Metinden Videoya Yapay Zeka Modeli
Metinden Videoya Yapay Zeka Modeli Nedir?
Doğal dil istemleri, metinden videoya modeller tarafından video oluşturmak için kullanılan girdilerdir. Bu modeller, giriş metninin bağlamını ve anlambilimini kavrar ve daha sonra karmaşık yöntemler kullanarak karşılık gelen bir video dizisi üretir. makine öğrenme, derin öğrenme veya tekrarlayan sinir ağı yaklaşımları. Metinden videoya, eğitmek için muazzam miktarda veri ve işlem gücü gerektiren, hızla gelişen bir alandır. Film yapım sürecine yardımcı olmak veya eğlenceli veya tanıtım videoları üretmek için kullanılabilirler.
| İlgili bağlantılar: En İyi 50 Metinden Videoya Yapay Zeka İstemi: Kolay Görüntü Animasyonu |
Metinden Videoya Yapay Zeka Modelinin Anlaşılması
Metinden görüntüye problemine benzer şekilde, metinden videoya üretim şu anda yalnızca birkaç yıldır incelenmektedir. Daha önceki çalışmalar çoğunlukla GAN ve VAE tabanlı teknikleri kullanarak otomatik gerilemeli olarak altyazılı çerçeveler oluşturmaktaydı. Bu çalışmalar, yeni bir bilgisayarlı görme probleminin temelini oluşturmuş olsalar da, düşük çözünürlük, kısa menzil ve benzersiz, izole hareketlerle sınırlıdır.
Aşağıdaki metinden videoya oluşturma araştırması dalgası, metindeki büyük ölçekli önceden eğitilmiş transformatör modellerinin başarısıyla çizilen transformatör yapılarını kullandı (GPT-3) ve resim (DALL-E). TATS gibi çalışmalar, sıralı çerçeve üretimi için zamana duyarlı bir transformatör modülü ile resim oluşturmak için VQGAN'ı içeren hibrit yaklaşımlar sunarken, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTve CogVideo'nun tümü transformatör tabanlı çerçeveler önerir. Bu ikinci dalgadaki çalışmalardan biri olan Phenaki, bir dizi ipucuna veya bir anlatıya dayalı olarak keyfi uzunlukta filmler yaratılmasına olanak tanıdığı için özellikle ilgi çekicidir. Benzer şekilde, NUWA-Infinity genişletilmiş, yüksekdefiMetin girdilerinden sonsuz resim ve video sentezi için otoregresif yerine otoregresif oluşturma tekniği önererek filmlerin oluşturulmasını sağlar. Ancak NUWA ve Phenaki modelleri genel kullanıma açık değildir.
Üçüncü ve mevcut dalgadaki metinden videoya modellerin çoğunluğu, yayılma tabanlı topolojileri içerir. Difüzyon modelleri zengin, hiper gerçekçi ve çeşitli görüntüler oluşturmada etkileyici sonuçlar göstermiştir. Bu, difüzyon modellerinin ses, 3D ve son zamanlarda video dahil olmak üzere diğer alanlara uygulanmasına olan ilgiyi artırdı. Dağıtım modellerini video alanına genişleten Video Dağıtım Modelleri (VDM) ve düşük boyutlu gizli bir alanda video klipler üretmek için bir çerçeve öneren ve VDM'ye göre önemli verimlilik avantajları iddia eden MagicVideo, bu nesil modellerin öncüleridir. . Dikkate değer bir diğer örnek ise, önceden eğitilmiş bir metin-görüntü modeline ince ayar yapmak için bir metin-video çiftinin kullanılmasına olanak tanıyan ve kişinin hareketi korurken video içeriğini değiştirmesine olanak tanıyan Tune-a-Video'dur.
