Model sztucznej inteligencji zamiany tekstu na wideo
Co to jest model AI zamiany tekstu na wideo?
Podpowiedzi w języku naturalnym to dane wejściowe wykorzystywane w modelach zamiany tekstu na wideo do tworzenia filmów. Modele te rozumieją kontekst i semantykę tekstu wejściowego, a następnie tworzą odpowiednią sekwencję wideo przy użyciu wyrafinowanych metod uczenie maszynowe, głębokiego uczenia się lub metod rekurencyjnych sieci neuronowych. Przetwarzanie tekstu na wideo to szybko rozwijający się obszar, który wymaga ogromnych ilości danych i mocy obliczeniowej do szkolenia. Można je wykorzystać do pomocy w procesie kręcenia filmów lub do tworzenia filmów rozrywkowych lub promocyjnych.
Zrozumienie modelu AI zamiany tekstu na wideo
Podobnie jak w przypadku problemu zamiany tekstu na obraz, produkcją tekstu na wideo zajmuje się obecnie dopiero od kilku lat. Wcześniejsze badania generowały głównie klatki z podpisami w sposób autoregresyjny przy użyciu technik opartych na GAN i VAE. Badania te ograniczają się do niskiej rozdzielczości, krótkiego zasięgu i unikalnych, izolowanych ruchów, mimo że położyły podwaliny pod nowatorski problem widzenia komputerowego.
Następna fala badań nad generacją tekstu na wideo wykorzystywała konstrukcje transformatorów, zainspirowana sukcesem wielkoskalowych, wstępnie wytrenowanych modeli transformatorów w tekście (GPT-3) i obraz (DALL-E). Podczas gdy prace takie jak TATS prezentują podejścia hybrydowe, które obejmują VQGAN do tworzenia obrazu z modułem transformatora czułego na czas do sekwencyjnego generowania klatek, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTi CogVideo oferują platformy oparte na transformatorach. Fenaki, jedno z dzieł tej drugiej fali, jest szczególnie intrygujące, ponieważ pozwala na tworzenie dowolnie długich filmów w oparciu o ciąg podpowiedzi, czyli narrację. Podobnie NUWA-Infinity umożliwia tworzenie rozbudowanych, wysokowydajnychdefifilmów, proponując technikę generowania autoregresyjnego zamiast autoregresyjnego, umożliwiającą nieskończoną syntezę obrazów i wideo z danych wejściowych tekstowych. Jednak modele NUWA i Phenaki nie są dostępne dla ogółu społeczeństwa.
Większość modeli zamiany tekstu na wideo w trzeciej i obecnej fali obejmuje topologie oparte na dyfuzji. Modele dyfuzyjne wykazały imponujące wyniki w generowaniu bogatych, hiperrealistycznych i różnorodnych obrazów. Wywołało to zainteresowanie zastosowaniem modeli dyfuzji w innych dziedzinach, w tym w audio, 3D, a ostatnio także w wideo. Prekursorami tej generacji modeli są modele dyfuzji wideo (VDM), które rozszerzają modele dyfuzji na dziedzinę wideo, oraz MagicVideo, który sugeruje ramy do tworzenia klipów wideo w niskowymiarowej przestrzeni ukrytej i zapewnia znaczną poprawę wydajności w porównaniu z VDM. . Innym godnym uwagi przykładem jest Tune-a-Video, które umożliwia użycie jednej pary tekst-wideo do dostrojenia wstępnie wytrenowanego modelu zamiany tekstu na obraz i pozwala na zmianę treści wideo przy jednoczesnym zachowaniu ruchu.
