Gen-1: AI ustvarja nove videoposnetke iz obstoječih s kombiniranjem pozivov in slik
Na kratko
Gen-1 je nevronska mreža, ki lahko z združevanjem ustvari nove videoposnetke iz obstoječih pozive in slike.
Lahko bi ga uporabili tudi za ustvarjanje popolnoma novih videoposnetkov iz nič.
Možnost ustvarjanja novih videoposnetkov iz obstoječih ima številne možne uporabe.
RunWayML, startup z umetno inteligenco, je napovedal, nov izdelek, imenovan Gen-1, nevronska mreža, ki lahko ustvari nove videoposnetke iz obstoječih s kombiniranjem pozivov in slik. Dolga leta so bile nevronske mreže omejene na nalogo prenosa sloga, ki je proces zajemanja slike in dodajanja sloga druge slike nanjo. Tako dobimo tiste prenosne videoposnetke v slogu trippy globokega učenja, kjer je na primer pokrajina upodobljena v slogu Van Goghove Zvezdne noči.
Zdaj, z Gen-1, lahko nevronske mreže naredijo več kot le prenos sloga. Ustvari lahko nove videoposnetke iz nič, pri čemer kot vhod uporabi pozive in slike. To odpira povsem nove možnosti za Videoposnetki, ustvarjeni z umetno inteligenco. Trenutno so videoposnetki, ki jih ustvari Gen-1, kratki in preprosti. Toda z razvojem tehnologije lahko pričakujemo bolj zapletene in realistične videoposnetke, ki jih ustvarja AI.
| Priporočena objava: Reproduktivno zdravje moških se izboljša z gledanjem videoposnetkov za odrasle v virtualni resničnosti |
Kaj je Gen-1?
Močna orodja za ustvarjanje in urejanje slik so odklenjena z besedilnim vodenjem modeli generativne difuzije. Medtem ko so bili ti uporabljeni pri ustvarjanju videoposnetkov, sedanje metode za urejanje vsebine že obstoječega materiala ob ohranjanju njegove strukture zahtevajo drago prekvalificiranje za vsak vnos ali pa so odvisne od tveganega širjenja sprememb slike med sličicami.
Razvijalci opisujejo model za strukturno in vsebinsko vodeno video difuzijo, ki spreminja filme na podlagi pisnih ali vizualnih opisov želenega rezultata. Zaradi nezadostnega ločevanja se pojavijo konflikti med spremembami vsebine, ki jih posreduje uporabnik, in predstavitvami strukture. Dokazujejo, da je strukturo in celovitost vsebine mogoče nadzorovati z usposabljanjem o monokularnih ocenah globine z različnimi stopnjami podrobnosti.
Sintetizirajte nove videoposnetke na realističen in dosleden način z uporabo kompozicije in sloga slikovnega ali besedilnega poziva v strukturi vašega izvornega videa. Kot bi snemali nekaj novega, ne da bi dejansko karkoli posneli.
Prenos sloga slike ali poziva na vsak okvir videoposnetka je lahko odličen način za poenotenje vašega projekta, mu dajte splošno vizualno temo in ustvarite doslednost.
Z uporabo programske opreme in kreativnega oblikovanja je mogoče modele spremeniti v estetsko prijetne in interaktivne upodobitve, ki oživijo vizijo uporabnika.
S funkcijami za urejanje videa je enostavno izolirati dele videa in jih izboljšati z besedilnimi pozivi.
Uporaba vhodne slike oz poziv na neteksturirane upodobitve lahko močno izboljša njihov realističen videz in oživi 3D modele.
Runway Research se posveča izgradnji multimodalnih sistemov umetne inteligence, ki omogočajo nove oblike ustvarjalnosti. Gen-1 predstavlja še enega od naših ključnih korakov naprej v tej misiji. Če ste kreativec, ki želi eksperimentirati s prihodnostjo pripovedovanja zgodb, spodaj zahtevajte dostop.
Gen-1 je mogoče uporabiti tudi za ustvarjanje popolnoma novih videoposnetkov iz nič. Uporablja se lahko za številne namene, vključno z ustvarjanjem novih različic obstoječih filmov ali ustvarjanjem povsem novih filmov. Ta novica bo zagotovo navdušila filmske ustvarjalce in druge ustvarjalce, ki vedno iščejo nove načine za premikanje meja svoje umetnosti. Z Gen-1 imajo sedaj na voljo novo zmogljivo orodje.
Sposobnost, da ustvarjanje novih video posnetkov izmed obstoječih ima številne možne uporabe. Lahko bi ga na primer uporabili za ustvarjanje novih različic obstoječe video vsebine, tako da bi ga lahko uporabili za ustvarjanje alternativnih različic prizorov ali posnetkov, ki so lahko predragi ali logistično težki za snemanje.
Zaprosite lahko za uporabo modela, medtem ko je v beta testiranju tukaj.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
