Model AI za pretvorbo besedila v video
Kaj je model AI za pretvorbo besedila v video?
Pozivi v naravnem jeziku so vhodni podatki, ki jih modeli besedila v video uporabljajo za ustvarjanje videoposnetkov. Ti modeli razumejo kontekst in semantiko vnesenega besedila in nato ustvarijo ustrezno video sekvenco z uporabo sofisticiranih strojno učenje, pristopi globokega učenja ali ponavljajočih se nevronskih mrež. Pretvorba besedila v video je hitro razvijajoče se področje, ki za usposabljanje zahteva ogromne količine podatkov in procesorske moči. Lahko se uporabijo za pomoč pri filmskem procesu ali za produkcijo zabavnih ali promocijskih videov.
| Podobni: Najboljših 50 pozivov umetne inteligence za pretvorbo besedila v video: preprosta slikovna animacija |
Razumevanje modela AI pretvorbe besedila v video
Podobno kot pri problemu pretvorbe besedila v sliko, so produkcijo besedila v video trenutno preučevali le nekaj let. Prejšnje študije so večinoma ustvarile okvirje z napisi samodejno regresivno z uporabo tehnik, ki temeljijo na GAN in VAE. Te študije so omejene na nizko ločljivost, kratke razdalje in edinstvena, izolirana gibanja, čeprav so postavile temelje za nov problem računalniškega vida.
Naslednji val raziskav generiranja besedila v video je uporabil strukture transformatorjev, ki jih je izpeljal uspeh obsežnih vnaprej pripravljenih modelov transformatorjev v besedilu (GPT-3) in sliko (DALL-E). Medtem ko dela, kot je TATS, predstavljajo hibridne pristope, ki vključujejo VQGAN za ustvarjanje slik s časovno občutljivim transformatorskim modulom za zaporedno generiranje okvirjev, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, in CogVideo vsi predlagajo okvire, ki temeljijo na transformatorjih. Phenaki, eno od del tega drugega vala, je še posebej zanimivo, saj omogoča ustvarjanje poljubno dolgih filmov, ki temeljijo na nizu pozivov ali pripovedi. Podobno NUWA-Infinity omogoča ustvarjanje razširjenih, visokodefinition filmov s predlaganjem tehnike generiranja avtoregresije namesto avtoregresije za neskončno sintezo slike in videa iz besedilnih vnosov. Vendar pa modela NUWA in Phenaki nista dostopna širši javnosti.
Večina modelov besedila v video v tretjem in trenutnem valu vključuje topologije, ki temeljijo na difuziji. Difuzijski modeli so pokazali impresivne rezultate pri ustvarjanju bogatih, hiperrealističnih in raznolikih slik. To je sprožilo zanimanje za uporabo difuzijskih modelov na drugih področjih, vključno z zvokom, 3D in v zadnjem času videom. Video Diffusion Models (VDM), ki razširja difuzijske modele v video domeno, in MagicVideo, ki predlaga ogrodje za produkcijo video posnetkov v nizkodimenzionalnem latentnem prostoru in trdi, da ima pomembne prednosti glede učinkovitosti v primerjavi z VDM, sta predhodnika te generacije modelov. . Še en omembe vreden primer je Tune-a-Video, ki omogoča uporabo enega para besedilo-video za natančno nastavitev vnaprej pripravljenega modela besedila v sliko in omogoča spreminjanje video vsebine ob ohranjanju gibanja.
Prihodnost modela AI pretvorbe besedila v video
Hollywoodsko besedilo v video in Umetna inteligenca (AI) prihodnost je polna priložnosti in težav. Morda pričakujemo veliko bolj zapletene in realistične videoposnetke, ustvarjene z umetno inteligenco, ko se ti generativni sistemi umetne inteligence razvijajo in postanejo bolj spretni pri ustvarjanju videoposnetkov iz besedilnih pozivov. Možnosti, ki jih ponujajo programi, kot so Runway Gen2, NVIDIA NeRF in Googlov Transframer, so le vrh ledene gore. Bolj zapleteni čustveni izrazi, urejanje videa v realnem času in celo zmožnost ustvarjanja celovečernih igranih filmov iz besedilnega poziva so možni prihodnji razvoji. Na primer, vizualizacija snemalne knjige med predprodukcijo je lahko dosežena s tehnologijo besedila v video, kar režiserjem omogoči dostop do nedokončane različice prizora, preden je posnet. To bi lahko prihranilo vire in čas ter izboljšalo učinkovitost postopka izdelave filma. Ta orodja se lahko uporabljajo tudi za hitro in cenovno ugodno izdelavo visokokakovostnega video materiala za trženje in promocijo. Uporabljajo se lahko tudi za ustvarjanje privlačnih videoposnetkov.
Zadnje novice o modelu AI za pretvorbo besedila v video
- Zeroscope, brezplačna in odprtokodna tehnologija besedila v video, je konkurenca Gen-2 Runway ML. Namenjen je preoblikovanju napisanih besed v dinamične slike, ki ponujajo višjo ločljivost in bližje razmerje stranic 16:9. Na voljo v dveh različicah, Zeroscope_v2 567w in Zeroscope_v2 XL, zahteva 7.9 GB VRam in uvaja offset noise za izboljšanje distribucije podatkov. Zeroscope je izvedljiva odprtokodna alternativa Runway's Gen-2, ki ponuja bolj raznolik nabor realističnih videoposnetkov.
- VideoDirectorGPT je inovativen pristop k ustvarjanju besedila v video, ki združuje velike jezikovne modele (LLM) z razporejanjem videa za ustvarjanje natančnih in doslednih videoposnetkov z več prizorišči. LLM-je uporablja kot mojstra pripovedovanja zgodb, ustvarja opise besedil na ravni scene, sezname predmetov in postavitve okvir za okvirjem. Layout2Vid, modul za generiranje videa, zagotavlja prostorski nadzor nad postavitvami objektov. Modela Yandex's Masterpiece in Runway's Gen-2 ponujata dostopnost in preprostost, hkrati pa izboljšujeta ustvarjanje in deljenje vsebine na platformah družbenih medijev.
- Yandex je predstavil novo funkcijo, imenovano Masterpiece, ki uporabnikom omogoča ustvarjanje kratkih videoposnetkov, ki trajajo do 4 sekunde, s hitrostjo sličic 24 sličic na sekundo. Tehnologija uporablja metodo kaskadne difuzije za izdelavo naslednjih video okvirjev, kar uporabnikom omogoča ustvarjanje širokega nabora vsebin. Platforma Masterpiece dopolnjuje obstoječe zmogljivosti, vključno z ustvarjanjem slik in besedilnimi objavami. Nevronska mreža generira videoposnetke z besedilnimi opisi, izbiro okvirjev in avtomatiziranim ustvarjanjem. Funkcija je postala priljubljena in je trenutno na voljo izključno aktivnim uporabnikom.
Najnovejše objave v družabnih omrežjih o modelu AI za pretvorbo besedila v video
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
Viktoriia je pisateljica o različnih tehnoloških temah, vključno z Web3.0, AI in kriptovalute. Njene bogate izkušnje ji omogočajo pisanje pronicljivih člankov za širšo publiko.
več člankov
Viktoriia je pisateljica o različnih tehnoloških temah, vključno z Web3.0, AI in kriptovalute. Njene bogate izkušnje ji omogočajo pisanje pronicljivih člankov za širšo publiko.
