Tekst-naar-video AI-model
Wat is een tekst-naar-video AI-model?
Natuurlijke taalprompts zijn de invoer die door tekst-naar-video-modellen wordt gebruikt om video's te maken. Deze modellen begrijpen de context en semantiek van de invoertekst en produceren vervolgens met behulp van geavanceerde technieken een overeenkomstige videosequentie machine learning, deep learning of terugkerende neurale netwerkbenaderingen. Tekst-naar-video is een zich snel ontwikkelend gebied dat enorme hoeveelheden gegevens en verwerkingskracht vereist om te trainen. Ze kunnen worden gebruikt om te helpen bij het maken van films of om leuke of promotionele video's te maken.
Inzicht in het tekst-naar-video AI-model
Net als bij het tekst-naar-beeldprobleem wordt de productie van tekst-naar-video op dit moment nog maar een paar jaar bestudeerd. Eerdere onderzoeken genereerden voornamelijk automatisch regressieve frames met bijschriften met behulp van GAN- en VAE-gebaseerde technieken. Deze onderzoeken beperken zich tot lage resolutie, korte afstanden en unieke, geïsoleerde bewegingen, ook al hebben ze de basis gelegd voor een nieuw computervisieprobleem.
De volgende golf van onderzoek naar het genereren van tekst naar video maakte gebruik van transformatorstructuren, gebaseerd op het succes van grootschalige, voorgetrainde transformatormodellen in tekst (GPT-3) en afbeelding (DALL-E). Terwijl werken als TATS hybride benaderingen presenteren, waaronder VQGAN voor het maken van foto's met een tijdgevoelige transformatormodule voor sequentiële framegeneratie, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, en CogVideo stellen allemaal op transformatoren gebaseerde raamwerken voor. Phenaki, een van de werken uit deze tweede golf, is vooral intrigerend omdat je hiermee willekeurig lange films kunt maken op basis van een reeks aanwijzingen of een verhaal. Op dezelfde manier maakt NUWA-Infinity de creatie mogelijk van uitgebreide, hoogwaardigedefinieuwe films door een autoregressieve in plaats van autoregressieve generatietechniek voor te stellen voor eindeloze beeld- en videosynthese uit tekstinvoer. De NUWA- en Phenaki-modellen zijn echter niet toegankelijk voor het grote publiek.
De meeste tekst-naar-video-modellen in de derde en huidige golf omvatten op diffusie gebaseerde topologieën. Diffusiemodellen hebben indrukwekkende resultaten opgeleverd bij het genereren van rijke, hyperrealistische en gevarieerde beelden. Dit heeft de belangstelling gewekt voor het toepassen van diffusiemodellen op andere domeinen, waaronder audio, 3D en, meer recentelijk, video. Video Diffusion Models (VDM), die diffusiemodellen uitbreiden naar het videodomein, en MagicVideo, dat een raamwerk suggereert voor het produceren van videoclips in een laagdimensionale latente ruimte en aanzienlijke efficiëntievoordelen claimt ten opzichte van VDM, zijn de voorlopers van deze generatie modellen . Een ander opmerkelijk voorbeeld is Tune-a-Video, waarmee één tekst-videopaar kan worden gebruikt om een vooraf getraind tekst-naar-beeldmodel te verfijnen en waarmee men de video-inhoud kan wijzigen terwijl de beweging behouden blijft.
Toekomst van het tekst-naar-video AI-model
Hollywood's tekst-naar-video en kunstmatige intelligentie (AI) toekomst zit vol met kansen en moeilijkheden. We kunnen veel complexere en levensechte door AI gegenereerde video's verwachten naarmate deze generatieve AI-systemen zich ontwikkelen en bekwamer worden in het produceren van video's op basis van tekstprompts. De mogelijkheden die programma’s als Runway’s Gen2, NVIDIA’s NeRF en Google’s Transframer bieden, vormen slechts het topje van de ijsberg. Complexere emotionele expressies, real-time videobewerking en zelfs de mogelijkheid om lange speelfilms te maken vanaf een tekstprompt zijn mogelijke toekomstige ontwikkelingen. Storyboard-visualisatie tijdens de pre-productie kan bijvoorbeeld worden bereikt met tekst-naar-video-technologie, waardoor regisseurs toegang krijgen tot een onvoltooide versie van een scène voordat deze wordt opgenomen. Dit kan resulteren in besparingen op het gebied van middelen en tijd, waardoor de efficiëntie van het filmmaakproces wordt verbeterd. Deze tools kunnen ook worden gebruikt om snel en betaalbaar videomateriaal van hoge kwaliteit te produceren voor marketing- en promotiedoeleinden. Ze kunnen ook worden gebruikt om boeiende video's te maken.
Laatste nieuws over het tekst-naar-video AI-model
- Zeroscope, een gratis en open-source tekst-naar-video-technologie, is een concurrent van Gen-2 van Runway ML. Het doel is om geschreven woorden om te zetten in dynamische beelden, met een hogere resolutie en een betere beeldverhouding van 16:9. Verkrijgbaar in twee versies, Zeroscope_v2 567w en Zeroscope_v2 XL, vereist 7.9 GB VRam en introduceert offsetruis om de gegevensdistributie te verbeteren. Zeroscope is een levensvatbaar open-source alternatief voor Runway's Gen-2 en biedt een diverser aanbod aan realistische video's.
- VideoregisseurGPT is een innovatieve benadering voor het genereren van tekst-naar-video, waarbij Large Language Models (LLM's) worden gecombineerd met videoplanning om nauwkeurige en consistente video's met meerdere scènes te creëren. Het gebruikt LLM's als een meester in het vertellen van verhalen, waarbij tekstbeschrijvingen op scèneniveau, objectlijsten en frame-voor-frame lay-outs worden gemaakt. Layout2Vid, een videogeneratiemodule, biedt ruimtelijke controle over objectlay-outs. De Masterpiece-modellen van Yandex en de Gen-2-modellen van Runway bieden toegankelijkheid en eenvoud, terwijl ze ook de creatie en het delen van content op sociale-mediaplatforms verbeteren.
- Yandex heeft een nieuwe functie geïntroduceerd genaamd Masterpiece, waarmee gebruikers korte video's van maximaal 4 seconden kunnen maken met een framesnelheid van 24 frames per seconde. De technologie maakt gebruik van de cascaded diffusiemethode om opeenvolgende videoframes te maken, waardoor gebruikers een breed scala aan inhoud kunnen genereren. Het Masterpiece-platform vormt een aanvulling op de bestaande mogelijkheden, waaronder het maken van afbeeldingen en tekstberichten. Het neurale netwerk genereert video's via op tekst gebaseerde beschrijvingen, frameselectie en geautomatiseerde generatie. De functie is populair geworden en is momenteel exclusief beschikbaar voor actieve gebruikers.
Nieuwste sociale berichten over het tekst-naar-video AI-model
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Viktoriia schrijft over verschillende technologische onderwerpen, waaronder Web3.0, AI en cryptocurrencies. Haar uitgebreide ervaring stelt haar in staat inzichtelijke artikelen te schrijven voor een breder publiek.
Meer artikelen
Viktoriia schrijft over verschillende technologische onderwerpen, waaronder Web3.0, AI en cryptocurrencies. Haar uitgebreide ervaring stelt haar in staat inzichtelijke artikelen te schrijven voor een breder publiek.
