Modelo de IA de texto para vídeo
O que é o modelo de IA de texto para vídeo?
Os prompts de linguagem natural são a entrada usada pelos modelos de texto para vídeo para criar vídeos. Esses modelos compreendem o contexto e a semântica do texto de entrada e, em seguida, produzem uma sequência de vídeo correspondente usando recursos sofisticados. aprendizado de máquina, aprendizagem profunda ou abordagens de redes neurais recorrentes. A conversão de texto em vídeo é uma área em rápido desenvolvimento que requer enormes quantidades de dados e poder de processamento para ser treinada. Eles podem ser usados para ajudar no processo de filmagem ou para produzir vídeos divertidos ou promocionais.
Compreensão do modelo de IA de texto para vídeo
Semelhante ao problema de texto para imagem, a produção de texto para vídeo só foi estudada há alguns anos. Estudos anteriores geraram principalmente quadros com legendas de forma auto-regressiva usando técnicas baseadas em GAN e VAE. Esses estudos são restritos a movimentos isolados, de baixa resolução e de curto alcance, embora tenham lançado as bases para um novo problema de visão computacional.
A onda seguinte de pesquisa de geração de texto para vídeo usou estruturas de transformadores, atraídas pelo sucesso de modelos de transformadores pré-treinados em grande escala em texto (GPT-3) e imagem (DALL-E). Enquanto trabalhos como TATS apresentam abordagens híbridas que incluem VQGAN para criação de imagens com um módulo transformador sensível ao tempo para geração sequencial de quadros, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTe CogVideo propõem estruturas baseadas em transformadores. Phenaki, uma das obras desta segunda onda, é especialmente intrigante porque permite criar filmes arbitrariamente longos a partir de uma série de sugestões, ou de uma narrativa. Da mesma forma, o NUWA-Infinity permite a criação de ambientes estendidos e de alta qualidade.defifilmes de nição, propondo uma técnica de geração autoregressiva sobre autorregressiva para síntese infinita de imagens e vídeos a partir de entradas de texto. Contudo, os modelos NUWA e Phenaki não são acessíveis ao público em geral.
A maioria dos modelos de texto para vídeo na terceira onda e na atual inclui topologias baseadas em difusão. Os modelos de difusão mostraram resultados impressionantes na geração de imagens ricas, hiper-realistas e variadas. Isto despertou interesse na aplicação de modelos de difusão a outros domínios, incluindo áudio, 3D e, mais recentemente, vídeo. Os Modelos de Difusão de Vídeo (VDM), que expandem os modelos de difusão para o domínio do vídeo, e o MagicVideo, que sugere uma estrutura para a produção de videoclipes em um espaço latente de baixa dimensão e afirma benefícios significativos de eficiência em relação ao VDM, são os precursores desta geração de modelos. . Outro exemplo digno de nota é o Tune-a-Video, que permite que um par texto-vídeo seja usado para ajustar um modelo pré-treinado de texto para imagem e permite alterar o conteúdo do vídeo enquanto mantém o movimento.
Futuro do modelo de IA de texto para vídeo
Texto para vídeo de Hollywood e inteligência artificial O futuro da (IA) está repleto de oportunidades e dificuldades. Podemos antecipar vídeos gerados por IA muito mais complexos e realistas à medida que esses sistemas generativos de IA se desenvolvem e se tornam mais proficientes na produção de vídeos a partir de prompts de texto. As possibilidades oferecidas por programas como Gen2 da Runway, NeRF da NVIDIA e Transframer do Google são apenas a ponta do iceberg. Expressões emocionais mais complexas, edição de vídeo em tempo real e até mesmo a capacidade de criar longas-metragens a partir de um texto são possíveis desenvolvimentos futuros. Por exemplo, a visualização do storyboard durante a pré-produção pode ser realizada com tecnologia de texto para vídeo, dando aos diretores acesso a uma versão inacabada de uma cena antes de ela ser filmada. Isso pode resultar em economia de recursos e tempo, melhorando a eficiência do processo de filmagem. Essas ferramentas também podem ser usadas para produzir material de vídeo de alta qualidade de forma rápida e econômica para fins promocionais e de marketing. Eles também podem ser usados para criar vídeos cativantes.
Últimas notícias sobre o modelo de IA de texto para vídeo
- Zeroscope, uma tecnologia de texto para vídeo gratuita e de código aberto, é concorrente do Gen-2 da Runway ML. O objetivo é transformar palavras escritas em imagens dinâmicas, oferecendo maior resolução e proporção de aspecto 16:9 mais próxima. Disponível em duas versões, Zeroscope_v2 567w e Zeroscope_v2 XL, requer 7.9 GB de VRam e introduz ruído de deslocamento para melhorar a distribuição de dados. Zeroscope é uma alternativa viável de código aberto ao Gen-2 da Runway, oferecendo uma gama mais diversificada de vídeos realistas.
- Diretor de VídeoGPT é uma abordagem inovadora para geração de texto para vídeo, combinando Large Language Models (LLMs) com agendamento de vídeo para criar vídeos multicenas precisos e consistentes. Ele usa LLMs como mestre em contar histórias, elaborando descrições de texto em nível de cena, listas de objetos e layouts quadro a quadro. Layout2Vid, um módulo de geração de vídeo, fornece controle espacial sobre layouts de objetos. Os modelos Masterpiece da Yandex e Gen-2 da Runway oferecem acessibilidade e simplicidade, ao mesmo tempo que melhoram a criação e compartilhamento de conteúdo em plataformas de mídia social.
- Yandex introduziu um novo recurso chamado Masterpiece, que permite aos usuários criar vídeos curtos com duração de até 4 segundos com uma taxa de quadros de 24 quadros por segundo. A tecnologia utiliza o método de difusão em cascata para criar quadros de vídeo subsequentes, permitindo aos usuários gerar uma ampla variedade de conteúdo. A plataforma Masterpiece complementa os recursos existentes, incluindo criação de imagens e postagens de texto. A rede neural gera vídeos por meio de descrições baseadas em texto, seleção de quadros e geração automatizada. O recurso ganhou popularidade e atualmente está disponível exclusivamente para usuários ativos.
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Sobre o autor
Viktoriia é escritora sobre uma variedade de tópicos de tecnologia, incluindo Web3.0, IA e criptomoedas. Sua vasta experiência lhe permite escrever artigos perspicazes para um público mais amplo.
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