Mô hình AI chuyển văn bản thành video
Mô hình AI chuyển văn bản thành video là gì?
Lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên là thông tin đầu vào được các mô hình chuyển văn bản thành video sử dụng để tạo video. Các mô hình này hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa của văn bản đầu vào, sau đó tạo ra chuỗi video tương ứng bằng cách sử dụng các công cụ phức tạp. học máy, học sâu hoặc các phương pháp tiếp cận mạng thần kinh tái phát. Chuyển văn bản thành video là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, đòi hỏi lượng dữ liệu và khả năng xử lý khổng lồ để đào tạo. Chúng có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình làm phim hoặc sản xuất các video giải trí hoặc quảng cáo.
| Sản phẩm liên quan: 50 lời nhắc AI chuyển văn bản thành video tốt nhất: Hoạt ảnh hình ảnh dễ dàng |
Hiểu biết về mô hình AI chuyển văn bản thành video
Tương tự như bài toán chuyển văn bản thành hình ảnh, việc sản xuất văn bản thành video tại thời điểm này mới chỉ được nghiên cứu trong vài năm. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu tạo ra các khung có chú thích tự động hồi quy bằng cách sử dụng các kỹ thuật dựa trên GAN và VAE. Những nghiên cứu này bị giới hạn ở độ phân giải thấp, phạm vi ngắn và các chuyển động riêng biệt, độc đáo, mặc dù chúng đã đặt nền móng cho một vấn đề thị giác máy tính mới.
Làn sóng nghiên cứu tạo văn bản thành video sau đây đã sử dụng các cấu trúc máy biến áp, được tạo ra bởi sự thành công của các mô hình máy biến áp được huấn luyện trước quy mô lớn trong văn bản (GPT-3) và hình ảnh (DALL-E). Trong khi các hoạt động như TATS đưa ra các phương pháp kết hợp bao gồm VQGAN để tạo hình ảnh bằng mô-đun biến áp nhạy cảm với thời gian để tạo khung tuần tự, Phenaki, Make-A-Video, NUWA, VideoGPTvà CogVideo đều đề xuất các khung dựa trên máy biến áp. Phenaki, một trong những tác phẩm thuộc làn sóng thứ hai này, đặc biệt hấp dẫn vì nó cho phép người ta tạo ra những bộ phim dài tùy ý dựa trên một loạt lời nhắc hoặc một câu chuyện kể. Tương tự, NUWA-Infinity cho phép tạo ra các ứng dụng mở rộng, chất lượng caodefiphim bằng cách đề xuất một kỹ thuật tạo tự hồi quy thay vì tự hồi quy để tổng hợp hình ảnh và video vô tận từ các đầu vào văn bản. Tuy nhiên, công chúng không thể tiếp cận được các mẫu NUWA và Phenaki.
Phần lớn các mô hình chuyển văn bản thành video trong làn sóng thứ ba và hiện tại đều bao gồm các cấu trúc liên kết dựa trên sự khuếch tán. Các mô hình khuếch tán đã cho thấy kết quả ấn tượng trong việc tạo ra hình ảnh phong phú, siêu thực và đa dạng. Điều này đã làm dấy lên sự quan tâm đến việc áp dụng các mô hình khuếch tán vào các lĩnh vực khác, bao gồm âm thanh, 3D và gần đây hơn là video. Mô hình khuếch tán video (VDM), mở rộng các mô hình khuếch tán sang miền video và MagicVideo, gợi ý một khuôn khổ để sản xuất các video clip trong không gian tiềm ẩn chiều thấp và khẳng định lợi ích hiệu quả đáng kể so với VDM, là những tiền thân của thế hệ mô hình này . Một ví dụ đáng chú ý khác là Tune-a-Video, cho phép sử dụng một cặp văn bản-video để tinh chỉnh mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh được huấn luyện trước và cho phép một người thay đổi nội dung video trong khi vẫn duy trì chuyển động.
