Модель искусственного интеллекта для преобразования текста в видео
Что такое модель искусственного интеллекта для преобразования текста в видео?
Подсказки на естественном языке — это входные данные, используемые моделями преобразования текста в видео для создания видеороликов. Эти модели понимают контекст и семантику входного текста, а затем создают соответствующую видеопоследовательность, используя сложные обучение с помощью машиныподходы, глубокое обучение или рекуррентные нейронные сети. Преобразование текста в видео — быстро развивающаяся область, требующая огромных объемов данных и вычислительной мощности для обучения. Их можно использовать для помощи в процессе кинопроизводства или для создания развлекательных или рекламных видеороликов.
| Похожие страницы:: 50 лучших подсказок AI для преобразования текста в видео: простая анимация изображений |
Понимание модели искусственного интеллекта для преобразования текста в видео
Подобно проблеме преобразования текста в изображение, создание текста в видео изучается всего несколько лет. Более ранние исследования в основном генерировали кадры с подписями авторегрессионным способом с использованием методов на основе GAN и VAE. Эти исследования ограничиваются исследованием низкого разрешения, малых расстояний и уникальных, изолированных движений, хотя они и заложили основу для новой проблемы компьютерного зрения.
В следующей волне исследований по преобразованию текста в видео использовались структуры-трансформеры, основанные на успехе крупномасштабных предварительно обученных моделей трансформеров в тексте (GPT-3) и картинку (ДАЛЛ-И). В то время как такие работы, как TATS, представляют собой гибридные подходы, включающие VQGAN для создания изображений с чувствительным ко времени модулем преобразователя для последовательной генерации кадров, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTи CogVideo предлагают платформы на основе трансформаторов. «Фенаки», одна из работ второй волны, особенно интригует, поскольку позволяет создавать сколь угодно длинные фильмы, основанные на серии подсказок или повествовании. Аналогичным образом, NUWA-Infinity позволяет создавать расширенные, высокопроизводительныеdefiДля создания фильмов, предложив авторегрессионную, а не авторегрессионную технику генерации для бесконечного синтеза изображений и видео из текстовых входов. Однако модели NUWA и Phenaki недоступны широкой публике.
Большинство моделей преобразования текста в видео третьей и текущей волны включают топологии, основанные на диффузии. Модели диффузии показали впечатляющие результаты в создании насыщенных, гиперреалистичных и разнообразных изображений. Это вызвало интерес к применению моделей диффузии в других областях, включая аудио, 3D и, в последнее время, видео. Модели диффузии видео (VDM), которые расширяют модели диффузии в области видео, и MagicVideo, которая предлагает структуру для создания видеоклипов в скрытом пространстве низкой размерности и заявляет о значительном преимуществе эффективности по сравнению с VDM, являются предшественниками этого поколения моделей. . Еще одним заслуживающим внимания примером является Tune-a-Video, который позволяет использовать одну пару текст-видео для точной настройки предварительно обученной модели преобразования текста в изображение и позволяет изменять видеоконтент, сохраняя при этом движение.
| Похожие страницы:: 10+ лучших генераторов искусственного интеллекта для преобразования текста в видео: мощные и бесплатные |
Будущее модели искусственного интеллекта для преобразования текста в видео
Голливудская технология преобразования текста в видео и искусственный интеллект (ИИ) Будущее полно возможностей и трудностей. Мы можем ожидать гораздо более сложных и реалистичных видеороликов, созданных ИИ, по мере того, как эти генеративные системы ИИ будут развиваться и становиться более опытными в создании видео из текстовых подсказок. Возможности, предлагаемые такими программами, как Gen2 от Runway, NeRF от NVIDIA и Transframer от Google, — это лишь верхушка айсберга. В будущем возможны более сложные выражения эмоций, редактирование видео в реальном времени и даже возможность создавать полнометражные художественные фильмы из текстовой подсказки. Например, визуализация раскадровки во время подготовки к съемкам может осуществляться с помощью технологии преобразования текста в видео, предоставляя режиссерам доступ к незавершенной версии сцены еще до ее съемки. Это может привести к экономии ресурсов и времени, повышая эффективность процесса кинопроизводства. Эти инструменты также можно использовать для быстрого и недорогого создания высококачественных видеоматериалов в маркетинговых и рекламных целях. Их также можно использовать для создания захватывающих видеороликов.
Последние новости о модели искусственного интеллекта для преобразования текста в видео
- Zeroscope, бесплатная технология преобразования текста в видео с открытым исходным кодом, является конкурентом Gen-2 от Runway ML. Его цель — преобразовать написанные слова в динамичные визуальные эффекты, предлагая более высокое разрешение и более близкое соотношение сторон 16:9. Доступен в двух версиях: Zeroscope_v2 567w и Zeroscope_v2 XL. Он требует 7.9 ГБ видеопамяти и вводит шум смещения для улучшения распределения данных. Zeroscope — это жизнеспособная альтернатива Runway Gen-2 с открытым исходным кодом, предлагающая более разнообразный набор реалистичных видеороликов.
- ВидеорежиссерGPT — это инновационный подход к преобразованию текста в видео, сочетающий модели большого языка (LLM) с планированием видео для создания точных и последовательных многосценных видеороликов. Он использует LLM в качестве мастера повествования, создавая текстовые описания на уровне сцены, списки объектов и покадровые макеты. Layout2Vid, модуль генерации видео, обеспечивает пространственный контроль над расположением объектов. Модели Yandex Masterpiece и Runway Gen-2 предлагают доступность и простоту, а также улучшают создание контента и его распространение на платформах социальных сетей.
- Яндекс представил новую функцию Masterpiece, которая позволяет пользователям создавать короткие видеоролики длительностью до 4 секунд с частотой кадров 24 кадра в секунду. Технология использует метод каскадной диффузии для создания последующих видеокадров, что позволяет пользователям создавать широкий спектр контента. Платформа Masterpiece дополняет существующие возможности, включая создание изображений и текстовые публикации. Нейронная сеть генерирует видео с помощью текстовых описаний, выбора кадров и автоматической генерации. Функция завоевала популярность и на данный момент доступна исключительно активным пользователям.
Последние публикации в социальных сетях о модели искусственного интеллекта для преобразования текста в видео
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Виктория пишет на различные технологические темы, в том числе Web3.0, ИИ и криптовалюты. Ее обширный опыт позволяет ей писать содержательные статьи для более широкой аудитории.
Другие статьи
Виктория пишет на различные технологические темы, в том числе Web3.0, ИИ и криптовалюты. Ее обширный опыт позволяет ей писать содержательные статьи для более широкой аудитории.