| İlgili bağlantılar: 10+ En İyi Metinden Videoya Yapay Zeka Oluşturucu: Güçlü ve Ücretsiz |
Metinden Videoya Yapay Zeka Modelinin Geleceği
Hollywood'un metinden videoya ve yapay zeka (AI) geleceği fırsatlar ve zorluklarla doludur. Bu üretken yapay zeka sistemleri geliştikçe ve metin istemlerinden video üretme konusunda daha yetkin hale geldikçe, yapay zeka tarafından oluşturulan videoların çok daha karmaşık ve gerçekçi olmasını bekleyebiliriz. Runway'in Gen2'si, NVIDIA'nın NeRF'si ve Google'ın Transframer'ı gibi programların sunduğu olanaklar buzdağının yalnızca görünen kısmıdır. Daha karmaşık duygusal ifadeler, gerçek zamanlı video düzenleme ve hatta bir metin isteminden tam uzunlukta uzun metrajlı filmler oluşturma kapasitesi gelecekteki olası gelişmelerdir. Örneğin, ön prodüksiyon sırasında storyboard görselleştirmesi, metinden videoya teknolojisiyle gerçekleştirilebilir ve böylece yönetmenlere, bir sahnenin çekilmeden önce tamamlanmamış bir versiyonuna erişim sağlanabilir. Bu, film yapım sürecinin verimliliğini artırarak kaynak ve zaman tasarrufuyla sonuçlanabilir. Bu araçlar aynı zamanda pazarlama ve tanıtım amacıyla yüksek kaliteli video materyalini hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde üretmek için de kullanılabilir. Büyüleyici videolar oluşturmak için de kullanılabilirler.
Metinden Videoya Yapay Zeka Modeli Hakkında Son Haberler
- Ücretsiz ve açık kaynaklı bir metinden videoya teknolojisi olan Zeroscope, Runway ML'nin Gen-2'sinin rakibidir. Yazılı kelimeleri dinamik görsellere dönüştürerek daha yüksek çözünürlük ve daha yakın 16:9 en boy oranı sunmayı amaçlıyor. Zeroscope_v2 567w ve Zeroscope_v2 XL olmak üzere iki versiyonu mevcuttur, 7.9 GB VRam gerektirir ve veri dağıtımını geliştirmek için ofset gürültüsü sunar. Zeroscope, Runway'in Gen-2'sine uygun bir açık kaynak alternatifidir ve daha çeşitli gerçekçi videolar sunar.
- Video YönetmeniGPT Kesin ve tutarlı çok sahneli videolar oluşturmak için Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) video planlamayla birleştiren, metinden videoya dönüştürmeye yönelik yenilikçi bir yaklaşımdır. Sahne düzeyinde metin açıklamaları, nesne listeleri ve kare kare düzenler hazırlayarak LLM'leri bir hikaye anlatma ustası olarak kullanır. Bir video oluşturma modülü olan Layout2Vid, nesne düzenleri üzerinde mekansal kontrol sağlar. Yandex'in Masterpiece ve Runway'in Gen-2 modelleri erişilebilirlik ve basitlik sunarken, aynı zamanda sosyal medya platformlarında içerik oluşturmayı ve paylaşmayı da geliştiriyor.
- Yandex, kullanıcıların saniyede 4 kare kare hızıyla 24 saniyeye kadar kısa videolar oluşturmasına olanak tanıyan Masterpiece adlı yeni bir özelliği tanıttı. Teknoloji, sonraki video karelerini oluşturmak için basamaklı yayılma yöntemini kullanarak kullanıcıların geniş bir içerik dizisi oluşturmasına olanak tanıyor. Masterpiece platformu, görsel oluşturma ve metin gönderileri de dahil olmak üzere mevcut yetenekleri tamamlıyor. Sinir ağı, metin tabanlı açıklamalar, çerçeve seçimi ve otomatik oluşturma yoluyla videolar üretir. Bu özellik popülerlik kazanmıştır ve şu anda yalnızca aktif kullanıcılara sunulmaktadır.
Metinden Videoya Yapay Zeka Modeli Hakkında En Son Sosyal Gönderiler
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Viktoriia, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli teknoloji konularında yazardır: Web3.0, AI ve kripto para birimleri. Kapsamlı deneyimi, daha geniş bir kitleye yönelik anlayışlı makaleler yazmasına olanak tanıyor.
Daha fazla haber
Viktoriia, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli teknoloji konularında yazardır: Web3.0, AI ve kripto para birimleri. Kapsamlı deneyimi, daha geniş bir kitleye yönelik anlayışlı makaleler yazmasına olanak tanıyor.
