Google、静止画像の動的なシーンをシミュレートする革新的な生成画像ダイナミクスを導入
Googleが発表したのは、 生成画像ダイナミクス、新しいアプローチにより、 単一の静止画像をシームレスなループビデオに変換 またはインタラクティブなダイナミック シーンなど、幅広い実用的なアプリケーションを提供します。
この先駆的なテクノロジーの核となるのは、シーンのダイナミクスに先立った画像空間のモデリングです。 目的は、画像内のオブジェクトや要素がさまざまな動的な相互作用を受けたときにどのように動作するかを包括的に理解することです。 この理解は、ユーザー インタラクションに対するオブジェクト ダイナミクスの応答を効果的にシミュレートするために使用できます。
このテクノロジーの主な特徴は、シームレスなループビデオを生成できることです。 Google のシステムは、シーンのダイナミクスに先立って画像空間を活用することで、画像内の要素の動きを推定して拡張し、魅力的で連続的なビデオ ループに変換します。 この機能は、コンテンツ作成者やデザイナーにさまざまな創造的な可能性をもたらします。
このテクノロジーにより、ユーザーは静止画像内のオブジェクトをリアルに操作できるようになります。 ユーザーの興奮に対するオブジェクトのダイナミクスの応答をシミュレートすることで、Google のシステムは次のことを可能にします。 没入型でインタラクティブな体験 画像内で。 これは革命を起こす可能性を秘めています メタバーススペース ユーザーがビジュアルコンテンツにどのように関与するか。
このイノベーションの基盤は、綿密にトレーニングされたモデルにあります。 Google のモデルは、自然な振動運動を特徴とする実際のビデオ シーケンスから抽出された運動軌跡の膨大なデータセットから学習します。 これらのシーケンスには、木々が揺れる、花が動く、キャンドルが揺らぐ、服が風になびくなどの要素を含むシーンが含まれます。 この多様なデータセットにより、モデルは広範囲の動的な動作を理解できるようになります。
を提示されると、 単一のイメージ、トレーニングされたモデルは、周波数調整された拡散サンプリング プロセスを採用します。 このプロセスは、ニューラル確率的モーション テクスチャと呼ばれる、フーリエ領域でのピクセルごとの長期モーション表現を予測します。 この表現は、ビデオ全体にわたる高密度の動きの軌跡に変換されます。 画像ベースのレンダリング モジュールと組み合わせることで、これらの軌跡をさまざまな実用的なアプリケーションに利用できます。
生の RGB ピクセルに関する事前分布と比較して、モーション上の事前分布は、ピクセル値の変動を効率的に説明する、より基本的な低次元の低次元構造をキャプチャします。 これにより、実行する従来の方法と比較して、より一貫性のある長期的な生成とアニメーションのよりきめ細かい制御が可能になります。 イメージアニメーション 生のビデオ合成を介して。
生成されたモーション表現は、シームレスなループビデオの作成、生成されたモーションの編集、インタラクティブな有効化など、多くの下流アプリケーションに便利です。 ダイナミックな画像、ユーザーが加えた力に対するオブジェクトのダイナミクスの応答をシミュレートします。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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