A Google innovatív generatív képdinamikát mutat be, amely dinamikus jeleneteket szimulál statikus képekben
A Google bemutatta a Generatív képdinamika, egy újszerű megközelítés lehetővé teszi az a egyetlen statikus kép zökkenőmentes hurkolt videóvá vagy egy interaktív dinamikus jelenet, amely gyakorlati alkalmazások széles skáláját kínálja.
Ennek az úttörő technológiának a lényege a képtér modellezése a jelenet dinamikáját megelőzően. A cél az, hogy átfogó képet alkossunk arról, hogyan viselkedhetnek a képen belüli tárgyak és elemek, amikor különféle dinamikus kölcsönhatásoknak vannak kitéve. Ez a felfogás azután felhasználható az objektum dinamikájának a felhasználói interakciókra adott válaszának hatékony szimulálására.
Ennek a technológiának a legfontosabb jellemzője, hogy zökkenőmentes hurkolt videókat képes generálni. A jelenet dinamikáját megelőző képteret kihasználva a Google rendszere extrapolálhatja és kiterjesztheti a képen belüli elemek mozgását, lebilincselő és folyamatos videóhurokká alakítva azt. Ez a funkció számos kreatív lehetőséget nyit meg a tartalomkészítők és -tervezők előtt.
A technológia lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy valósághűen kommunikáljanak a statikus képeken lévő objektumokkal. Az objektumdinamika felhasználói gerjesztésre adott válaszának szimulálásával a Google rendszere lehetővé teszi magával ragadó és interaktív élmények képeken belül. Ebben rejlik a forradalmasítás lehetősége metaverzum terek és hogyan lépnek kapcsolatba a felhasználók a vizuális tartalommal.
Ennek az innovációnak az alapja egy precízen kiképzett modellben rejlik. A Google modellje a mozgáspályák hatalmas adathalmazából tanul, amelyeket valódi, természetes, oszcilláló mozgást tartalmazó videósorozatokból nyernek ki. Ezek a képsorok olyan jeleneteket tartalmaznak, mint a fák imbolygása, a virágok mozgása, a gyertyák pislákolása és a szélben gomolygó ruhák. Ez a változatos adatkészlet lehetővé teszi a modell számára, hogy megértse a dinamikus viselkedések széles skáláját.
Amikor bemutatják a egyetlen kép, a betanított modell frekvencia-koordinált diffúziós mintavételi eljárást alkalmaz. Ez a folyamat egy pixelenkénti hosszú távú mozgásábrázolást jósol a Fourier-tartományban, amelyet neurális sztochasztikus mozgási textúrának neveznek. Ez az ábrázolás ezután sűrű mozgási pályákká alakul át, amelyek egy egész videón átívelnek. A képalapú renderelő modullal párosítva ezek a pályák különféle gyakorlati alkalmazásokhoz hasznosíthatók.
A nyers RGB pixelekkel szembeni prioritásokhoz képest a mozgásrögzítés előtti prioritások alapvetőbb, alacsonyabb dimenziós aluldimenziós struktúrát rögzítenek, amely hatékonyan magyarázza a pixelértékek változásait. Ez koherensebb, hosszú távú generáláshoz és az animációk finomabb vezérléséhez vezet, mint a korábban működő módszerek képanimáció nyers videó szintézis segítségével.
A generált mozgásábrázolás kényelmes számos downstream alkalmazáshoz, például zökkenőmentes hurkolt videók létrehozásához, a generált mozgás szerkesztéséhez és interaktív engedélyezéshez. dinamikus képek, szimulálja az objektum dinamikájának válaszát a felhasználó által alkalmazott erőkre.
További kapcsolódó témákról olvashat:
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
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
További cikkek
Damir a csapat vezetője, termékmenedzsere és szerkesztője Metaverse Post, olyan témákkal foglalkozik, mint az AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse és Web3- kapcsolódó mezők. Cikkei havonta több mint egymillió felhasználót vonzanak. Úgy tűnik, szakértő, aki 10 éves tapasztalattal rendelkezik a SEO és a digitális marketing területén. Damirt a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto és más kiadványok. Digitális nomádként utazik az Egyesült Arab Emírségek, Törökország, Oroszország és a FÁK között. Damir fizikából szerzett bachelor-diplomát, és úgy gondolja, hogy ez megadta neki azokat a kritikus gondolkodási készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy sikeres legyen az internet folyamatosan változó táján.
