Text-to-Video AI Model
Ano ang Text-to-Video AI Model?
Ang mga natural na prompt ng wika ay ang input na ginagamit ng mga text-to-video na modelo upang lumikha ng mga video. Nauunawaan ng mga modelong ito ang konteksto at semantika ng input text at pagkatapos ay gumagawa ng kaukulang sequence ng video gamit ang sopistikadong machine learning, malalim na pag-aaral, o paulit-ulit na mga diskarte sa neural network. Ang text-to-video ay isang mabilis na umuunlad na lugar na nangangailangan ng napakalaking dami ng data at kapangyarihan sa pagpoproseso para sanayin. Maaaring gamitin ang mga ito upang tumulong sa proseso ng paggawa ng pelikula o upang makagawa ng mga nakakaaliw o pampromosyong video.
Pag-unawa sa Text-to-Video AI Model
Katulad ng text-to-image na problema, ang text-to-video production ay pinag-aralan lamang ng ilang taon sa oras na ito. Ang mga naunang pag-aaral ay kadalasang nakabuo ng mga frame na may mga caption na auto-regressively gamit ang GAN at VAE-based na mga diskarte. Ang mga pag-aaral na ito ay limitado sa mababang resolution, maikling saklaw, at natatangi, nakahiwalay na mga paggalaw, kahit na sila ang naglatag ng batayan para sa isang bagong problema sa computer vision.
Ang sumusunod na wave ng text-to-video generation research ay gumamit ng mga istruktura ng transformer, na iginuhit ng tagumpay ng malakihang pretrained na mga modelo ng transformer sa text (GPT-3) at larawan (DALL-E). Habang gumagana tulad ng TATS ay nagpapakita ng mga hybrid approach na kinabibilangan ng VQGAN para sa paggawa ng larawan na may isang time-sensitive na transformer module para sa sequential frame generation, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, at CogVideo lahat ay nagmumungkahi ng mga framework na nakabatay sa transformer. Ang Phenaki, isa sa mga gawa sa ikalawang wave na ito, ay lalong nakakaintriga dahil pinapayagan nito ang isa na gumawa ng mga arbitraryong mahahabang pelikula batay sa isang serye ng mga senyas, o isang salaysay. Katulad nito, pinapayagan ng NUWA-Infinity ang paglikha ng pinalawig, mataas nadefinition films sa pamamagitan ng pagmumungkahi ng autoregressive over autoregressive generation technique para sa walang katapusang larawan at video synthesis mula sa mga text input. Gayunpaman, ang mga modelo ng NUWA at Phenaki ay hindi naa-access sa pangkalahatang publiko.
Kasama sa karamihan ng mga text-to-video na modelo sa ikatlo at kasalukuyang wave ang mga diffusion-based na topologies. Ang mga modelo ng pagsasabog ay nagpakita ng mga kahanga-hangang resulta sa pagbuo ng mayaman, hyper-realistic, at iba't ibang mga imahe. Nagdulot ito ng interes sa paglalapat ng mga modelo ng pagsasabog sa iba pang mga domain, kabilang ang audio, 3D, at, mas kamakailan, video. Ang Video Diffusion Models (VDM), na nagpapalawak ng mga modelo ng diffusion sa domain ng video, at MagicVideo, na nagmumungkahi ng isang framework para sa paggawa ng mga video clip sa isang low-dimensional na latent space at nag-claim ng makabuluhang mga benepisyo sa kahusayan sa VDM, ang mga nangunguna sa henerasyon ng mga modelong ito. . Ang isa pang kapansin-pansing halimbawa ay ang Tune-a-Video, na nagbibigay-daan sa isang pares ng text-video na magamit upang i-fine-tune ang isang pretrained na text-to-image na modelo at pinapayagan ang isa na baguhin ang nilalaman ng video habang pinapanatili ang paggalaw.
