Google introduce dinamica generativă inovatoare a imaginilor care simulează scene dinamice în imagini statice
Google a dezvăluit un Dinamica imaginii generative, o abordare nouă permite transformarea unui o singură imagine statică într-un videoclip fără întreruperi sau o scenă dinamică interactivă, oferind o gamă largă de aplicații practice.
La baza acestei tehnologii de pionierat se află modelarea unui spațiu-imagine înainte de dinamica scenei. Obiectivul este de a crea o înțelegere cuprinzătoare a modului în care obiectele și elementele dintr-o imagine se pot comporta atunci când sunt supuse la diferite interacțiuni dinamice. Această înțelegere poate fi apoi utilizată pentru a simula răspunsul dinamicii obiectelor la interacțiunile utilizatorului în mod eficient.
Caracteristica cheie a acestei tehnologii este capacitatea de a genera videoclipuri în buclă fără întreruperi. Prin valorificarea spațiului imaginii dinaintea dinamicii scenei, sistemul Google poate extrapola și extinde mișcarea elementelor dintr-o imagine, transformând-o într-o buclă video captivantă și continuă. Această funcționalitate deschide numeroase posibilități creative pentru creatorii și designerii de conținut.
Tehnologia permite utilizatorilor să interacționeze realist cu obiectele din imagini statice. Simulând răspunsul dinamicii obiectelor la excitația utilizatorului, sistemul Google permite acest lucru experiențe captivante și interactive în cadrul imaginilor. Acest lucru are potențialul de a revoluționa spații metaverse și modul în care utilizatorii interacționează cu conținutul vizual.
Fundamentul acestei inovații stă într-un model meticulos antrenat. Modelul Google învață dintr-un set vast de date de traiectorii de mișcare extrase din secvențe video reale care prezintă mișcare naturală, oscilantă. Aceste secvențe includ scene cu elemente precum copaci care se leagănă, flori care se mișcă, lumânări care pâlpâie și haine care se umfla în vânt. Acest set de date divers permite modelului să înțeleagă o gamă largă de comportamente dinamice.
Când este prezentat cu a o singură imagine, modelul antrenat folosește un proces de eșantionare de difuzie coordonat în funcție de frecvență. Acest proces prezice o reprezentare a mișcării pe termen lung per pixel în domeniul Fourier, numită o textură de mișcare stohastică neuronală. Această reprezentare este apoi transformată în traiectorii de mișcare densă care acoperă un întreg videoclip. Cuplate cu un modul de randare bazat pe imagini, aceste traiectorii pot fi valorificate pentru diverse aplicații practice.
În comparație cu prioritățile peste pixelii RGB bruti, prioritățile peste mișcare captează o structură subdimensională mai fundamentală, de dimensiuni inferioare, care explică eficient variațiile valorilor pixelilor. Acest lucru duce la o generare mai coerentă pe termen lung și un control mai fin asupra animațiilor în comparație cu metodele anterioare care funcționează animație de imagine prin sinteză video brută.
Reprezentarea mișcării generate este convenabilă pentru o serie de aplicații din aval, cum ar fi crearea de videoclipuri în bucle fără întreruperi, editarea mișcării generate și activarea interactivă. imagini dinamice, simulând răspunsul dinamicii obiectelor la forțele aplicate de utilizator.
Citiți mai multe subiecte conexe:
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
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
Mai multe articole
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
