Google presenta dinamiche di immagine generative innovative che simulano scene dinamiche in immagini statiche
Google ha presentato a Dinamica generativa dell'immagine, un nuovo approccio consente la trasformazione di a singola immagine statica in un video in loop continuo o una scena dinamica interattiva, che offre una vasta gamma di applicazioni pratiche.
Al centro di questa tecnologia pionieristica c’è la modellazione di uno spazio dell’immagine prima della dinamica della scena. L'obiettivo è creare una comprensione completa di come gli oggetti e gli elementi all'interno di un'immagine possono comportarsi se sottoposti a varie interazioni dinamiche. Questa comprensione può quindi essere utilizzata per simulare in modo efficace la risposta della dinamica degli oggetti alle interazioni dell'utente.
La caratteristica chiave di questa tecnologia è la capacità di generare video in loop continuo. Sfruttando lo spazio dell'immagine prima della dinamica della scena, il sistema di Google può estrapolare ed estendere il movimento degli elementi all'interno di un'immagine, trasformandola in un loop video accattivante e continuo. Questa funzionalità apre numerose possibilità creative per creatori e designer di contenuti.
La tecnologia consente agli utenti di interagire in modo realistico con gli oggetti all'interno di immagini statiche. Simulando la risposta della dinamica degli oggetti all'eccitazione dell'utente, il sistema di Google consente esperienze coinvolgenti e interattive all'interno delle immagini. Questo ha il potenziale per rivoluzionare spazi del metaverso e il modo in cui gli utenti interagiscono con i contenuti visivi.
La base di questa innovazione risiede in un modello meticolosamente addestrato. Il modello di Google apprende da un vasto set di dati di traiettorie di movimento estratte da sequenze video reali caratterizzate da un movimento naturale e oscillante. Queste sequenze includono scene con elementi come alberi che ondeggiano, fiori che si muovono, candele tremolanti e vestiti fluttuanti nel vento. Questo set di dati diversificato consente al modello di comprendere un’ampia gamma di comportamenti dinamici.
Quando viene presentato con a Singola immagine, il modello addestrato utilizza un processo di campionamento a diffusione coordinata in frequenza. Questo processo prevede una rappresentazione del movimento a lungo termine per pixel nel dominio di Fourier, denominata trama di movimento stocastico neurale. Questa rappresentazione viene poi trasformata in dense traiettorie di movimento che abbracciano un intero video. Abbinate a un modulo di rendering basato su immagini, queste traiettorie possono essere sfruttate per varie applicazioni pratiche.
Rispetto ai precedenti rispetto ai pixel RGB grezzi, i precedenti rispetto al movimento catturano una struttura sottodimensionale più fondamentale e di dimensione inferiore che spiega in modo efficiente le variazioni nei valori dei pixel. Ciò porta a una generazione più coerente a lungo termine e a un controllo più preciso sulle animazioni rispetto ai metodi precedenti che eseguono animazione dell'immagine tramite sintesi video grezza.
La rappresentazione del movimento generata è utile per una serie di applicazioni a valle, come la creazione di video in loop continuo, la modifica del movimento generato e l'abilitazione di video interattivi. immagini dinamiche, simulando la risposta della dinamica degli oggetti alle forze applicate dall'utente.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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