Text-to-Video AI モデル
Text-to-Video AI モデルとは何ですか?
自然言語プロンプトは、テキストからビデオへのモデルがビデオを作成するために使用する入力です。これらのモデルは、入力テキストのコンテキストとセマンティクスを理解し、高度な機能を使用して対応するビデオ シーケンスを生成します。 機械学習、ディープラーニング、またはリカレントニューラルネットワークアプローチ。テキストからビデオへの変換は急速に発展している分野であり、トレーニングには膨大な量のデータと処理能力が必要です。これらは、映画製作プロセスを支援したり、面白いビデオやプロモーションビデオを作成したりするために使用される場合があります。
Text-to-Video AI モデルの理解
テキストから画像への問題と同様に、テキストからビデオへの制作も、現時点ではまだ数年しか研究されていません。以前の研究では、主に GAN および VAE ベースの技術を使用して自動回帰的にキャプション付きのフレームが生成されていました。これらの研究は、新しいコンピューター ビジョンの問題の基礎を築いたにもかかわらず、低解像度、短距離、および独特の孤立した動きに限定されています。
次のテキストからビデオへの生成研究の波では、テキストでの大規模な事前学習済みトランスフォーマー モデルの成功によって描かれたトランスフォーマー構造が使用されました (GPT-3）と写真（DALL-E）。 TATS のような作品は、連続フレーム生成のための時間に敏感な変換モジュールを備えた画像作成のための VQGAN を含むハイブリッド アプローチを提示していますが、Phenaki、Make-A-Video、NUWA、VideoGPT、CogVideo はすべて、トランスフォーマーベースのフレームワークを提案しています。この第 XNUMX 波の作品の XNUMX つである『フェナキ』は、一連のプロンプトや物語に基づいて任意の長さの映画を作成できるため、特に興味深いものです。同様に、NUWA-Infinity を使用すると、拡張された高品質のdefiテキスト入力から無限の画像とビデオを合成するための自己回帰生成技術を提案することにより、映画を開発しました。ただし、NUWA モデルとフェナキ モデルは一般の人がアクセスできません。
第 3 波および現在の波におけるテキストからビデオへのモデルの大部分には、拡散ベースのトポロジが含まれています。拡散モデルは、豊かで超現実的で多様な画像を生成するという点で目覚ましい結果を示しています。これにより、オーディオ、XNUMXD、そして最近ではビデオなど、他の領域に拡散モデルを適用することへの関心が高まりました。拡散モデルをビデオ領域に拡張するビデオ拡散モデル (VDM) と、低次元の潜在空間でビデオ クリップを作成するためのフレームワークを提案し、VDM に比べて効率が大幅に向上すると主張する MagicVideo は、この世代のモデルの先駆けです。 。もう XNUMX つの注目に値する例は、Tune-a-Video です。これにより、XNUMX つのテキストとビデオのペアを使用して、事前トレーニングされたテキストから画像へのモデルを微調整することができ、モーションを維持しながらビデオ コンテンツを変更できるようになります。
Text-to-Video AI モデルの将来
ハリウッドのテキストからビデオへの変換と 人工知能 (AI) の未来はチャンスと困難に満ちています。これらの生成 AI システムが開発され、テキスト プロンプトからビデオを作成する能力が向上するにつれて、AI が生成するビデオはより複雑で本物に近いものになると予想されます。 Runway の Gen2、NVIDIA の NeRF、Google の Transframer などのプログラムが提供する可能性は氷山の一角にすぎません。将来的には、より複雑な感情表現、リアルタイムのビデオ編集、さらにはテキスト プロンプトから長編映画を作成する機能などが開発される可能性があります。たとえば、プリプロダクション中のストーリーボードの視覚化は、Text-to-Video テクノロジーを使用して実現され、監督が撮影前にシーンの未完成バージョンにアクセスできるようになります。これにより、リソースと時間が節約され、映画製作プロセスの効率が向上する可能性があります。これらのツールは、マーケティングやプロモーションの目的で、高品質のビデオ素材を迅速かつ手頃な価格で作成するために使用することもできます。魅力的なビデオの作成にも使用できます。
Text-to-Video AI モデルに関する最新ニュース
- 無料のオープンソースのテキストからビデオへの変換テクノロジーである Zeroscope は、Runway ML の Gen-2 の競合相手です。 書かれた言葉をダイナミックなビジュアルに変換し、より高い解像度と 16:9 に近いアスペクト比を提供することを目的としています。 Zeroscope_v2 567w と Zeroscope_v2 XL の 7.9 つのバージョンがあり、2 GB の VRam が必要で、データ分散を強化するためにオフセット ノイズが導入されます。 Zeroscope は、Runway の Gen-XNUMX に代わる実行可能なオープンソースの代替手段であり、より多様なリアルなビデオを提供します。
- ビデオディレクターGPT は、テキストからビデオを生成する革新的なアプローチであり、大規模言語モデル (LLM) とビデオ スケジューリングを組み合わせて、正確で一貫性のあるマルチシーン ビデオを作成します。 LLM をストーリーテリング マスターとして使用し、シーン レベルのテキスト説明、オブジェクト リスト、およびフレームごとのレイアウトを作成します。ビデオ生成モジュールである Layout2Vid は、オブジェクト レイアウトの空間制御を提供します。 Yandex の Masterpiece モデルと Runway の Gen-2 モデルは、アクセシビリティとシンプルさを提供すると同時に、ソーシャル メディア プラットフォームでのコンテンツの作成と共有も向上させます。
- Yandex は、マスターピースと呼ばれる新機能を導入しました。これにより、ユーザーは 4 フレーム/秒のフレーム レートで最長 24 秒の短いビデオを作成できます。 この技術はカスケード拡散法を使用して後続のビデオ フレームを作成し、ユーザーが幅広いコンテンツを生成できるようにします。 Masterpiece プラットフォームは、画像作成やテキスト投稿などの既存の機能を補完します。ニューラル ネットワークは、テキストベースの説明、フレーム選択、自動生成を通じてビデオを生成します。この機能は人気を集めており、現在はアクティブ ユーザーのみが利用できます。
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著者について
Viktoriia は、次のようなさまざまなテクノロジー トピックに関するライターです。 Web3.0、AI、仮想通貨。彼女の豊富な経験により、幅広い読者に向けて洞察力に富んだ記事を書くことができます。
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