Szöveg-videó AI modell
Mi az a szöveg-videó AI-modell?
A természetes nyelvű promptok a szöveg-videó modellek által videók létrehozásához használt bemeneti adatok. Ezek a modellek megértik a bemeneti szöveg kontextusát és szemantikáját, majd ennek megfelelő videoszekvenciát állítanak elő kifinomult gépi tanulás, mély tanulás, vagy visszatérő neurális hálózati megközelítések. A szöveg-videó egy gyorsan fejlődő terület, amelynek betanítása óriási mennyiségű adatot és feldolgozási teljesítményt igényel. Felhasználhatók a filmkészítési folyamat segítésére, vagy szórakoztató vagy promóciós videók készítésére.
A szöveg-videó AI-modell megértése
Hasonlóan a szöveg-kép problémához, a szöveg-videó gyártást is csak néhány éve tanulmányozták. A korábbi tanulmányok többnyire GAN- és VAE-alapú technikák segítségével, automatikusan regresszív módon generáltak képkockákat feliratokkal. Ezek a vizsgálatok az alacsony felbontású, kis hatótávolságú és egyedi, elszigetelt mozgásokra korlátozódnak, még akkor is, ha megalapozták egy újszerű számítógépes látásproblémát.
A szöveg-videó generációs kutatások következő hulláma transzformátorszerkezeteket használt, amelyeket a szövegben előállított nagyméretű transzformátormodellek sikere rajzolt meg (GPT-3) és kép (DALL-E). Míg a TATS-hez hasonló művek hibrid megközelítéseket mutatnak be, amelyek magukban foglalják a VQGAN-t a képalkotáshoz időérzékeny transzformátormodullal a szekvenciális képkockageneráláshoz, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, és a CogVideo mind transzformátor alapú keretrendszert javasol. A Phanaki, a második hullám egyik alkotása különösen érdekes, mivel lehetővé teszi, hogy tetszőlegesen hosszadalmas filmeket készítsünk felszólítások sorozata vagy narratíva alapján. Hasonlóképpen, a NUWA-Infinity lehetővé teszi kiterjesztett, magasdefinition filmeket egy autoregresszív helyett autoregresszív generálási technikát javasolva végtelen kép- és videószintézishez szövegbevitelről. A NUWA és a Phanaki modellek azonban nem hozzáférhetők a nagyközönség számára.
A harmadik és a jelenlegi hullámban a szöveg-videó modellek többsége diffúzió alapú topológiát tartalmaz. A diffúziós modellek lenyűgöző eredményeket mutattak a gazdag, hiperrealisztikus és változatos képek létrehozásában. Ez felkeltette az érdeklődést a diffúziós modellek más területeken való alkalmazása iránt, beleértve a hangot, a 3D-t és újabban a videót. A videodiffúziós modellek (VDM), amelyek kiterjesztik a diffúziós modelleket a videó tartományra, és a MagicVideo, amely keretet javasol videoklipek kisdimenziós látens térben történő előállításához, és jelentős hatékonysági előnyöket állít a VDM-mel szemben, a modellek e generációjának előfutárai. . Egy másik figyelemre méltó példa a Tune-a-Video, amely lehetővé teszi egy szöveg-videó pár felhasználását egy előre betanított szöveg-kép modell finomhangolására, és lehetővé teszi a videótartalom megváltoztatását a mozgás megtartása mellett.
A szöveg-videó AI modell jövője
Hollywood text-to-video és mesterséges intelligencia (AI) a jövő tele van lehetőségekkel és nehézségekkel. Sokkal bonyolultabb és élethűbb, mesterséges intelligencia által generált videókra számíthatunk, ahogy ezek a generatív AI-rendszerek fejlődnek, és egyre jártasabbak lesznek a szöveges felszólításokból származó videók előállításában. Az olyan programok által kínált lehetőségek, mint a Runway’s Gen2, az NVIDIA’s NeRF és a Google Transframer, csak a jéghegy csúcsát jelentik. A bonyolultabb érzelmi kifejezések, a valós idejű videószerkesztés, és még az a képesség is, hogy szöveges promptból teljes hosszúságú játékfilmeket készítsenek, lehetséges jövőbeli fejlesztések. Például a forgatókönyv-ábrázolás az előgyártás során megvalósítható szöveg-videó technológiával, amely lehetővé teszi a rendezők számára a jelenet befejezetlen változatának elérését a forgatás előtt. Ez erőforrás- és időmegtakarítást eredményezhet, javítva a filmkészítési folyamat hatékonyságát. Ezek az eszközök arra is használhatók, hogy gyorsan és megfizethető áron készítsenek kiváló minőségű videóanyagokat marketing és promóciós okokból. Lebilincselő videók készítésére is használhatók.