| Związane z: Ponad 10 najlepszych generatorów sztucznej inteligencji do zamiany tekstu na wideo: potężne i bezpłatne |
Przyszłość modelu sztucznej inteligencji zamiany tekstu na wideo
Hollywoodzkie przetwarzanie tekstu na wideo i sztuczna inteligencja Przyszłość (AI) jest pełna możliwości i trudności. Możemy spodziewać się znacznie bardziej złożonych i realistycznych filmów generowanych przez sztuczną inteligencję, w miarę jak te generatywne systemy sztucznej inteligencji będą się rozwijać i zyskiwać większą biegłość w tworzeniu filmów na podstawie podpowiedzi tekstowych. Możliwości oferowane przez programy takie jak Runway Gen2, NeRF firmy NVIDIA i Transframer firmy Google to tylko wierzchołek góry lodowej. Możliwe przyszłe zmiany to bardziej złożone wyrażanie emocji, edycja wideo w czasie rzeczywistym, a nawet możliwość tworzenia pełnometrażowych filmów fabularnych na podstawie podpowiedzi tekstowych. Na przykład wizualizacja scenorysu na etapie przedprodukcyjnym może zostać zrealizowana przy użyciu technologii zamiany tekstu na wideo, dając reżyserom dostęp do niedokończonej wersji sceny przed jej nakręceniem. Może to skutkować oszczędnością zasobów i czasu, poprawiając efektywność procesu tworzenia filmu. Narzędzia te można również wykorzystać do szybkiego i niedrogiego tworzenia wysokiej jakości materiałów wideo do celów marketingowych i promocyjnych. Można ich również używać do tworzenia wciągających filmów.
Najnowsze wiadomości na temat modelu sztucznej inteligencji zamiany tekstu na wideo
- Zeroskop, bezpłatna technologia przetwarzania tekstu na wideo o otwartym kodzie źródłowym, jest konkurentem Gen-2 firmy Runway ML. Ma na celu przekształcenie słów pisanych w dynamiczne efekty wizualne, oferując wyższą rozdzielczość i bliższe proporcje 16:9. Dostępny w dwóch wersjach, Zeroskop_v2 567w i Zeroskop_v2 XL, wymaga 7.9 GB pamięci VRam i wprowadza szum offsetowy w celu poprawy dystrybucji danych. Zeroskop to realna alternatywa typu open source dla Runway Gen-2, oferująca bardziej zróżnicowaną gamę realistycznych filmów.
- Reżyser wideoGPT to innowacyjne podejście do generowania tekstu na wideo, łączące modele wielkojęzykowe (LLM) z harmonogramem wideo w celu tworzenia precyzyjnych i spójnych filmów obejmujących wiele scen. Wykorzystuje LLM jako mistrza opowiadania historii, tworząc opisy tekstowe na poziomie sceny, listy obiektów i układy klatka po klatce. Layout2Vid, moduł generowania wideo, zapewnia przestrzenną kontrolę nad układami obiektów. Modele Yandex Masterpiece i Runway Gen-2 zapewniają dostępność i prostotę, a jednocześnie usprawniają tworzenie i udostępnianie treści na platformach mediów społecznościowych.
- Yandex wprowadził nową funkcję o nazwie Masterpiece, która pozwala użytkownikom tworzyć krótkie filmy trwające do 4 sekund z szybkością 24 klatek na sekundę. Technologia wykorzystuje metodę dyfuzji kaskadowej do tworzenia kolejnych klatek wideo, umożliwiając użytkownikom generowanie szerokiej gamy treści. Platforma Masterpiece uzupełnia istniejące możliwości, w tym tworzenie obrazów i postów tekstowych. Sieć neuronowa generuje filmy na podstawie opisów tekstowych, wyboru klatek i automatycznego generowania. Funkcja zyskała popularność i jest obecnie dostępna wyłącznie dla aktywnych użytkowników.
Najnowsze posty społecznościowe na temat modelu AI zamiany tekstu na wideo
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Viktoriia jest autorką poruszającą różnorodne tematy technologiczne, w tym m.in Web3.0, sztuczna inteligencja i kryptowaluty. Jej bogate doświadczenie pozwala jej pisać wnikliwe artykuły dla szerszego grona odbiorców.
Więcej artykułów
Viktoriia jest autorką poruszającą różnorodne tematy technologiczne, w tym m.in Web3.0, sztuczna inteligencja i kryptowaluty. Jej bogate doświadczenie pozwala jej pisać wnikliwe artykuły dla szerszego grona odbiorców.
