Model AI Teks-ke-Video
Apa itu Model AI Teks-ke-Video?
Perintah bahasa alami adalah masukan yang digunakan oleh model teks-ke-video untuk membuat video. Model ini memahami konteks dan semantik teks masukan dan kemudian menghasilkan rangkaian video yang sesuai dengan menggunakan teknologi canggih Mesin belajar, pembelajaran mendalam, atau pendekatan jaringan saraf berulang. Text-to-video adalah area yang berkembang pesat yang membutuhkan sejumlah besar data dan kekuatan pemrosesan untuk melatihnya. Mereka mungkin digunakan untuk membantu proses pembuatan film atau untuk menghasilkan video hiburan atau promosi.
Pemahaman Model AI Teks-ke-Video
Mirip dengan masalah teks-ke-gambar, produksi teks-ke-video saat ini baru dipelajari beberapa tahun. Penelitian sebelumnya sebagian besar menghasilkan bingkai dengan teks secara regresif otomatis menggunakan teknik berbasis GAN dan VAE. Studi-studi ini terbatas pada resolusi rendah, jarak pendek, dan pergerakan unik dan terisolasi, meskipun studi-studi tersebut meletakkan dasar bagi masalah visi komputer yang baru.
Gelombang penelitian pembuatan teks-ke-video berikutnya menggunakan struktur transformator, yang diambil dari keberhasilan model transformator terlatih berskala besar dalam teks (GPT-3) dan gambar (DALL-E). Sementara karya seperti TATS menghadirkan pendekatan hibrida yang mencakup VQGAN untuk pembuatan gambar dengan modul transformator sensitif waktu untuk pembuatan bingkai berurutan, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, dan CogVideo semuanya mengusulkan kerangka kerja berbasis transformator. Phenaki, salah satu karya gelombang kedua ini, sangat menarik karena memungkinkan seseorang membuat film berdurasi panjang berdasarkan serangkaian petunjuk, atau narasi. Demikian pula, NUWA-Infinity memungkinkan penciptaan diperpanjang, high-defifilm nisi dengan mengusulkan teknik pembuatan autoregresif dibandingkan autoregresif untuk sintesis gambar dan video tanpa akhir dari input teks. Namun model NUWA dan Phenaki tidak dapat diakses oleh masyarakat umum.
Mayoritas model teks-ke-video pada gelombang ketiga dan saat ini mencakup topologi berbasis difusi. Model difusi telah menunjukkan hasil yang mengesankan dalam menghasilkan gambar yang kaya, sangat realistis, dan bervariasi. Hal ini memicu minat untuk menerapkan model difusi ke domain lain, termasuk audio, 3D, dan, yang terbaru, video. Video Diffusion Models (VDM), yang memperluas model difusi ke dalam domain video, dan MagicVideo, yang menyarankan kerangka kerja untuk memproduksi klip video dalam ruang laten berdimensi rendah dan mengklaim manfaat efisiensi yang signifikan dibandingkan VDM, adalah pelopor model generasi ini. . Contoh penting lainnya adalah Tune-a-Video, yang memungkinkan satu pasangan teks-video digunakan untuk menyempurnakan model teks-ke-gambar yang telah dilatih sebelumnya dan memungkinkan seseorang mengubah konten video sambil mempertahankan gerakan.
Masa Depan Model AI Teks-ke-Video
Teks-ke-video Hollywood dan kecerdasan buatan (AI) masa depan penuh dengan peluang dan kesulitan. Kita mungkin mengantisipasi video yang dihasilkan oleh AI yang jauh lebih kompleks dan nyata seiring dengan berkembangnya sistem AI generatif ini dan menjadi lebih mahir dalam memproduksi video dari perintah teks. Kemungkinan yang ditawarkan oleh program seperti Runway’s Gen2, NVIDIA’s NeRF, dan Google’s Transframer hanyalah puncak gunung es. Ekspresi emosional yang lebih kompleks, pengeditan video real-time, dan bahkan kemampuan untuk membuat film berdurasi penuh dari teks merupakan kemungkinan pengembangan di masa depan. Misalnya, visualisasi storyboard selama pra-produksi dapat dicapai dengan teknologi teks-ke-video, memberikan sutradara akses ke versi adegan yang belum selesai sebelum diambil gambarnya. Hal ini dapat menghemat sumber daya dan waktu, sehingga meningkatkan efisiensi proses pembuatan film. Alat-alat ini juga dapat digunakan untuk menghasilkan materi video berkualitas tinggi dengan cepat dan terjangkau untuk alasan pemasaran dan promosi. Mereka juga dapat digunakan untuk membuat video yang menawan.
Berita Terkini tentang Model AI Teks-ke-Video
- Zeroscope, teknologi teks-ke-video sumber terbuka dan gratis, adalah pesaing Runway ML Gen-2. Ini bertujuan untuk mengubah kata-kata tertulis menjadi visual dinamis, menawarkan resolusi lebih tinggi dan rasio aspek mendekati 16:9. Tersedia dalam dua versi, Zeroscope_v2 567w dan Zeroscope_v2 XL, memerlukan VRam 7.9 GB dan memperkenalkan noise offset untuk meningkatkan distribusi data. Zeroscope adalah alternatif sumber terbuka yang layak untuk Runway’s Gen-2, menawarkan lebih banyak variasi video realistis.
- Direktur VideoGPT adalah pendekatan inovatif untuk pembuatan teks-ke-video, menggabungkan Model Bahasa Besar (LLM) dengan penjadwalan video untuk membuat video multi-adegan yang tepat dan konsisten. Ia menggunakan LLM sebagai ahli bercerita, membuat deskripsi teks tingkat adegan, daftar objek, dan tata letak bingkai demi bingkai. Layout2Vid, modul pembuatan video, menyediakan kontrol spasial atas tata letak objek. Model Masterpiece dan Runway Gen-2 dari Yandex menawarkan aksesibilitas dan kesederhanaan, sekaligus meningkatkan pembuatan dan berbagi konten di platform media sosial.
- Yandex telah memperkenalkan fitur baru bernama Masterpiece yang memungkinkan pengguna membuat video pendek berdurasi hingga 4 detik dengan frame rate 24 frame per detik. Teknologi ini menggunakan metode difusi berjenjang untuk membuat bingkai video berikutnya, sehingga memungkinkan pengguna menghasilkan beragam konten. Platform Masterpiece melengkapi kemampuan yang sudah ada, termasuk pembuatan gambar dan postingan teks. Jaringan saraf menghasilkan video melalui deskripsi berbasis teks, pemilihan bingkai, dan pembuatan otomatis. Fitur ini mendapatkan popularitas dan saat ini tersedia secara eksklusif untuk pengguna aktif.
Postingan Sosial Terbaru tentang Model AI Teks-ke-Video
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Viktoriia adalah seorang penulis tentang berbagai topik teknologi termasuk Web3.0, AI dan mata uang kripto. Pengalamannya yang luas memungkinkan dia untuk menulis artikel yang berwawasan luas untuk khalayak yang lebih luas.
lebih artikel
Viktoriia adalah seorang penulis tentang berbagai topik teknologi termasuk Web3.0, AI dan mata uang kripto. Pengalamannya yang luas memungkinkan dia untuk menulis artikel yang berwawasan luas untuk khalayak yang lebih luas.
