Tekstistä videoon AI-malli
Mikä on tekstistä videoon AI-malli?
Luonnollisen kielen kehotteet ovat syöttötapa, jota tekstistä videoksi -mallit käyttävät videoiden luomiseen. Nämä mallit ymmärtävät syötetyn tekstin kontekstin ja semantiikan ja tuottavat sitten vastaavan videosekvenssin käyttämällä hienostunutta koneoppiminen, syväoppiminen tai toistuvia hermoverkkolähestymistapoja. Tekstistä videoksi muuttaminen on nopeasti kehittyvä alue, jonka harjoitteleminen vaatii valtavia määriä dataa ja prosessointitehoa. Niitä voidaan käyttää apuna elokuvantekoprosessissa tai tuottamaan viihdyttäviä tai mainosvideoita.
Tekstistä videoon tekoälymallin ymmärtäminen
Tekstistä kuvaksi -ongelman tapaan tekstistä videoksi tuotantoa on tutkittu tällä hetkellä vasta muutaman vuoden ajan. Aiemmat tutkimukset luovat enimmäkseen kuvatekstejä sisältäviä kehyksiä automaattisesti regressiivisesti käyttäen GAN- ja VAE-pohjaisia tekniikoita. Nämä tutkimukset rajoittuvat alhaisen resoluution, lyhyen kantaman ja ainutlaatuisiin, eristettyihin liikkeisiin, vaikka ne loivat pohjan uudelle tietokonenäköongelmalle.
Seuraavassa tekstistä videoksi sukupolven tutkimuksen aallossa käytettiin muuntajarakenteita, jotka on piirretty laajamittaisten esikoulutettujen muuntajamallien menestyksestä tekstissä (GPT-3) ja kuva (DALL-E). Vaikka TATS:n kaltaiset teokset esittelevät hybridilähestymistapoja, jotka sisältävät VQGANin kuvien luomiseen aikaherkän muuntajamoduulin kanssa peräkkäiseen kehysten luomiseen, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, ja CogVideo ehdottavat kaikki muuntajapohjaisia kehyksiä. Phanaki, yksi tämän toisen aallon teoksista, on erityisen kiehtova, koska sen avulla voidaan luoda mielivaltaisen pitkiä elokuvia kehotteiden sarjan tai narratiivin perusteella. Samoin NUWA-Infinity mahdollistaa laajennetun, korkeandefinitio elokuvia ehdottamalla autoregressiivistä tai autoregressiivistä generointitekniikkaa loputtomaan kuvien ja videoiden synteesiin tekstisyötteistä. NUWA- ja Pheneki-mallit eivät kuitenkaan ole suuren yleisön saatavilla.
Suurin osa tekstistä videoksi -malleista kolmannessa ja nykyisessä aallossa sisältää diffuusiopohjaisia topologioita. Diffuusiomallit ovat osoittaneet vaikuttavia tuloksia rikkaiden, hyperrealististen ja monipuolisten kuvien luomisessa. Tämä on herättänyt kiinnostusta soveltaa diffuusiomalleja muilla aloilla, mukaan lukien ääni, 3D ja viime aikoina video. Video Diffusion Models (VDM), jotka laajentavat diffuusiomalleja videoalueelle, ja MagicVideo, joka ehdottaa viitekehystä videoleikkeiden tuottamiseksi pieniulotteisessa piilevässä tilassa ja väittää saavansa merkittäviä tehokkuusetuja VDM:ään verrattuna, ovat tämän mallisukupolven edelläkävijöitä. . Toinen huomionarvoinen esimerkki on Tune-a-Video, joka mahdollistaa yhden teksti-video-parin käytön esiopetetun teksti-kuvaksi -mallin hienosäätämiseen ja mahdollistaa videosisällön muuttamisen liikettä säilyttäen.
Tekstistä videoon tekoälymallin tulevaisuus
Hollywoodin tekstistä videoksi ja tekoäly (AI) tulevaisuus on täynnä mahdollisuuksia ja vaikeuksia. Saatamme odottaa paljon monimutkaisempia ja todenmukaisempia tekoälyn luomia videoita, kun nämä generatiiviset tekoälyjärjestelmät kehittyvät ja niistä tulee taitavampia tuottamaan videoita tekstikehotteista. Runwayn Gen2:n, NVIDIAn NeRF:n ja Googlen Transframerin kaltaisten ohjelmien tarjoamat mahdollisuudet ovat vain jäävuoren huippu. Monimutkaisemmat tunneilmaisut, reaaliaikainen videoeditointi ja jopa kyky luoda täyspitkiä elokuvia tekstikehotteesta ovat mahdollisia tulevaisuuden kehityskulkuja. Esimerkiksi kuvakäsikirjoituksen visualisointi esituotannon aikana voidaan toteuttaa tekstistä videoksi -tekniikalla, mikä antaa ohjaajille pääsyn kohtauksen keskeneräiseen versioon ennen sen kuvaamista. Tämä saattaa johtaa resurssien ja ajan säästöihin, mikä parantaa elokuvantekoprosessin tehokkuutta. Näillä työkaluilla voidaan myös tuottaa nopeasti ja edullisesti korkealaatuista videomateriaalia markkinointi- ja myynninedistämissyistä. Niitä voidaan käyttää myös kiehtovien videoiden luomiseen.
