टेक्स्ट-टू-वीडियो एआई मॉडल
टेक्स्ट-टू-वीडियो AI मॉडल क्या है?
प्राकृतिक भाषा संकेत वीडियो बनाने के लिए टेक्स्ट-टू-वीडियो मॉडल द्वारा उपयोग किया जाने वाला इनपुट है। ये मॉडल इनपुट टेक्स्ट के संदर्भ और शब्दार्थ को समझते हैं और फिर परिष्कृत का उपयोग करके संबंधित वीडियो अनुक्रम तैयार करते हैं यंत्र अधिगम, गहन शिक्षण, या आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोण। टेक्स्ट-टू-वीडियो एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है जिसे प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में डेटा और प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है। उनका उपयोग फिल्म निर्माण प्रक्रिया में मदद करने या मनोरंजक या प्रचार वीडियो बनाने के लिए किया जा सकता है।
टेक्स्ट-टू-वीडियो एआई मॉडल की समझ
टेक्स्ट-टू-इमेज समस्या के समान, टेक्स्ट-टू-वीडियो उत्पादन का अध्ययन इस समय केवल कुछ वर्षों के लिए किया गया है। पहले के अध्ययनों में ज्यादातर जीएएन और वीएई-आधारित तकनीकों का उपयोग करके स्वचालित रूप से कैप्शन के साथ फ्रेम तैयार किए गए थे। ये अध्ययन कम रिज़ॉल्यूशन, छोटी दूरी और अद्वितीय, पृथक आंदोलनों तक ही सीमित हैं, भले ही उन्होंने एक उपन्यास कंप्यूटर दृष्टि समस्या के लिए आधार तैयार किया हो।
टेक्स्ट-टू-वीडियो जेनरेशन अनुसंधान की निम्नलिखित लहर में ट्रांसफॉर्मर संरचनाओं का उपयोग किया गया, जो टेक्स्ट में बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर मॉडल की सफलता से तैयार किया गया है (GPT-3) और चित्र (DALL-E)। जबकि टीएटीएस जैसे कार्य हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जिसमें अनुक्रमिक फ्रेम पीढ़ी के लिए समय-संवेदनशील ट्रांसफार्मर मॉड्यूल के साथ चित्र निर्माण के लिए वीक्यूजीएएन शामिल है, फेनाकी, मेक-ए-वीडियो, एनयूडब्ल्यूए, वीडियोGPT, और CogVideo सभी ट्रांसफार्मर-आधारित रूपरेखाओं का प्रस्ताव करते हैं। फेनाकी, इस दूसरी लहर के कार्यों में से एक, विशेष रूप से दिलचस्प है क्योंकि यह किसी को संकेतों की एक श्रृंखला, या एक कथा के आधार पर मनमाने ढंग से लंबी फिल्में बनाने की अनुमति देता है। इसी तरह, NUWA-इन्फिनिटी विस्तारित, उच्च के निर्माण की अनुमति देता हैdefiटेक्स्ट इनपुट से अंतहीन चित्र और वीडियो संश्लेषण के लिए ऑटोरेग्रेसिव जेनरेशन तकनीक पर एक ऑटोरेग्रेसिव का प्रस्ताव देकर फिल्मों का निर्माण। हालाँकि, NUWA और फेनाकी मॉडल आम जनता के लिए सुलभ नहीं हैं।
तीसरी और वर्तमान लहर में अधिकांश टेक्स्ट-टू-वीडियो मॉडल में प्रसार-आधारित टोपोलॉजी शामिल हैं। डिफ्यूज़न मॉडल ने समृद्ध, अति-यथार्थवादी और विविध छवियां उत्पन्न करने में प्रभावशाली परिणाम दिखाए हैं। इसने ऑडियो, 3डी और हाल ही में वीडियो सहित अन्य डोमेन में प्रसार मॉडल लागू करने में रुचि जगाई है। वीडियो डिफ्यूजन मॉडल (वीडीएम), जो वीडियो डोमेन में डिफ्यूजन मॉडल का विस्तार करता है, और मैजिकवीडियो, जो कम-आयामी अव्यक्त स्थान में वीडियो क्लिप बनाने के लिए एक रूपरेखा का सुझाव देता है और वीडीएम पर महत्वपूर्ण दक्षता लाभ का दावा करता है, इस पीढ़ी के मॉडल के अग्रदूत हैं . एक और उल्लेखनीय उदाहरण ट्यून-ए-वीडियो है, जो एक टेक्स्ट-वीडियो जोड़ी को पूर्व-प्रशिक्षित टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल को ठीक करने के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है और गति को बनाए रखते हुए वीडियो सामग्री को बदलने की अनुमति देता है।
टेक्स्ट-टू-वीडियो एआई मॉडल का भविष्य
