텍스트-비디오 AI 모델
텍스트-비디오 AI 모델이란 무엇입니까?
자연어 프롬프트는 텍스트-비디오 모델에서 비디오를 만드는 데 사용되는 입력입니다. 이러한 모델은 입력 텍스트의 컨텍스트와 의미를 이해한 다음 정교한 기술을 사용하여 해당 비디오 시퀀스를 생성합니다. 기계 학습, 딥 러닝 또는 순환 신경망 접근 방식 등이 있습니다. 텍스트-비디오는 교육을 위해 엄청난 양의 데이터와 처리 능력이 필요한 빠르게 발전하는 분야입니다. 영화 제작 과정을 돕거나 재미 또는 홍보용 비디오를 제작하는 데 사용될 수 있습니다.
텍스트-비디오 AI 모델의 이해
텍스트-이미지 문제와 유사하게 텍스트-비디오 제작은 현재 몇 년 동안만 연구되었습니다. 이전 연구에서는 대부분 GAN 및 VAE 기반 기술을 사용하여 자동 회귀적으로 캡션이 있는 프레임을 생성했습니다. 이러한 연구는 새로운 컴퓨터 비전 문제의 토대를 마련했음에도 불구하고 저해상도, 단거리 및 독특하고 고립된 움직임으로 제한됩니다.
다음과 같은 텍스트-비디오 생성 연구의 물결은 텍스트에서 사전 훈련된 대규모 변환기 모델의 성공에 힘입어 변환기 구조를 사용했습니다(GPT-3) 및 사진(DALL-E). TATS와 같은 작품은 순차적 프레임 생성을 위한 시간에 민감한 변환기 모듈을 사용하여 그림 생성을 위한 VQGAN을 포함하는 하이브리드 접근 방식을 제시하는 반면, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, CogVideo 모두 변환기 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 두 번째 물결의 작품 중 하나인 페나키(Phenaki)는 일련의 프롬프트나 내러티브를 기반으로 임의로 긴 영화를 만들 수 있다는 점에서 특히 흥미롭습니다. 마찬가지로 NUWA-Infinity를 사용하면 확장된 고해상도 생성이 가능합니다.defi텍스트 입력으로부터 끝없는 그림 및 비디오 합성을 위한 자동 회귀 생성 기술을 통해 자동 회귀를 제안하여 영화를 제작합니다. 그러나 NUWA 및 Phenaki 모델은 일반 대중이 접근할 수 없습니다.
세 번째 및 현재 물결의 대부분의 텍스트-비디오 모델에는 확산 기반 토폴로지가 포함되어 있습니다. 확산 모델은 풍부하고 초현실적이며 다양한 이미지를 생성하는 데 있어 인상적인 결과를 보여주었습니다. 이로 인해 오디오, 3D, 그리고 최근에는 비디오를 포함한 다른 영역에 확산 모델을 적용하려는 관심이 촉발되었습니다. 확산 모델을 비디오 도메인으로 확장하는 VDM(비디오 확산 모델)과 저차원 잠재 공간에서 비디오 클립을 생성하기 위한 프레임워크를 제안하고 VDM에 비해 상당한 효율성 이점을 주장하는 MagicVideo가 이 세대 모델의 선두주자입니다. . 주목할만한 또 다른 예는 Tune-a-Video입니다. 이는 하나의 텍스트-비디오 쌍을 사용하여 사전 훈련된 텍스트-이미지 모델을 미세 조정하고 동작을 유지하면서 비디오 콘텐츠를 변경할 수 있도록 해줍니다.
텍스트-비디오 AI 모델의 미래
헐리우드의 텍스트-비디오 및 인공 지능 (AI) 미래는 기회와 어려움으로 가득 차 있습니다. 이러한 생성 AI 시스템이 개발되고 텍스트 프롬프트에서 비디오를 제작하는 데 더욱 능숙해짐에 따라 우리는 훨씬 더 복잡하고 실물과 같은 AI 생성 비디오를 기대할 수 있습니다. Runway의 Gen2, NVIDIA의 NeRF, Google의 Transframer와 같은 프로그램이 제공하는 가능성은 빙산의 일각에 불과합니다. 보다 복잡한 감정 표현, 실시간 비디오 편집, 텍스트 프롬프트에서 장편 영화를 제작할 수 있는 능력까지 향후 개발이 가능합니다. 예를 들어, 사전 제작 중 스토리보드 시각화는 텍스트-비디오 기술을 통해 수행될 수 있으며, 감독은 촬영 전에 장면의 미완성 버전에 액세스할 수 있습니다. 이는 자원과 시간을 절약하고 영화 제작 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 도구는 마케팅 및 판촉 목적으로 고품질 비디오 자료를 빠르고 저렴하게 제작하는 데에도 사용될 수 있습니다. 또한 매력적인 비디오를 만드는 데에도 사용할 수 있습니다.
텍스트-비디오 AI 모델에 관한 최신 뉴스
- 무료 오픈 소스 텍스트-비디오 기술인 Zeroscope는 Runway ML Gen-2의 경쟁자입니다. 쓰여진 단어를 역동적인 시각적으로 변환하여 더 높은 해상도와 더 가까운 16:9 화면비를 제공하는 것을 목표로 합니다. Zeroscope_v2 567w와 Zeroscope_v2 XL의 두 가지 버전으로 제공되며 7.9GB의 VRam이 필요하며 데이터 배포를 향상시키기 위해 오프셋 노이즈가 도입됩니다. Zeroscope는 Runway의 Gen-2에 대한 실행 가능한 오픈 소스 대안으로 보다 다양하고 사실적인 비디오를 제공합니다.
- 비디오디렉터GPT LLM(대형 언어 모델)과 비디오 예약을 결합하여 정확하고 일관된 다중 장면 비디오를 생성하는 텍스트-비디오 생성에 대한 혁신적인 접근 방식입니다. LLM을 스토리텔링 마스터로 사용하여 장면 수준 텍스트 설명, 개체 목록 및 프레임별 레이아웃을 작성합니다. 비디오 생성 모듈인 Layout2Vid는 객체 레이아웃에 대한 공간 제어를 제공합니다. Yandex의 Masterpiece와 Runway의 Gen-2 모델은 접근성과 단순성을 제공하는 동시에 소셜 미디어 플랫폼에서의 콘텐츠 생성 및 공유도 향상시킵니다.
- Yandex는 사용자가 초당 4프레임의 프레임 속도로 최대 24초 길이의 짧은 동영상을 만들 수 있는 Masterpiece라는 새로운 기능을 도입했습니다. 이 기술은 계단식 확산 방법을 사용하여 후속 비디오 프레임을 제작하므로 사용자는 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Masterpiece 플랫폼은 이미지 생성 및 텍스트 게시물을 포함한 기존 기능을 보완합니다. 신경망은 텍스트 기반 설명, 프레임 선택 및 자동화된 생성을 통해 비디오를 생성합니다. 이 기능은 인기를 얻었으며 현재 활성 사용자에게만 제공됩니다.
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저자에 관하여
Viktoriia는 다음을 포함한 다양한 기술 주제를 다루는 작가입니다. Web3.0, AI 및 암호화폐. 그녀의 광범위한 경험을 통해 그녀는 더 많은 청중을 위한 통찰력 있는 기사를 작성할 수 있습니다.
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