Модель штучного інтелекту «текст у відео».
Що таке модель штучного інтелекту перетворення тексту у відео?
Підказки природною мовою – це вхідні дані, які використовуються моделями перетворення тексту на відео для створення відео. Ці моделі розуміють контекст і семантику вхідного тексту, а потім створюють відповідний відеоряд за допомогою складних навчання за допомогою машинипідходи до глибокого навчання або рекурентної нейронної мережі. Перетворення тексту на відео – це сфера, яка швидко розвивається, і для навчання потрібна величезна кількість даних і потужність обробки. Вони можуть використовуватися, щоб допомогти у процесі створення фільмів або створити розважальні чи рекламні відео.
| споріднений: 50 найкращих підказок штучного інтелекту для перетворення тексту у відео: проста анімація зображень |
Розуміння моделі ШІ перетворення тексту у відео
Подібно до проблеми перетворення тексту в зображення, виробництво тексту у відео на сьогоднішній день вивчається лише кілька років. Більш ранні дослідження здебільшого генерували кадри з підписами авторегресійно за допомогою методів на основі GAN і VAE. Ці дослідження обмежуються низькою роздільною здатністю, короткою дистанцією та унікальними ізольованими рухами, навіть якщо вони заклали основу для нової проблеми комп’ютерного зору.
Наступна хвиля досліджень генерації тексту у відео використовувала трансформаторні структури, створені завдяки успіху великомасштабних попередньо навчених моделей трансформаторів у тексті (GPT-3) і зображення (DALL-E). Хоча такі роботи, як TATS, представляють гібридні підходи, які включають VQGAN для створення зображення з чутливим до часу трансформаторним модулем для послідовного створення кадрів, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPT, і CogVideo пропонують фреймворки на основі трансформаторів. Фенакі, одна з робіт цієї другої хвилі, особливо інтригує, оскільки дозволяє створювати довільно довгі фільми на основі серії підказок або оповіді. Так само NUWA-Infinity дозволяє створювати розширені, високоякісніdefinition films, запропонувавши техніку генерації авторегресії замість авторегресії для нескінченного синтезу зображення та відео з текстових вхідних даних. Однак моделі NUWA та Phenaki недоступні для широкого загалу.
Більшість моделей перетворення тексту у відео третьої та поточної хвилі включають топології на основі дифузії. Дифузійні моделі показали вражаючі результати у створенні насичених, гіперреалістичних і різноманітних зображень. Це викликало інтерес до застосування дифузійних моделей до інших областей, включаючи аудіо, 3D і, нещодавно, відео. Моделі розповсюдження відео (VDM), які розширюють моделі розповсюдження в область відео, і MagicVideo, який пропонує структуру для створення відеокліпів у низькорозмірному латентному просторі та стверджує значні переваги в ефективності порівняно з VDM, є попередниками цього покоління моделей. . Іншим вартим уваги прикладом є Tune-a-Video, який дозволяє використовувати одну пару текст-відео для точного налаштування попередньо навченої моделі перетворення тексту в зображення та дозволяє змінювати відеовміст, зберігаючи рух.
Майбутнє моделі штучного інтелекту перетворення тексту у відео
Голлівудське перетворення тексту у відео та штучний інтелект (AI) майбутнє повне можливостей і труднощів. Ми можемо очікувати набагато складніші та реалістичніші відео, згенеровані ШІ, оскільки ці генеративні системи ШІ розвиватимуться та стануть більш досвідченими у створенні відео з текстових підказок. Можливості таких програм, як Gen2 від Runway, NeRF від NVIDIA та Transframer від Google, є лише верхівкою айсберга. Більш складні емоційні вираження, редагування відео в режимі реального часу і навіть можливість створювати повнометражні художні фільми з текстової підказки – це можливі майбутні розробки. Наприклад, візуалізація розкадровки під час підготовки до виробництва може бути виконана за допомогою технології перетворення тексту на відео, надаючи режисерам доступ до незавершеної версії сцени до її зйомки. Це може призвести до економії ресурсів і часу, покращуючи ефективність процесу створення фільму. Ці інструменти також можна використовувати для швидкого та недорогого виробництва високоякісного відеоматеріалу з метою маркетингу та реклами. Їх також можна використовувати для створення захоплюючих відео.
Останні новини про модель штучного інтелекту з текстом у відео
- Zeroscope, безкоштовна технологія перетворення тексту у відео з відкритим кодом, є конкурентом Gen-2 від Runway ML. Він спрямований на перетворення написаних слів у динамічні візуальні ефекти, пропонуючи вищу роздільну здатність і ближче співвідношення сторін 16:9. Доступний у двох версіях, Zeroscope_v2 567w і Zeroscope_v2 XL, він потребує 7.9 ГБ віртуальної пам’яті та вводить компенсаційний шум для покращення розподілу даних. Zeroscope — це життєздатна альтернатива Gen-2 від Runway із відкритим вихідним кодом, яка пропонує більш різноманітний спектр реалістичних відео.
- ВідеорежисерGPT це інноваційний підхід до генерації тексту у відео, який поєднує великі мовні моделі (LLM) із плануванням відео для створення точних і узгоджених відео з кількома сценами. Він використовує LLM як майстер оповідання, створюючи текстові описи на рівні сцени, списки об’єктів і покадрові макети. Layout2Vid, модуль генерації відео, забезпечує просторовий контроль над макетами об’єктів. Моделі Masterpiece від Yandex і Gen-2 від Runway пропонують доступність і простоту, а також покращують створення контенту та обмін ним у соціальних мережах.
- Яндекс представив нову функцію під назвою «Шедевр», яка дозволяє користувачам створювати короткі відео тривалістю до 4 секунд з частотою кадрів 24 кадри в секунду. Технологія використовує метод каскадної дифузії для створення наступних відеокадрів, що дозволяє користувачам генерувати широкий спектр вмісту. Платформа Masterpiece доповнює існуючі можливості, включаючи створення зображень і текстових публікацій. Нейронна мережа генерує відео за допомогою текстових описів, вибору кадрів і автоматичної генерації. Функція набула популярності і наразі доступна виключно для активних користувачів.
Найновіші публікації в соціальних мережах про модель штучного інтелекту з текстом у відео
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Вікторія пише про різноманітні технологічні теми, зокрема Web3.0, ШІ та криптовалюти. Її великий досвід дозволяє їй писати проникливі статті для широкої аудиторії.
інші статті
Вікторія пише про різноманітні технологічні теми, зокрема Web3.0, ШІ та криптовалюти. Її великий досвід дозволяє їй писати проникливі статті для широкої аудиторії.