Viimeisimmät uutiset tekstistä videoksi - tekoälymallista
- Zeroscope, ilmainen ja avoimen lähdekoodin tekstistä videoksi -tekniikka, kilpailee Runway ML:n Gen-2:lle. Sen tarkoituksena on muuttaa kirjoitetut sanat dynaamiksi visuaaliseksi, mikä tarjoaa korkeamman resoluution ja läheisemmän 16:9-kuvasuhteen. Saatavana kahtena versiona, Zeroscope_v2 567w ja Zeroscope_v2 XL, se vaatii 7.9 Gt VRam-muistia ja lisää offset-kohinaa tiedon jakelun parantamiseksi. Zeroscope on toteuttamiskelpoinen avoimen lähdekoodin vaihtoehto Runway's Gen-2:lle, ja se tarjoaa monipuolisemman valikoiman realistisia videoita.
- VideoDirectorGPT on innovatiivinen lähestymistapa tekstistä videoksi luomiseen, jossa suuret kielimallit (LLM) yhdistetään videon ajoitukseen tarkkojen ja johdonmukaisten monikohtaisten videoiden luomiseksi. Se käyttää LLM:itä tarinankerrontapäällikkönä, luo kohtaustason tekstikuvauksia, objektiluetteloita ja kehyskohtaisia asetteluja. Layout2Vid, videoiden luontimoduuli, tarjoaa objektiasettelujen tilahallinnan. Yandexin Masterpiece- ja Runway's Gen-2 -mallit tarjoavat saavutettavuuden ja yksinkertaisuuden sekä parantavat sisällön luomista ja jakamista sosiaalisen median alustoilla.
- Yandex on esitellyt uuden ominaisuuden nimeltä Masterpiece, jonka avulla käyttäjät voivat luoda lyhyitä videoita, jotka kestävät jopa 4 sekuntia 24 kuvan sekunnissa. Tekniikka käyttää peräkkäistä diffuusiomenetelmää seuraavien videokehysten luomiseen, jolloin käyttäjät voivat luoda laajan valikoiman sisältöä. Masterpiece-alusta täydentää olemassa olevia ominaisuuksia, mukaan lukien kuvien luonti ja tekstiviestit. Neuraaliverkko luo videoita tekstipohjaisten kuvausten, kehysten valinnan ja automaattisen generoinnin avulla. Ominaisuus on saavuttanut suosiota ja on tällä hetkellä saatavilla vain aktiivisille käyttäjille.
Uusimmat sosiaaliset viestit tekstistä videoon -AI-mallista
Vastuun kieltäminen
Mukaisesti Luottamusprojektin ohjeetHuomaa, että tällä sivulla annettuja tietoja ei ole tarkoitettu eikä niitä tule tulkita oikeudellisiksi, verotukselliseksi, sijoitus-, rahoitus- tai minkään muun muodon neuvoiksi. On tärkeää sijoittaa vain sen verran, mitä sinulla on varaa menettää, ja pyytää riippumatonta talousneuvontaa, jos sinulla on epäilyksiä. Lisätietoja saat käyttöehdoista sekä myöntäjän tai mainostajan tarjoamista ohje- ja tukisivuista. MetaversePost on sitoutunut tarkkaan, puolueettomaan raportointiin, mutta markkinaolosuhteet voivat muuttua ilman erillistä ilmoitusta.
Author
Viktoriia on kirjoittaja erilaisista teknologia-aiheista, mukaan lukien Web3.0, tekoäly ja kryptovaluutat. Hänen laajan kokemuksensa ansiosta hän voi kirjoittaa oivaltavia artikkeleita laajemmalle yleisölle.
lisää artikkeleita
Viktoriia on kirjoittaja erilaisista teknologia-aiheista, mukaan lukien Web3.0, tekoäly ja kryptovaluutat. Hänen laajan kokemuksensa ansiosta hän voi kirjoittaa oivaltavia artikkeleita laajemmalle yleisölle.
