文本转视频AI模型
什么是文本转视频AI模型？
自然语言提示是文本到视频模型用于创建视频的输入。这些模型理解输入文本的上下文和语义，然后使用复杂的方法生成相应的视频序列 机器学习、深度学习或循环神经网络方法。文本到视频是一个快速发展的领域，需要大量的数据和处理能力来训练。它们可用于帮助电影制作过程或制作娱乐或宣传视频。
文本转视频AI模型的理解
与文本到图像的问题类似，文本到视频的制作目前也才被研究了几年。早期的研究大多使用基于 GAN 和 VAE 的技术自动回归生成带有标题的帧。这些研究仅限于低分辨率、短距离和独特的孤立运动，尽管它们为新的计算机视觉问题奠定了基础。
接下来的文本到视频生成研究浪潮使用了 Transformer 结构，这是由文本中大规模预训练 Transformer 模型的成功所吸引的（GPT-3）和图片（DALL-E）。虽然像 TATS 这样的作品提出了混合方法，包括用于图像创建的 VQGAN 和用于顺序帧生成的时间敏感变压器模块、Phenaki、Make-A-Video、NUWA、VideoGPT、CogVideo 都提出了基于 Transformer 的框架。 Phenaki 是第二波浪潮中的作品之一，特别有趣，因为它允许人们根据一系列提示或叙述创作任意长度的电影。同样，NUWA-Infinity 允许创建扩展的、高defi通过提出一种自回归的自回归生成技术来从文本输入中合成无尽的图片和视频。然而，NUWA 和 Phenaki 模型并不向公众开放。
第三波和当前浪潮中的大多数文本到视频模型都包含基于扩散的拓扑。扩散模型在生成丰富、超现实和多样化的图像方面显示出令人印象深刻的结果。这引发了人们将扩散模型应用于其他领域的兴趣，包括音频、3D 以及最近的视频。视频扩散模型 (VDM) 将扩散模型扩展到视频领域，MagicVideo 提出了一种在低维潜在空间中生成视频剪辑的框架，并声称比 VDM 具有显着的效率优势，是这一代模型的先驱。另一个值得注意的例子是 Tune-a-Video，它允许使用一个文本-视频对来微调预训练的文本到图像模型，并允许人们在保持运动的同时更改视频内容。
文本到视频 AI 模型的未来
好莱坞的文字转视频和 人工智能 （AI）的未来充满机遇，也充满困难。随着这些生成式人工智能系统的发展并变得更加熟练地根据文本提示生成视频，我们可能会预期人工智能生成的视频会更加复杂和逼真。 Runway 的 Gen2、NVIDIA 的 NeRF 和 Google 的 Transframer 等程序提供的可能性只是冰山一角。更复杂的情感表达、实时视频编辑，甚至根据文本提示创建完整长度的故事片的能力都是未来可能的发展。例如，预制作期间的故事板可视化可以通过文本到视频技术来完成，使导演可以在拍摄之前访问场景的未完成版本。这可能会节省资源和时间，提高电影制作过程的效率。这些工具还可用于快速、经济地制作高质量视频材料，用于营销和促销目的。它们还可以用来创建引人入胜的视频。
关于文本转视频人工智能模型的最新消息
- Zeroscope 是一种免费开源文本转视频技术，是 Runway ML Gen-2 的竞争对手。 它旨在将书面文字转化为动态视觉效果，提供更高的分辨率和更接近的 16:9 宽高比。它有两个版本：Zerscope_v2 567w 和 Zeroscope_v2 XL，需要 7.9 GB VRam，并引入偏移噪声以增强数据分布。 Zeroscope 是 Runway Gen-2 的可行开源替代品，提供更多样化的逼真视频。
- 视频导演GPT 是一种文本到视频生成的创新方法，将大型语言模型 (LLM) 与视频调度相结合，以创建精确且一致的多场景视频。 它使用法学硕士作为讲故事的大师，制作场景级文本描述、对象列表和逐帧布局。 Layout2Vid 是一个视频生成模块，提供对对象布局的空间控制。 Yandex 的 Masterpiece 和 Runway 的 Gen-2 模型提供了可访问性和简单性，同时还改进了社交媒体平台上的内容创建和共享。
- Yandex推出了一项名为Masterpiece的新功能，允许用户创建长达4秒、帧速率为每秒24帧的短视频。 该技术使用级联扩散方法来制作后续视频帧，允许用户生成各种内容。 Masterpiece 平台补充了现有功能，包括图像创建和文本发布。神经网络通过基于文本的描述、帧选择和自动生成来生成视频。该功能已广受欢迎，目前仅向活跃用户开放。
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Viktoriia 是各种技术主题的作家，包括 Web3.0、人工智能和加密货币。她丰富的经验使她能够为更广泛的受众撰写富有洞察力的文章。