Legfrissebb hírek a szöveg-videó AI-modellről
- A Zeroscope, egy ingyenes és nyílt forráskódú szöveg-videó technológia, a Runway ML Gen-2 versenytársa. Célja, hogy az írott szavakat dinamikus vizualizációvá alakítsa, nagyobb felbontást és közelebbi 16:9-es képarányt kínálva. Két változatban, a Zeroscope_v2 567w és a Zeroscope_v2 XL változatban kapható, 7.9 GB VRam-ot igényel, és offset zajt vezet be az adatelosztás javítása érdekében. A Zeroscope egy életképes, nyílt forráskódú alternatíva a Runway's Gen-2-vel szemben, amely a valósághű videók változatosabb skáláját kínálja.
- VideoDirectorGPT egy innovatív megközelítés a szöveg-videó létrehozásához, amely a nagy nyelvi modelleket (LLM) kombinálja a videóütemezéssel, hogy precíz és következetes, több jelenetből álló videókat hozzon létre. Az LLM-eket történetmesélés mesterként használja, jelenetszintű szövegleírásokat, objektumlistákat és kockánkénti elrendezéseket készít. A Layout2Vid egy videógeneráló modul, amely térbeli vezérlést biztosít az objektumok elrendezései felett. A Yandex Masterpiece és Runway Gen-2 modelljei elérhetőséget és egyszerűséget kínálnak, miközben javítják a tartalom létrehozását és megosztását a közösségi média platformokon.
- A Yandex bemutatta a Masterpiece nevű új funkciót, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy akár 4 másodperces rövid videókat készítsenek 24 képkocka/másodperc sebességgel. A technológia a lépcsőzetes diffúziós módszert használja a következő videokockák elkészítéséhez, lehetővé téve a felhasználók számára a tartalom széles skálájának létrehozását. A Masterpiece platform kiegészíti a meglévő képességeket, beleértve a képalkotást és a szöveges bejegyzéseket. A neurális hálózat videókat generál szöveges leírások, keretkiválasztás és automatizált generálás révén. A funkció egyre népszerűbb, és jelenleg kizárólag az aktív felhasználók számára érhető el.
Legújabb közösségi bejegyzések a szöveg-videó AI-modellről
A felelősség megtagadása
Összhangban a A Trust Project irányelvei, kérjük, vegye figyelembe, hogy az ezen az oldalon közölt információk nem minősülnek jogi, adózási, befektetési, pénzügyi vagy bármilyen más formájú tanácsnak, és nem is értelmezhetők. Fontos, hogy csak annyit fektessen be, amennyit megengedhet magának, hogy elveszítsen, és kérjen független pénzügyi tanácsot, ha kétségei vannak. További információkért javasoljuk, hogy tekintse meg a szerződési feltételeket, valamint a kibocsátó vagy hirdető által biztosított súgó- és támogatási oldalakat. MetaversePost elkötelezett a pontos, elfogulatlan jelentéstétel mellett, de a piaci feltételek előzetes értesítés nélkül változhatnak.
A szerzőről
Viktoriia író számos technológiai témában, többek között Web3.0, AI és kriptovaluták. Széleskörű tapasztalata lehetővé teszi számára, hogy szemléletes cikkeket írjon a szélesebb közönség számára.
További cikkek
Viktoriia író számos technológiai témában, többek között Web3.0, AI és kriptovaluták. Széleskörű tapasztalata lehetővé teszi számára, hogy szemléletes cikkeket írjon a szélesebb közönség számára.
