Model AI text-to-video
Ce este modelul AI text-to-video?
Solicitările în limbaj natural sunt introducerea utilizată de modelele text-to-video pentru a crea videoclipuri. Aceste modele înțeleg contextul și semantica textului introdus și apoi produc o secvență video corespunzătoare folosind masina de învățare, abordări de învățare profundă sau rețele neuronale recurente. Text-to-video este un domeniu în dezvoltare rapidă care necesită cantități enorme de date și putere de procesare pentru a fi instruit. Acestea pot fi folosite pentru a ajuta la procesul de realizare a filmului sau pentru a produce videoclipuri distractive sau promoționale.
Înțelegerea modelului AI text-to-video
Similar cu problema text-to-image, producția text-to-video a fost studiată doar de câțiva ani în acest moment. Studiile anterioare au generat în cea mai mare parte cadre cu subtitrări în mod automat regresiv folosind tehnici bazate pe GAN și VAE. Aceste studii sunt limitate la rezoluție scăzută, rază scurtă și mișcări unice, izolate, chiar dacă au pus bazele unei noi probleme de vedere computerizată.
Următorul val de cercetări de generare text-to-video a folosit structuri de transformatoare, atrase de succesul modelelor de transformatoare preantrenate la scară largă în text (GPT-3) și imagine (DALL-E). În timp ce lucrări precum TATS prezintă abordări hibride care includ VQGAN pentru crearea de imagini cu un modul transformator sensibil la timp pentru generarea de cadre secvențiale, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTși CogVideo propun cadre bazate pe transformatoare. Phenaki, una dintre lucrările din acest al doilea val, este deosebit de intrigant, deoarece vă permite să creați filme arbitrar lungi bazate pe o serie de sugestii sau o narațiune. În mod similar, NUWA-Infinity permite crearea de extinde, înaltedefifilme prin propunerea unei tehnici de generare autoregresivă peste autoregresivă pentru sinteză nesfârșită de imagini și video din intrări de text. Cu toate acestea, modelele NUWA și Phenaki nu sunt accesibile publicului larg.
Majoritatea modelelor text-to-video din al treilea val și curent includ topologii bazate pe difuzie. Modelele de difuzie au arătat rezultate impresionante în generarea de imagini bogate, hiperrealiste și variate. Acest lucru a stârnit interesul pentru aplicarea modelelor de difuzie în alte domenii, inclusiv audio, 3D și, mai recent, video. Video Diffusion Models (VDM), care extind modelele de difuzie în domeniul video, și MagicVideo, care sugerează un cadru pentru producerea de clipuri video într-un spațiu latent cu dimensiuni reduse și pretinde beneficii semnificative de eficiență față de VDM, sunt precursorii acestei generații de modele. . Un alt exemplu demn de remarcat este Tune-a-Video, care permite ca o pereche text-video să fie utilizată pentru a regla fin un model text-to-image pregătit în prealabil și permite modificarea conținutului video menținând mișcarea.
Viitorul modelului AI text-to-video
text-to-video de la Hollywood și inteligență artificială Viitorul (AI) este plin de oportunități și dificultăți. S-ar putea să anticipăm videoclipuri mult mai complexe și mai realiste generate de AI, pe măsură ce aceste sisteme AI generative se dezvoltă și devin mai pricepuți în producerea videoclipurilor din mesaje text. Posibilitățile oferite de programe precum Runway’s Gen2, NVIDIA’s NeRF și Google’s Transframer sunt doar vârful aisbergului. Expresii emoționale mai complexe, editare video în timp real și chiar capacitatea de a crea lungmetraje de lungmetraj dintr-un mesaj text sunt posibile dezvoltări viitoare. De exemplu, vizualizarea storyboard-ului în timpul pre-producției ar putea fi realizată cu tehnologia text-to-video, oferind regizorilor acces la o versiune neterminată a unei scene înainte ca aceasta să fie filmată. Acest lucru ar putea duce la economii de resurse și timp, îmbunătățind eficiența procesului de realizare a filmului. Aceste instrumente pot fi, de asemenea, folosite pentru a produce rapid și la un preț accesibil materiale video de înaltă calitate din motive de marketing și promovare. De asemenea, pot fi folosite pentru a crea videoclipuri captivante.
Ultimele știri despre modelul AI text-to-video
- Zeroscope, o tehnologie text-to-video gratuită și open-source, este un concurent al Runway ML Gen-2. Acesta își propune să transforme cuvintele scrise în imagini dinamice, oferind o rezoluție mai mare și un raport de aspect mai apropiat de 16:9. Disponibil în două versiuni, Zeroscope_v2 567w și Zeroscope_v2 XL, necesită 7.9 GB de VRam și introduce zgomot de compensare pentru a îmbunătăți distribuția datelor. Zeroscope este o alternativă viabilă și open-source la Gen-2 de la Runway, oferind o gamă mai diversă de videoclipuri realiste.
- VideoDirectorGPT este o abordare inovatoare pentru generarea text-to-video, combinând modele de limbaj mari (LLM) cu programarea video pentru a crea videoclipuri precise și consistente în mai multe scene. Folosește LLM-urile ca maestru de povestire, creând descrieri de text la nivel de scenă, liste de obiecte și machete cadru cu cadru. Layout2Vid, un modul de generare video, oferă control spațial asupra aspectului obiectelor. Modelele Yandex Masterpiece și Runway Gen-2 oferă accesibilitate și simplitate, îmbunătățind în același timp crearea de conținut și partajarea pe platformele de social media.
- Yandex a introdus o nouă caracteristică numită Masterpiece, care permite utilizatorilor să creeze videoclipuri scurte cu o durată de până la 4 secunde cu o rată de cadre de 24 de cadre pe secundă. Tehnologia folosește metoda de difuzie în cascadă pentru a crea cadre video ulterioare, permițând utilizatorilor să genereze o gamă largă de conținut. Platforma Masterpiece completează capabilitățile existente, inclusiv crearea de imagini și postări de text. Rețeaua neuronală generează videoclipuri prin descrieri bazate pe text, selecție de cadre și generare automată. Funcția a câștigat popularitate și în prezent este disponibilă exclusiv pentru utilizatorii activi.
Ultimele postări sociale despre modelul AI text-to-video
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Viktoriia este un scriitor pe o varietate de subiecte tehnologice, inclusiv Web3.0, AI și criptomonede. Experiența ei vastă îi permite să scrie articole interesante pentru un public mai larg.
Mai multe articole
Viktoriia este un scriitor pe o varietate de subiecte tehnologice, inclusiv Web3.0, AI și criptomonede. Experiența ei vastă îi permite să scrie articole interesante pentru un public mai larg.