हॉलीवुड का टेक्स्ट-टू-वीडियो और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का भविष्य अवसरों और कठिनाइयों से भरा है। हम अधिक जटिल और जीवंत एआई-जनरेटेड वीडियो की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि ये जेनरेटिव एआई सिस्टम विकसित होते हैं और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से वीडियो बनाने में अधिक कुशल हो जाते हैं। रनवे के Gen2, NVIDIA के NeRF और Google के ट्रांसफ़्रैमर जैसे कार्यक्रमों द्वारा प्रदान की जाने वाली संभावनाएँ केवल हिमशैल का सिरा हैं। अधिक जटिल भावनात्मक अभिव्यक्तियाँ, वास्तविक समय वीडियो संपादन और यहां तक कि टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूर्ण-लंबाई वाली फीचर फिल्में बनाने की क्षमता भी भविष्य में संभावित विकास हैं। उदाहरण के लिए, प्री-प्रोडक्शन के दौरान स्टोरीबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन को टेक्स्ट-टू-वीडियो तकनीक के साथ पूरा किया जा सकता है, जिससे निर्देशकों को किसी दृश्य को शूट करने से पहले उसके अधूरे संस्करण तक पहुंच मिल जाती है। इसके परिणामस्वरूप संसाधन और समय की बचत हो सकती है, फिल्म निर्माण प्रक्रिया की दक्षता में सुधार हो सकता है। इन उपकरणों का उपयोग विपणन और प्रचार कारणों से उच्च गुणवत्ता वाली वीडियो सामग्री को त्वरित और किफायती तरीके से तैयार करने के लिए भी किया जा सकता है। इनका उपयोग मनोरम वीडियो बनाने के लिए भी किया जा सकता है।
टेक्स्ट-टू-वीडियो एआई मॉडल के बारे में नवीनतम समाचार
- ज़ीरोस्कोप, एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स टेक्स्ट-टू-वीडियो तकनीक, रनवे एमएल के जेन-2 का प्रतिस्पर्धी है। इसका लक्ष्य लिखित शब्दों को गतिशील दृश्यों में बदलना, उच्च रिज़ॉल्यूशन और करीब 16:9 पहलू अनुपात की पेशकश करना है। दो संस्करणों में उपलब्ध है, ज़ीरोस्कोप_v2 567w और ज़ीरोस्कोप_v2 XL, इसके लिए 7.9 जीबी वीआरएएम की आवश्यकता होती है और डेटा वितरण को बढ़ाने के लिए ऑफसेट शोर पेश किया जाता है। ज़ेरोस्कोप रनवे के जेन-2 का एक व्यवहार्य ओपन-सोर्स विकल्प है, जो यथार्थवादी वीडियो की अधिक विविध रेंज पेश करता है।
- वीडियो निर्देशकGPT टेक्स्ट-टू-वीडियो जेनरेशन के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण है, जो सटीक और सुसंगत मल्टी-सीन वीडियो बनाने के लिए वीडियो शेड्यूलिंग के साथ बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का संयोजन करता है। यह कहानी कहने के मास्टर के रूप में एलएलएम का उपयोग करता है, दृश्य-स्तरीय पाठ विवरण, ऑब्जेक्ट सूचियां और फ्रेम-दर-फ्रेम लेआउट तैयार करता है। Layout2Vid, एक वीडियो जेनरेशन मॉड्यूल, ऑब्जेक्ट लेआउट पर स्थानिक नियंत्रण प्रदान करता है। यांडेक्स के मास्टरपीस और रनवे के जेन-2 मॉडल पहुंच और सरलता प्रदान करते हैं, साथ ही सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर सामग्री निर्माण और साझाकरण में भी सुधार करते हैं।
- यांडेक्स ने मास्टरपीस नामक एक नई सुविधा पेश की है, जो उपयोगकर्ताओं को 4 फ्रेम प्रति सेकंड की फ्रेम दर के साथ 24 सेकंड तक चलने वाले लघु वीडियो बनाने की अनुमति देती है। प्रौद्योगिकी बाद के वीडियो फ़्रेमों को तैयार करने के लिए कैस्केड डिफ्यूज़न विधि का उपयोग करती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को सामग्री की एक विस्तृत श्रृंखला तैयार करने की अनुमति मिलती है। मास्टरपीस प्लेटफ़ॉर्म मौजूदा क्षमताओं का पूरक है, जिसमें छवि निर्माण और टेक्स्ट पोस्ट शामिल हैं। तंत्रिका नेटवर्क पाठ-आधारित विवरण, फ़्रेम चयन और स्वचालित पीढ़ी के माध्यम से वीडियो बनाता है। इस सुविधा ने लोकप्रियता हासिल की है और वर्तमान में यह विशेष रूप से सक्रिय उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है।
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विक्टोरिया विभिन्न प्रौद्योगिकी विषयों पर लेखिका हैं Web3.0, एआई और क्रिप्टोकरेंसी। उनका व्यापक अनुभव उन्हें व्यापक दर्शकों के लिए ज्ञानवर्धक लेख लिखने की अनुमति देता है।
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