| Sản phẩm liên quan: Hơn 10 trình tạo AI chuyển văn bản thành video tốt nhất: Mạnh mẽ và miễn phí |
Tương lai của mô hình AI chuyển văn bản thành video
Tính năng chuyển văn bản thành video của Hollywood và trí tuệ nhân tạo (AI) tương lai đầy rẫy những cơ hội và khó khăn. Chúng tôi có thể mong đợi các video do AI tạo ra phức tạp và giống như thật hơn nhiều khi các hệ thống AI tổng hợp này phát triển và trở nên thành thạo hơn trong việc sản xuất video từ lời nhắc bằng văn bản. Những khả năng được cung cấp bởi các chương trình như Gen2 của Runway, NeRF của NVIDIA và Transframer của Google chỉ là phần nổi của tảng băng trôi. Những cách thể hiện cảm xúc phức tạp hơn, chỉnh sửa video theo thời gian thực và thậm chí cả khả năng tạo phim truyện dài từ lời nhắc văn bản là những khả năng phát triển trong tương lai. Ví dụ: trực quan hóa bảng phân cảnh trong quá trình tiền sản xuất có thể được thực hiện bằng công nghệ chuyển văn bản thành video, cho phép đạo diễn truy cập vào phiên bản chưa hoàn chỉnh của một cảnh trước khi quay. Điều này có thể giúp tiết kiệm tài nguyên và thời gian, nâng cao hiệu quả của quá trình làm phim. Những công cụ này cũng có thể được sử dụng để sản xuất tài liệu video chất lượng cao một cách nhanh chóng và hợp lý vì lý do tiếp thị và quảng cáo. Chúng cũng có thể được sử dụng để tạo các video hấp dẫn.
Tin tức mới nhất về Mô hình AI chuyển văn bản thành video
- Zeroscope, một công nghệ chuyển văn bản thành video miễn phí và mã nguồn mở, là đối thủ cạnh tranh với Gen-2 của Runway ML. Nó nhằm mục đích chuyển đổi các từ viết thành hình ảnh động, cung cấp độ phân giải cao hơn và tỷ lệ khung hình 16:9 gần hơn. Có sẵn ở hai phiên bản, Zeroscope_v2 567w và Zeroscope_v2 XL, nó yêu cầu 7.9 GB VRam và tạo ra tiếng ồn bù đắp để tăng cường phân phối dữ liệu. Zeroscope là một giải pháp thay thế nguồn mở khả thi cho Gen-2 của Runway, cung cấp nhiều loại video thực tế hơn.
- Đạo diễn VideoGPT là một cách tiếp cận sáng tạo để tạo văn bản thành video, kết hợp Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với lập lịch video để tạo video nhiều cảnh chính xác và nhất quán. Nó sử dụng LLM làm bậc thầy kể chuyện, tạo mô tả văn bản ở cấp độ cảnh, danh sách đối tượng và bố cục theo từng khung hình. Layout2Vid, một mô-đun tạo video, cung cấp khả năng kiểm soát không gian đối với bố cục đối tượng. Các mẫu Master kiệt tác của Yandex và các mẫu Gen-2 của Runway mang lại khả năng tiếp cận và tính đơn giản, đồng thời cải thiện việc tạo và chia sẻ nội dung trên các nền tảng truyền thông xã hội.
- Yandex đã giới thiệu một tính năng mới có tên Master kiệt, cho phép người dùng tạo các video ngắn kéo dài tối đa 4 giây với tốc độ khung hình 24 khung hình mỗi giây. Công nghệ này sử dụng phương pháp khuếch tán theo tầng để tạo các khung hình video tiếp theo, cho phép người dùng tạo ra nhiều nội dung. Nền tảng Kiệt tác bổ sung cho các khả năng hiện có, bao gồm tạo hình ảnh và đăng bài văn bản. Mạng nơ-ron tạo video thông qua mô tả dựa trên văn bản, chọn khung và tạo tự động. Tính năng này đã trở nên phổ biến và hiện chỉ dành riêng cho người dùng đang hoạt động.
Bài đăng xã hội mới nhất về Mô hình AI chuyển văn bản thành video
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Viktoriia là tác giả viết về nhiều chủ đề công nghệ khác nhau, bao gồm Web3.0, AI và tiền điện tử. Kinh nghiệm sâu rộng của cô cho phép cô viết những bài báo sâu sắc cho nhiều đối tượng hơn.
Xem thêm bài viết
Viktoriia là tác giả viết về nhiều chủ đề công nghệ khác nhau, bao gồm Web3.0, AI và tiền điện tử. Kinh nghiệm sâu rộng của cô cho phép cô viết những bài báo sâu sắc cho nhiều đối tượng hơn.
