντεο χρησιμοποιώντας εξελιγμένα μάθηση μηχανής, βαθιά μάθηση ή επαναλαμβανόμενες προσεγγίσεις νευρωνικών δικτύων. Το κείμενο σε βίντεο είναι ένας ταχέως αναπτυσσόμενος τομέας που απαιτεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων και επεξεργαστική ισχύ για να εκπαιδευτεί. Μπορεί να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν στη διαδικασία δημιουργίας ταινιών ή για την παραγωγή ψυχαγωγικών ή διαφημιστικών βίντεο.
| Σχετικά:: Τα καλύτερα 50 μηνύματα τεχνητής νοημοσύνης από κείμενο σε βίντεο: Εύκολη κινούμενη εικόνα |
Κατανόηση του μοντέλου AI από κείμενο σε βίντεο
Παρόμοια με το πρόβλημα κειμένου σε εικόνα, η παραγωγή κειμένου σε βίντεο έχει μελετηθεί μόνο για λίγα χρόνια αυτή τη στιγμή. Οι προηγούμενες μελέτες δημιουργούσαν ως επί το πλείστον καρέ με λεζάντες με αυτόματη παλινδρόμηση χρησιμοποιώντας τεχνικές που βασίζονται σε GAN και VAE. Αυτές οι μελέτες περιορίζονται σε χαμηλή ανάλυση, μικρή εμβέλεια και μοναδικές, μεμονωμένες κινήσεις, παρόλο που έθεσαν τις βάσεις για ένα νέο πρόβλημα όρασης υπολογιστή.
Το ακόλουθο κύμα έρευνας δημιουργίας κειμένου σε βίντεο χρησιμοποίησε δομές μετασχηματιστών, που προέκυψαν από την επιτυχία προεκπαιδευμένων μοντέλων μετασχηματιστών μεγάλης κλίμακας σε κείμενο (GPT-3) και εικόνα (DALL-E). Ενώ έργα όπως τα TATS παρουσιάζουν υβριδικές προσεγγίσεις που περιλαμβάνουν VQGAN για δημιουργία εικόνων με μια ευαίσθητη στο χρόνο μονάδα μετασχηματιστή για διαδοχική παραγωγή καρέ, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, και το CogVideo όλα προτείνουν πλαίσια που βασίζονται σε μετασχηματιστές. Το Phenaki, ένα από τα έργα αυτού του δεύτερου κύματος, είναι ιδιαίτερα συναρπαστικό αφού επιτρέπει σε κάποιον να δημιουργεί αυθαίρετα μακροσκελείς ταινίες βασισμένες σε μια σειρά προτροπών ή σε μια αφήγηση. Ομοίως, το NUWA-Infinity επιτρέπει τη δημιουργία εκτεταμένων, υψηλήςdefiφιλμ προτείνοντας μια τεχνική δημιουργίας αυτοπαλίνδρομης έναντι αυτοπαλινδρομικής παραγωγής για ατελείωτη σύνθεση εικόνας και βίντεο από εισόδους κειμένου. Ωστόσο, τα μοντέλα NUWA και Phenaki δεν είναι προσβάσιμα στο ευρύ κοινό.
Η πλειοψηφία των μοντέλων κειμένου σε βίντεο στο τρίτο και το τρέχον κύμα περιλαμβάνουν τοπολογίες που βασίζονται στη διάχυση. Τα μοντέλα διάχυσης έχουν δείξει εντυπωσιακά αποτελέσματα στη δημιουργία πλούσιων, υπερρεαλιστικών και ποικίλων εικόνων. Αυτό έχει προκαλέσει το ενδιαφέρον για την εφαρμογή μοντέλων διάχυσης σε άλλους τομείς, συμπεριλαμβανομένου του ήχου, του 3D και, πιο πρόσφατα, του βίντεο. Τα μοντέλα διάχυσης βίντεο (VDM), τα οποία επεκτείνουν τα μοντέλα διάχυσης στον τομέα βίντεο και το MagicVideo, το οποίο προτείνει ένα πλαίσιο για την παραγωγή βίντεο κλιπ σε λανθάνοντα χώρο χαμηλών διαστάσεων και ισχυρίζεται σημαντικά οφέλη απόδοσης έναντι του VDM, είναι οι πρόδρομοι αυτής της γενιάς μοντέλων . Ένα άλλο αξιοσημείωτο παράδειγμα είναι το Tune-a-Video, το οποίο επιτρέπει τη χρήση ενός ζεύγους κειμένου-βίντεο για τη βελτιστοποίηση ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου κειμένου σε εικόνα και επιτρέπει σε κάποιον να αλλάξει το περιεχόμενο βίντεο ενώ διατηρεί την κίνηση.
Το μέλλον του μοντέλου AI από κείμενο σε βίντεο
Κείμενο σε βίντεο του Χόλιγουντ και τεχνητή νοημοσύνη (AI) το μέλλον είναι γεμάτο ευκαιρίες και δυσκολίες. Μπορεί να αναμένουμε πολύ πιο περίπλοκα και ρεαλιστικά βίντεο που δημιουργούνται από τεχνητή νοημοσύνη καθώς αυτά τα συστήματα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης αναπτύσσονται και γίνονται πιο ικανά στην παραγωγή βίντεο από μηνύματα προτροπής κειμένου. Οι δυνατότητες που προσφέρουν προγράμματα όπως το Runway's Gen2, το NeRF της NVIDIA και το Transframer της Google είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Πιο περίπλοκες συναισθηματικές εκφράσεις, επεξεργασία βίντεο σε πραγματικό χρόνο, ακόμη και η ικανότητα δημιουργίας ταινιών μεγάλου μήκους από ένα μήνυμα κειμένου είναι πιθανές μελλοντικές εξελίξεις. Για παράδειγμα, η οπτικοποίηση του storyboard κατά τη διάρκεια της προπαραγωγής μπορεί να επιτευχθεί με την τεχνολογία κειμένου σε βίντεο, δίνοντας στους σκηνοθέτες πρόσβαση σε μια ημιτελή εκδοχή μιας σκηνής πριν τη γυρισθεί. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε εξοικονόμηση πόρων και χρόνου, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας δημιουργίας ταινιών. Αυτά τα εργαλεία μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την γρήγορη και οικονομικά προσιτή παραγωγή υλικού βίντεο υψηλής ποιότητας για λόγους μάρκετινγκ και προώθησης. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία συναρπαστικών βίντεο.
