Google Memperkenalkan Dinamika Gambar Generatif Inovatif yang Mensimulasikan Pemandangan Dinamis dalam Gambar Statis
Google telah meluncurkan a Dinamika Gambar Generatif, pendekatan baru memungkinkan transformasi a gambar statis tunggal menjadi video perulangan yang mulus atau adegan dinamis interaktif, menawarkan beragam aplikasi praktis.
Inti dari teknologi perintis ini adalah pemodelan ruang gambar sebelum dinamika pemandangan. Tujuannya adalah untuk menciptakan pemahaman komprehensif tentang bagaimana objek dan elemen dalam suatu gambar berperilaku ketika mengalami berbagai interaksi dinamis. Pemahaman ini kemudian dapat digunakan untuk mensimulasikan respon dinamika objek terhadap interaksi pengguna secara efektif.
Fitur utama dari teknologi ini adalah kemampuan untuk menghasilkan video perulangan yang mulus. Dengan memanfaatkan ruang gambar sebelum dinamika pemandangan, sistem Google dapat mengekstrapolasi dan memperluas gerakan elemen dalam gambar, mengubahnya menjadi loop video yang menawan dan berkelanjutan. Fungsionalitas ini membuka banyak kemungkinan kreatif bagi pembuat konten dan desainer.
Teknologi ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan objek dalam gambar statis secara realistis. Dengan menyimulasikan respons dinamika objek terhadap eksitasi pengguna, sistem Google memungkinkan hal tersebut pengalaman mendalam dan interaktif dalam gambar. Hal ini mempunyai potensi untuk melakukan revolusi ruang metaverse dan bagaimana pengguna terlibat dengan konten visual.
Landasan inovasi ini terletak pada model yang dilatih dengan cermat. Model Google belajar dari kumpulan data lintasan gerak yang luas yang diambil dari rangkaian video nyata yang menampilkan gerakan alami dan berosilasi. Urutan ini mencakup adegan dengan elemen seperti pepohonan bergoyang, bunga bergerak, lilin berkelap-kelip, dan pakaian berkibar tertiup angin. Kumpulan data yang beragam ini memungkinkan model memahami berbagai perilaku dinamis.
Ketika disajikan dengan a gambar tunggal, model yang dilatih menggunakan proses pengambilan sampel difusi terkoordinasi frekuensi. Proses ini memprediksi representasi gerakan jangka panjang per piksel dalam domain Fourier, yang disebut tekstur gerakan stokastik saraf. Representasi ini kemudian diubah menjadi lintasan gerak padat yang menjangkau keseluruhan video. Ditambah dengan modul rendering berbasis gambar, lintasan ini dapat dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi praktis.
Dibandingkan dengan prior pada piksel RGB mentah, prior pada gerakan menangkap struktur dimensi bawah yang lebih mendasar dan berdimensi lebih rendah yang secara efisien menjelaskan variasi dalam nilai piksel. Hal ini menghasilkan generasi jangka panjang yang lebih koheren dan kontrol yang lebih baik terhadap animasi dibandingkan dengan metode sebelumnya animasi gambar melalui sintesis video mentah.
Representasi gerakan yang dihasilkan nyaman untuk sejumlah aplikasi hilir, seperti membuat video perulangan yang mulus, mengedit gerakan yang dihasilkan, dan mengaktifkan interaktif gambar dinamis, mensimulasikan respons dinamika objek terhadap gaya yang diterapkan pengguna.
Baca topik terkait lainnya:
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
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
