Modèle d'IA de synthèse texte-vidéo
Qu'est-ce que le modèle d'IA texte-vidéo ?
Les invites en langage naturel sont l'entrée utilisée par les modèles de synthèse texte-vidéo pour créer des vidéos. Ces modèles comprennent le contexte et la sémantique du texte d'entrée, puis produisent une séquence vidéo correspondante à l'aide de méthodes sophistiquées. machine learning, l'apprentissage profond ou les approches récurrentes de réseaux neuronaux. La conversion texte-vidéo est un domaine en développement rapide qui nécessite d'énormes quantités de données et de puissance de traitement pour s'entraîner. Ils peuvent être utilisés pour faciliter le processus de réalisation d’un film ou pour produire des vidéos divertissantes ou promotionnelles.
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Compréhension du modèle d'IA texte-vidéo
Semblable au problème du texte en image, la production texte en vidéo n’est étudiée que depuis quelques années à l’heure actuelle. Des études antérieures généraient principalement des images avec des légendes de manière auto-régressive à l'aide de techniques basées sur GAN et VAE. Ces études se limitent à des mouvements à faible résolution, à courte portée et uniques et isolés, même si elles ont jeté les bases d’un nouveau problème de vision par ordinateur.
La vague suivante de recherches sur la génération de texte en vidéo a utilisé des structures de transformateur, attirées par le succès des modèles de transformateur pré-entraînés à grande échelle dans le texte (GPT-3) et photo (DALL-E). Alors que des travaux comme TATS présentent des approches hybrides qui incluent VQGAN pour la création d'images avec un module de transformateur sensible au temps pour la génération séquentielle d'images, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, et CogVideo proposent tous des frameworks basés sur des transformateurs. Phenaki, l'une des œuvres de cette deuxième vague, est particulièrement intrigante car elle permet de créer des films arbitrairement longs basés sur une série d'invites, ou un récit. De même, NUWA-Infinity permet la création d'applications étendues et de hautedefinition de films en proposant une technique de génération autorégressive sur autorégressive pour une synthèse sans fin d'images et de vidéos à partir d'entrées de texte. Toutefois, les modèles NUWA et Phenaki ne sont pas accessibles au grand public.
La majorité des modèles texte-vidéo de la troisième vague et de la vague actuelle incluent des topologies basées sur la diffusion. Les modèles de diffusion ont montré des résultats impressionnants en générant des images riches, hyperréalistes et variées. Cela a suscité l’intérêt d’appliquer les modèles de diffusion à d’autres domaines, notamment l’audio, la 3D et, plus récemment, la vidéo. Les modèles de diffusion vidéo (VDM), qui étendent les modèles de diffusion au domaine vidéo, et MagicVideo, qui suggère un cadre pour produire des clips vidéo dans un espace latent de faible dimension et revendique des avantages d'efficacité significatifs par rapport au VDM, sont les précurseurs de cette génération de modèles. . Un autre exemple remarquable est Tune-a-Video, qui permet d'utiliser une paire texte-vidéo pour affiner un modèle texte-image pré-entraîné et permet de modifier le contenu vidéo tout en conservant le mouvement.
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L'avenir du modèle d'IA texte-vidéo
La conversion texte-vidéo d'Hollywood et intelligence artificielle (IA) l’avenir est plein d’opportunités et de difficultés. Nous pouvons nous attendre à des vidéos générées par l’IA beaucoup plus complexes et réalistes à mesure que ces systèmes d’IA générative se développent et deviennent plus compétents dans la production de vidéos à partir d’invites textuelles. Les possibilités offertes par des programmes comme Runway’s Gen2, NVIDIA’s NeRF et Google’s Transframer ne sont que la pointe de l’iceberg. Des expressions émotionnelles plus complexes, le montage vidéo en temps réel et même la capacité de créer des longs métrages à partir d'une invite de texte sont des développements futurs possibles. Par exemple, la visualisation du storyboard pendant la pré-production peut être réalisée grâce à la technologie texte-vidéo, permettant aux réalisateurs d'accéder à une version inachevée d'une scène avant son tournage. Cela pourrait entraîner des économies de ressources et de temps, améliorant ainsi l’efficacité du processus de réalisation cinématographique. Ces outils peuvent également être utilisés pour produire rapidement et à moindre coût du matériel vidéo de haute qualité à des fins de marketing et de promotion. Ils peuvent également être utilisés pour créer des vidéos captivantes.
Dernières nouvelles sur le modèle d'IA texte-vidéo
- Zeroscope, une technologie de conversion texte-vidéo gratuite et open source, est un concurrent du Gen-2 de Runway ML. Il vise à transformer les mots écrits en visuels dynamiques, offrant une résolution plus élevée et un rapport hauteur/largeur plus proche de 16:9. Disponible en deux versions, Zeroscope_v2 567w et Zeroscope_v2 XL, il nécessite 7.9 Go de VRam et introduit un bruit de décalage pour améliorer la distribution des données. Zeroscope est une alternative open source viable au Gen-2 de Runway, offrant une gamme plus diversifiée de vidéos réalistes.
- Réalisateur vidéoGPT est une approche innovante de la génération de texte en vidéo, combinant des modèles linguistiques étendus (LLM) avec la planification vidéo pour créer des vidéos multi-scènes précises et cohérentes. Il utilise les LLM comme maître de la narration, créant des descriptions de texte au niveau de la scène, des listes d'objets et des mises en page image par image. Layout2Vid, un module de génération vidéo, permet un contrôle spatial sur la disposition des objets. Les modèles Masterpiece de Yandex et Runway Gen-2 offrent accessibilité et simplicité, tout en améliorant également la création et le partage de contenu sur les plateformes de médias sociaux.
- Yandex a introduit une nouvelle fonctionnalité appelée Masterpiece, qui permet aux utilisateurs de créer de courtes vidéos d'une durée maximale de 4 secondes avec une fréquence d'images de 24 images par seconde. La technologie utilise la méthode de diffusion en cascade pour créer des images vidéo ultérieures, permettant aux utilisateurs de générer un large éventail de contenus. La plateforme Masterpiece complète les fonctionnalités existantes, notamment la création d'images et la publication de texte. Le réseau neuronal génère des vidéos via des descriptions textuelles, une sélection d'images et une génération automatisée. La fonctionnalité a gagné en popularité et est actuellement disponible exclusivement pour les utilisateurs actifs.
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A propos de l'auteur
Viktoriia est un écrivain sur une variété de sujets technologiques, notamment Web3.0, IA et crypto-monnaies. Sa vaste expérience lui permet d’écrire des articles perspicaces destinés à un public plus large.
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