Hinaharap ng Text-to-Video AI Model
Ang text-to-video ng Hollywood at artificial intelligence (AI) hinaharap ay puno ng mga pagkakataon at kahirapan. Maaari naming asahan ang mas kumplikado at parang buhay na mga video na binuo ng AI habang ang mga generative AI system na ito ay nabuo at nagiging mas mahusay sa paggawa ng mga video mula sa mga text prompt. Ang mga posibilidad na inaalok ng mga programa tulad ng Runway's Gen2, NVIDIA's NeRF, at Google's Transframer ay ang dulo lamang ng malaking bato ng yelo. Ang mga mas kumplikadong emosyonal na pagpapahayag, real-time na pag-edit ng video, at maging ang kapasidad na lumikha ng mga full-length na tampok na pelikula mula sa isang text prompt ay posibleng mga development sa hinaharap. Halimbawa, ang storyboard visualization sa panahon ng pre-production ay maaaring magawa gamit ang text-to-video na teknolohiya, na nagbibigay sa mga direktor ng access sa isang hindi natapos na bersyon ng isang eksena bago ito kinunan. Ito ay maaaring magresulta sa pagtitipid ng mapagkukunan at oras, pagpapabuti ng kahusayan ng proseso ng paggawa ng pelikula. Ang mga tool na ito ay maaari ding gamitin upang mabilis at abot-kayang makagawa ng mataas na kalidad na materyal ng video para sa mga kadahilanang pang-marketing at pang-promosyon. Maaari din silang magamit upang lumikha ng mga mapang-akit na video.
Pinakabagong Balita tungkol sa Text-to-Video AI Model
- Ang Zeroscope, isang libre at open-source na text-to-video na teknolohiya, ay isang katunggali sa Gen-2 ng Runway ML. Nilalayon nitong gawing dynamic na visual ang mga nakasulat na salita, na nag-aalok ng mas mataas na resolution at mas malapit na 16:9 aspect ratio. Available sa dalawang bersyon, Zeroscope_v2 567w at Zeroscope_v2 XL, nangangailangan ito ng 7.9 GB ng VRam at nagpapakilala ng offset na ingay upang mapahusay ang pamamahagi ng data. Ang Zeroscope ay isang praktikal na open-source na alternatibo sa Runway's Gen-2, na nag-aalok ng mas magkakaibang hanay ng mga makatotohanang video.
- VideoDirectorGPT ay isang makabagong diskarte sa pagbuo ng text-to-video, na pinagsasama ang Large Language Models (LLMs) sa pag-iiskedyul ng video upang lumikha ng tumpak at pare-parehong mga multi-scene na video. Gumagamit ito ng mga LLM bilang master sa pagkukuwento, paggawa ng mga paglalarawan ng teksto sa antas ng eksena, mga listahan ng bagay, at mga layout ng frame-by-frame. Ang Layout2Vid, isang module ng pagbuo ng video, ay nagbibigay ng spatial na kontrol sa mga layout ng bagay. Ang Yandex's Masterpiece at ang Runway's Gen-2 na mga modelo ay nag-aalok ng accessibility at pagiging simple, habang pinapahusay din ang paggawa at pagbabahagi ng content sa mga social media platform.
- Ipinakilala ng Yandex ang isang bagong feature na tinatawag na Masterpiece, na nagpapahintulot sa mga user na lumikha ng mga maiikling video na tumatagal ng hanggang 4 na segundo na may frame rate na 24 na mga frame bawat segundo. Ang teknolohiya ay gumagamit ng cascaded diffusion na paraan upang gumawa ng mga kasunod na video frame, na nagpapahintulot sa mga user na bumuo ng malawak na hanay ng nilalaman. Ang Masterpiece platform ay umaakma sa mga kasalukuyang kakayahan, kabilang ang paglikha ng imahe at mga text post. Ang neural network ay bumubuo ng mga video sa pamamagitan ng text-based na mga paglalarawan, pagpili ng frame, at awtomatikong pagbuo. Ang tampok ay nakakuha ng katanyagan at kasalukuyang magagamit ng eksklusibo sa mga aktibong user.
Pinakabagong Mga Social na Post tungkol sa Text-to-Video AI Model
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Si Viktoriia ay isang manunulat sa iba't ibang paksa ng teknolohiya kabilang ang Web3.0, AI at mga cryptocurrencies. Ang kanyang malawak na karanasan ay nagpapahintulot sa kanya na magsulat ng mga insightful na artikulo para sa mas malawak na madla.
Mas marami pang artikulo
Si Viktoriia ay isang manunulat sa iba't ibang paksa ng teknolohiya kabilang ang Web3.0, AI at mga cryptocurrencies. Ang kanyang malawak na karanasan ay nagpapahintulot sa kanya na magsulat ng mga insightful na artikulo para sa mas malawak na madla.
