Text-till-video AI-modell
Vad är text-till-video AI-modell?
Uppmaningar med naturligt språk är indata som används av text-till-video-modeller för att skapa videor. Dessa modeller förstår sammanhanget och semantiken för den inmatade texten och producerar sedan en motsvarande videosekvens med hjälp av sofistikerad maskininlärning, djupinlärning eller återkommande neurala nätverksansatser. Text-till-video är ett snabbt växande område som kräver enorma mängder data och processorkraft för att träna. De kan användas för att hjälpa till med filmskapandeprocessen eller för att producera underhållande eller reklamfilmer.
Förståelse av text-till-video AI-modell
I likhet med text-till-bild-problematiken har text-till-video-produktion bara studerats under några år vid denna tidpunkt. Tidigare studier genererade mestadels ramar med bildtexter autoregressivt med hjälp av GAN- och VAE-baserade tekniker. Dessa studier är begränsade till låg upplösning, kort räckvidd och unika, isolerade rörelser, även om de lade grunden för ett nytt datorseendeproblem.
Följande våg av text-till-video-genereringsforskning använde transformatorstrukturer, dragna av framgången med storskaliga förtränade transformatormodeller i text (GPT-3) och bild (DALL-E). Medan verk som TATS presenterar hybridmetoder som inkluderar VQGAN för bildskapande med en tidskänslig transformatormodul för sekventiell bildgenerering, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, och CogVideo föreslår alla transformatorbaserade ramverk. Phenaki, ett av verken i denna andra våg, är särskilt spännande eftersom det tillåter en att skapa godtyckligt långa filmer baserade på en serie uppmaningar eller en berättelse. På samma sätt tillåter NUWA-Infinity skapandet av utökade, hög-defifilmer genom att föreslå en autoregressiv över autoregressiv genereringsteknik för oändlig bild- och videosyntes från textinmatning. NUWA- och Phenaki-modellerna är dock inte tillgängliga för allmänheten.
Majoriteten av text-till-video-modeller i den tredje och nuvarande vågen inkluderar diffusionsbaserade topologier. Diffusionsmodeller har visat imponerande resultat genom att generera rika, hyperrealistiska och varierande bilder. Detta har väckt intresse för att tillämpa diffusionsmodeller på andra domäner, inklusive ljud, 3D och, på senare tid, video. Video Diffusion Models (VDM), som expanderar diffusionsmodeller till videodomänen, och MagicVideo, som föreslår ett ramverk för att producera videoklipp i ett lågdimensionellt latent utrymme och hävdar betydande effektivitetsfördelar jämfört med VDM, är föregångarna till denna generation av modeller . Ett annat anmärkningsvärt exempel är Tune-a-Video, som gör att ett text-video-par kan användas för att finjustera en förtränad text-till-bild-modell och låter en ändra videoinnehållet samtidigt som rörelsen bibehålls.
Framtiden för text-till-video AI-modell
Hollywoods text-till-video och artificiell intelligens (AI) framtiden är full av möjligheter och svårigheter. Vi kan förutse mycket mer komplexa och verklighetstrogna AI-genererade videor när dessa generativa AI-system utvecklas och blir mer skickliga på att producera videor från textuppmaningar. Möjligheterna som erbjuds av program som Runways Gen2, NVIDIAs NeRF och Googles Transframer är bara toppen av isberget. Mer komplexa känslomässiga uttryck, videoredigering i realtid och till och med förmågan att skapa långfilmer från en textuppmaning är möjliga framtida utvecklingar. Till exempel kan storyboard-visualisering under förproduktion utföras med text-till-video-teknik, vilket ger regissörer tillgång till en oavslutad version av en scen innan den spelas in. Detta kan resultera i resurs- och tidsbesparingar, vilket förbättrar effektiviteten i filmframställningsprocessen. Dessa verktyg kan också användas för att snabbt och prisvärt producera videomaterial av hög kvalitet av marknadsförings- och reklamskäl. De kan också användas för att skapa fängslande videor.
Senaste nyheterna om text-till-video AI-modell
- Zeroscope, en gratis text-till-video-teknik med öppen källkod, är en konkurrent till Runway ML:s Gen-2. Det syftar till att omvandla skrivna ord till dynamiska bilder, med högre upplösning och ett närmare bildförhållande på 16:9. Tillgänglig i två versioner, Zeroscope_v2 567w och Zeroscope_v2 XL, kräver den 7.9 GB VRam och introducerar offsetbrus för att förbättra datadistributionen. Zeroscope är ett lönsamt alternativ med öppen källkod till Runways Gen-2, som erbjuder ett mer varierat utbud av realistiska videor.
- VideoDirectorGPT är en innovativ metod för generering av text-till-video, som kombinerar stora språkmodeller (LLM) med videoschemaläggning för att skapa exakta och konsekventa videor med flera scener. Den använder LLMs som en berättelsemästare och skapar textbeskrivningar på scennivå, objektlistor och layouter ruta för bildruta. Layout2Vid, en videogenereringsmodul, ger rumslig kontroll över objektlayouter. Yandex Masterpiece och Runways Gen-2-modeller erbjuder tillgänglighet och enkelhet, samtidigt som de förbättrar innehållsskapande och delning på sociala medieplattformar.
- Yandex har introducerat en ny funktion som heter Masterpiece, som låter användare skapa korta videor som varar upp till 4 sekunder med en bildhastighet på 24 bilder per sekund. Tekniken använder den kaskadformade diffusionsmetoden för att skapa efterföljande videorutor, vilket gör det möjligt för användare att generera ett brett utbud av innehåll. Masterpiece-plattformen kompletterar befintliga funktioner, inklusive bildskapande och textinlägg. Det neurala nätverket genererar videor genom textbaserade beskrivningar, ramval och automatisk generering. Funktionen har blivit populär och är för närvarande tillgänglig exklusivt för aktiva användare.
Senaste sociala inlägg om text-till-video AI-modell
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Viktoriia är en författare om en mängd olika teknikämnen, inklusive Web3.0, AI och kryptovalutor. Hennes långa erfarenhet gör att hon kan skriva insiktsfulla artiklar för en bredare publik.
fler artiklar
Viktoriia är en författare om en mängd olika teknikämnen, inklusive Web3.0, AI och kryptovalutor. Hennes långa erfarenhet gör att hon kan skriva insiktsfulla artiklar för en bredare publik.