Τελευταία νέα σχετικά με το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης από κείμενο σε βίντεο
- Το Zeroscope, μια δωρεάν και ανοιχτού κώδικα τεχνολογία μετατροπής κειμένου σε βίντεο, είναι ανταγωνιστής του Gen-2 του Runway ML. Στόχος του είναι να μετατρέψει τις γραπτές λέξεις σε δυναμικά γραφικά, προσφέροντας υψηλότερη ανάλυση και πιο κοντινή αναλογία διαστάσεων 16:9. Διατίθεται σε δύο εκδόσεις, Zeroscope_v2 567w και Zeroscope_v2 XL, απαιτεί 7.9 GB VRam και εισάγει θόρυβο offset για τη βελτίωση της διανομής δεδομένων. Το Zeroscope είναι μια βιώσιμη εναλλακτική λύση ανοιχτού κώδικα στο Runway's Gen-2, προσφέροντας μια πιο διαφορετική γκάμα ρεαλιστικών βίντεο.
- Video DirectorGPT είναι μια καινοτόμος προσέγγιση για τη δημιουργία κειμένου σε βίντεο, που συνδυάζει τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) με τον προγραμματισμό βίντεο για τη δημιουργία ακριβών και συνεπών βίντεο πολλαπλών σκηνών. Χρησιμοποιεί LLM ως κύριο αφήγησης, δημιουργώντας περιγραφές κειμένου σε επίπεδο σκηνής, λίστες αντικειμένων και διατάξεις καρέ-καρέ. Το Layout2Vid, μια μονάδα παραγωγής βίντεο, παρέχει χωρικό έλεγχο στις διατάξεις αντικειμένων. Τα μοντέλα του Yandex Masterpiece και του Runway's Gen-2 προσφέρουν προσβασιμότητα και απλότητα, ενώ παράλληλα βελτιώνουν τη δημιουργία και την κοινή χρήση περιεχομένου σε πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης.
- Η Yandex παρουσίασε μια νέα δυνατότητα που ονομάζεται Masterpiece, η οποία επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν σύντομα βίντεο διάρκειας έως και 4 δευτερολέπτων με ρυθμό καρέ 24 καρέ ανά δευτερόλεπτο. Η τεχνολογία χρησιμοποιεί τη μέθοδο της διαδοχικής διάχυσης για τη δημιουργία επόμενων καρέ βίντεο, επιτρέποντας στους χρήστες να δημιουργήσουν ένα ευρύ φάσμα περιεχομένου. Η πλατφόρμα Masterpiece συμπληρώνει τις υπάρχουσες δυνατότητες, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας εικόνων και των αναρτήσεων κειμένου. Το νευρωνικό δίκτυο δημιουργεί βίντεο μέσω περιγραφών που βασίζονται σε κείμενο, επιλογής πλαισίου και αυτοματοποιημένης παραγωγής. Η λειτουργία έχει αποκτήσει δημοτικότητα και είναι προς το παρόν διαθέσιμη αποκλειστικά σε ενεργούς χρήστες.
Τελευταίες αναρτήσεις κοινωνικής δικτύωσης σχετικά με το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης από κείμενο σε βίντεο
Αποποίηση ευθυνών
Σύμφωνα με το Οδηγίες του έργου Trust, σημειώστε ότι οι πληροφορίες που παρέχονται σε αυτήν τη σελίδα δεν προορίζονται και δεν πρέπει να ερμηνεύονται ως νομικές, φορολογικές, επενδυτικές, χρηματοοικονομικές ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλής. Είναι σημαντικό να επενδύσετε μόνο ό,τι έχετε την πολυτέλεια να χάσετε και να αναζητήσετε ανεξάρτητες οικονομικές συμβουλές εάν έχετε οποιεσδήποτε αμφιβολίες. Για περισσότερες πληροφορίες, προτείνουμε να ανατρέξετε στους όρους και τις προϋποθέσεις, καθώς και στις σελίδες βοήθειας και υποστήριξης που παρέχονται από τον εκδότη ή τον διαφημιστή. MetaversePost δεσμεύεται για ακριβείς, αμερόληπτες αναφορές, αλλά οι συνθήκες της αγοράς υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση.
Σχετικά με το Συγγραφέας
Η Viktoriia είναι συγγραφέας σε διάφορα θέματα τεχνολογίας, μεταξύ των οποίων Web3.0, τεχνητή νοημοσύνη και κρυπτονομίσματα. Η εκτεταμένη εμπειρία της της επιτρέπει να γράφει διορατικά άρθρα για το ευρύτερο κοινό.
Περισσότερα άρθρα
Η Viktoriia είναι συγγραφέας σε διάφορα θέματα τεχνολογίας, μεταξύ των οποίων Web3.0, τεχνητή νοημοσύνη και κρυπτονομίσματα. Η εκτεταμένη εμπειρία της της επιτρέπει να γράφει διορατικά άρθρα για το ευρύτερο κοινό.
