Modelo de IA de texto a vídeo
¿Qué es el modelo de IA de texto a vídeo?
Las indicaciones en lenguaje natural son la entrada que utilizan los modelos de texto a video para crear videos. Estos modelos comprenden el contexto y la semántica del texto de entrada y luego producen una secuencia de video correspondiente utilizando sofisticados máquina de aprendizaje, aprendizaje profundo o enfoques de redes neuronales recurrentes. La conversión de texto a vídeo es un área en rápido desarrollo que requiere enormes cantidades de datos y potencia de procesamiento para entrenarse. Pueden usarse para ayudar con el proceso de realización de una película o para producir videos entretenidos o promocionales.
Comprensión del modelo de IA de texto a vídeo
Al igual que el problema de la conversión de texto a imagen, la producción de texto a vídeo sólo se ha estudiado durante unos pocos años en este momento. Los estudios anteriores generaron principalmente fotogramas con subtítulos de forma autorregresiva utilizando técnicas basadas en GAN y VAE. Estos estudios se limitan a baja resolución, corto alcance y movimientos únicos y aislados, a pesar de que sentaron las bases para un nuevo problema de visión por computadora.
La siguiente ola de investigación sobre generación de texto a video utilizó estructuras de transformadores, atraídas por el éxito de los modelos de transformadores preentrenados a gran escala en texto (GPT-3) y la imagen (DALL-E). Mientras que trabajos como TATS presentan enfoques híbridos que incluyen VQGAN para la creación de imágenes con un módulo transformador sensible al tiempo para la generación secuencial de fotogramas, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTy CogVideo proponen marcos basados en transformadores. Phenaki, una de las obras de esta segunda ola, es especialmente intrigante porque permite crear películas de duración arbitraria basadas en una serie de indicaciones o una narrativa. De manera similar, NUWA-Infinity permite la creación de aplicaciones extendidas y de alta calidad.definición de películas proponiendo una técnica de generación autorregresiva sobre autorregresiva para una síntesis infinita de imágenes y videos a partir de entradas de texto. Sin embargo, los modelos NUWA y Phenaki no son accesibles al público en general.
La mayoría de los modelos de texto a vídeo de la tercera y actual ola incluyen topologías basadas en difusión. Los modelos de difusión han mostrado resultados impresionantes al generar imágenes ricas, hiperrealistas y variadas. Esto ha despertado el interés en aplicar modelos de difusión a otros dominios, incluidos el audio, el 3D y, más recientemente, el vídeo. Los modelos de difusión de vídeo (VDM), que amplían los modelos de difusión al dominio del vídeo, y MagicVideo, que sugiere un marco para producir clips de vídeo en un espacio latente de baja dimensión y afirma importantes ventajas de eficiencia sobre VDM, son los precursores de esta generación de modelos. . Otro ejemplo digno de mención es Tune-a-Video, que permite utilizar un par de texto y vídeo para ajustar un modelo de texto a imagen previamente entrenado y permite cambiar el contenido del vídeo mientras se mantiene el movimiento.
El futuro del modelo de IA de texto a vídeo
La conversión de texto a vídeo de Hollywood y inteligencia artificial El futuro (IA) está lleno de oportunidades y dificultades. Podemos anticipar videos mucho más complejos y realistas generados por IA a medida que estos sistemas generativos de IA se desarrollen y se vuelvan más competentes en la producción de videos a partir de indicaciones de texto. Las posibilidades que ofrecen programas como Gen2 de Runway, NeRF de NVIDIA y Transframer de Google son sólo la punta del iceberg. Expresiones emocionales más complejas, edición de vídeo en tiempo real e incluso la capacidad de crear largometrajes a partir de un mensaje de texto son posibles desarrollos futuros. Por ejemplo, la visualización del guión gráfico durante la preproducción podría lograrse con tecnología de texto a video, brindando a los directores acceso a una versión inacabada de una escena antes de filmarla. Esto podría resultar en un ahorro de recursos y tiempo, mejorando la eficiencia del proceso de realización cinematográfica. Estas herramientas también se pueden utilizar para producir material de vídeo de alta calidad de forma rápida y asequible con fines promocionales y de marketing. También se pueden utilizar para crear vídeos cautivadores.
Últimas noticias sobre el modelo de IA de texto a vídeo
- Zeroscope, una tecnología de conversión de texto a video gratuita y de código abierto, es un competidor de Gen-2 de Runway ML. Su objetivo es transformar las palabras escritas en imágenes dinámicas, ofreciendo una resolución más alta y una relación de aspecto más cercana de 16:9. Disponible en dos versiones, Zeroscope_v2 567w y Zeroscope_v2 XL, requiere 7.9 GB de VRam e introduce ruido compensado para mejorar la distribución de datos. Zeroscope es una alternativa viable de código abierto al Gen-2 de Runway, que ofrece una gama más diversa de videos realistas.
- Director de vídeoGPT es un enfoque innovador para la generación de texto a video, que combina modelos de lenguaje grande (LLM) con programación de video para crear videos de múltiples escenas precisos y consistentes. Utiliza LLM como un maestro de la narración, elaborando descripciones de texto a nivel de escena, listas de objetos y diseños cuadro por cuadro. Layout2Vid, un módulo de generación de video, proporciona control espacial sobre los diseños de objetos. Los modelos Masterpiece de Yandex y Gen-2 de Runway ofrecen accesibilidad y simplicidad, al mismo tiempo que mejoran la creación y el intercambio de contenido en plataformas de redes sociales.
- Yandex ha introducido una nueva función llamada Masterpiece, que permite a los usuarios crear videos cortos que duran hasta 4 segundos con una velocidad de cuadros de 24 cuadros por segundo. La tecnología utiliza el método de difusión en cascada para crear fotogramas de vídeo posteriores, lo que permite a los usuarios generar una amplia gama de contenidos. La plataforma Masterpiece complementa las capacidades existentes, incluida la creación de imágenes y publicaciones de texto. La red neuronal genera videos a través de descripciones basadas en texto, selección de fotogramas y generación automatizada. La función ha ganado popularidad y actualmente está disponible exclusivamente para usuarios activos.
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Sobre el Autor
Viktoriia es escritora sobre una variedad de temas tecnológicos que incluyen Web3.0, IA y criptomonedas. Su amplia experiencia le permite escribir artículos interesantes para un público más amplio.
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