Model AI Teks-ke-Video
Apakah Model AI Teks-ke-Video?
Gesaan bahasa semula jadi ialah input yang digunakan oleh model teks ke video untuk membuat video. Model ini memahami konteks dan semantik teks input dan kemudian menghasilkan urutan video yang sepadan menggunakan pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, atau pendekatan rangkaian saraf berulang. Teks-ke-video ialah kawasan yang pesat membangun yang memerlukan kuantiti data dan kuasa pemprosesan yang besar untuk dilatih. Ia mungkin digunakan untuk membantu proses pembikinan filem atau menghasilkan video yang menghiburkan atau promosi.
Pemahaman Model AI Teks-ke-Video
Sama seperti masalah teks-ke-imej, pengeluaran teks-ke-video hanya dikaji selama beberapa tahun pada masa ini. Kajian terdahulu kebanyakannya menghasilkan bingkai dengan kapsyen secara auto-regresif menggunakan teknik berasaskan GAN dan VAE. Kajian ini terhad kepada peleraian rendah, jarak pendek dan pergerakan terpencil yang unik, walaupun mereka meletakkan asas untuk masalah penglihatan komputer yang baru.
Gelombang penyelidikan penjanaan teks-ke-video berikut menggunakan struktur pengubah, yang dilukis oleh kejayaan model pengubah pralatihan berskala besar dalam teks (GPT-3) dan gambar (DALL-E). Walaupun kerja seperti TATS mempersembahkan pendekatan hibrid yang termasuk VQGAN untuk penciptaan gambar dengan modul pengubah sensitif masa untuk penjanaan bingkai berjujukan, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, dan CogVideo semuanya mencadangkan rangka kerja berasaskan pengubah. Phenaki, salah satu karya dalam gelombang kedua ini, sangat menarik kerana ia membolehkan seseorang mencipta filem panjang sewenang-wenangnya berdasarkan siri gesaan atau naratif. Begitu juga, NUWA-Infinity membenarkan penciptaan lanjutan, tinggi-defifilem nition dengan mencadangkan teknik penjanaan autoregresif atas autoregresif untuk sintesis gambar dan video yang tidak berkesudahan daripada input teks. Walau bagaimanapun, model NUWA dan Phenaki tidak boleh diakses oleh orang awam.
Majoriti model teks-ke-video dalam gelombang ketiga dan semasa termasuk topologi berasaskan resapan. Model resapan telah menunjukkan hasil yang mengagumkan dalam menghasilkan imej yang kaya, hiper-realistik dan pelbagai. Ini telah mencetuskan minat untuk menggunakan model resapan pada domain lain, termasuk audio, 3D dan, lebih baru-baru ini, video. Video Diffusion Models (VDM), yang mengembangkan model resapan ke dalam domain video, dan MagicVideo, yang mencadangkan rangka kerja untuk menghasilkan klip video dalam ruang terpendam berdimensi rendah dan menuntut faedah kecekapan yang ketara berbanding VDM, adalah pelopor generasi model ini. . Satu lagi contoh yang patut diberi perhatian ialah Tune-a-Video, yang membenarkan satu pasangan teks-video digunakan untuk memperhalusi model teks-ke-imej yang telah dilatih dan membolehkan seseorang menukar kandungan video sambil mengekalkan gerakan.
Masa Depan Model AI Teks-ke-Video
Teks-ke-video Hollywood dan kecerdasan buatan Masa depan (AI) penuh dengan peluang dan kesukaran. Kami mungkin menjangkakan video yang dijana AI yang lebih kompleks dan seperti hidup apabila sistem AI generatif ini berkembang dan menjadi lebih mahir dalam menghasilkan video daripada gesaan teks. Kemungkinan yang ditawarkan oleh program seperti Runway's Gen2, NVIDIA's NeRF, dan Google's Transframer hanyalah puncak gunung ais. Ekspresi emosi yang lebih kompleks, pengeditan video masa nyata, dan juga kapasiti untuk mencipta filem cereka penuh daripada gesaan teks adalah kemungkinan perkembangan masa depan. Sebagai contoh, visualisasi papan cerita semasa pra-pengeluaran mungkin dicapai dengan teknologi teks-ke-video, memberikan pengarah akses kepada versi adegan yang belum selesai sebelum ia dirakam. Ini mungkin mengakibatkan penjimatan sumber dan masa, meningkatkan kecekapan proses pembikinan filem. Alat ini juga boleh digunakan untuk menghasilkan bahan video berkualiti tinggi dengan cepat dan berpatutan untuk tujuan pemasaran dan promosi. Mereka juga boleh digunakan untuk mencipta video yang menawan hati.
Berita Terkini tentang Model AI Teks-ke-Video
- Zeroscope, teknologi teks-ke-video percuma dan sumber terbuka, adalah pesaing kepada Gen-2 Runway ML. Ia bertujuan untuk mengubah perkataan bertulis kepada visual dinamik, menawarkan resolusi yang lebih tinggi dan nisbah aspek 16:9 yang lebih hampir. Tersedia dalam dua versi, Zeroscope_v2 567w dan Zeroscope_v2 XL, ia memerlukan 7.9 GB VRam dan memperkenalkan bunyi offset untuk meningkatkan pengedaran data. Zeroscope ialah alternatif sumber terbuka yang berdaya maju kepada Runway's Gen-2, menawarkan rangkaian video realistik yang lebih pelbagai.
- Pengarah VideoGPT ialah pendekatan inovatif kepada penjanaan teks-ke-video, menggabungkan Model Bahasa Besar (LLM) dengan penjadualan video untuk mencipta video berbilang adegan yang tepat dan konsisten. Ia menggunakan LLM sebagai induk penceritaan, membuat huraian teks peringkat adegan, senarai objek dan reka letak bingkai demi bingkai. Layout2Vid, modul penjanaan video, menyediakan kawalan spatial ke atas reka letak objek. Model Masterpiece Yandex dan Runway's Gen-2 menawarkan kebolehaksesan dan kesederhanaan, di samping menambah baik penciptaan kandungan dan perkongsian pada platform media sosial.
- Yandex telah memperkenalkan ciri baharu yang dipanggil Masterpiece, yang membolehkan pengguna mencipta video pendek berdurasi sehingga 4 saat dengan kadar bingkai 24 bingkai sesaat. Teknologi ini menggunakan kaedah penyebaran bertingkat untuk menghasilkan bingkai video seterusnya, membolehkan pengguna menjana pelbagai kandungan. Platform Masterpiece melengkapkan keupayaan sedia ada, termasuk penciptaan imej dan siaran teks. Rangkaian saraf menjana video melalui penerangan berasaskan teks, pemilihan bingkai dan penjanaan automatik. Ciri ini telah mendapat populariti dan kini tersedia secara eksklusif kepada pengguna aktif.
Siaran Sosial Terkini tentang Model AI Teks-ke-Video
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Viktoriia adalah seorang penulis mengenai pelbagai topik teknologi termasuk Web3.0, AI dan mata wang kripto. Pengalamannya yang luas membolehkannya menulis artikel yang bernas untuk khalayak yang lebih luas.
lebih banyak artikel
Viktoriia adalah seorang penulis mengenai pelbagai topik teknologi termasuk Web3.0, AI dan mata wang kripto. Pengalamannya yang luas membolehkannya menulis artikel yang bernas untuk khalayak yang lebih luas.
