文字轉視頻AI模型
什麼是文字轉視頻AI模型？
自然語言提示是文字到視訊模型用於創建視訊的輸入。這些模型理解輸入文字的上下文和語義，然後使用複雜的方法產生相應的視訊序列 機器學習、深度學習或循環神經網路方法。文字轉影片是一個快速發展的領域，需要大量的資料和處理能力來訓練。它們可用於幫助電影製作過程或製作娛樂或宣傳影片。
文字轉視頻AI模型的理解
與文字到圖像的問題類似，文字到影片的製作目前也才被研究了幾年。早期的研究大多使用基於 GAN 和 VAE 的技術自動迴歸來產生帶有標題的幀。這些研究僅限於低解析度、短距離和獨特的孤立運動，儘管它們為新的電腦視覺問題奠定了基礎。
接下來的文本到視頻生成研究浪潮使用了 Transformer 結構，這是由文本中大規模預訓練 Transformer 模型的成功所吸引的（GPT-3）和圖片（DALL-E）。雖然像 TATS 這樣的作品提出了混合方法，包括用於圖像創建的 VQGAN 和用於順序幀生成的時間敏感變壓器模組、Phenaki、Make-A-Video、NUWA、VideoGPT、CogVideo 都提出了基於 Transformer 的框架。 Phenaki 是第二波中的作品之一，特別有趣，因為它允許人們根據一系列提示或敘事創作任意長度的電影。同樣，NUWA-Infinity 允許創建擴展的、高defi透過提出一種自回歸的自回歸生成技術來從文字輸入合成無盡的圖片和影片。然而，NUWA 和 Phenaki 模型並未對外開放。
第三波和當前浪潮中的大多數文字到視訊模型都包含基於擴散的拓撲。擴散模型在產生豐富、超現實和多樣化的圖像方面顯示出令人印象深刻的結果。這引發了人們將擴散模型應用於其他領域的興趣，包括音訊、3D 以及最近的視訊。視訊擴散模型 (VDM) 將擴散模型擴展到視訊領域，MagicVideo 提出了一種在低維度潛在空間中產生視訊剪輯的框架，並聲稱比 VDM 具有顯著的效率優勢，是這一代模型的先驅。另一個值得注意的例子是 Tune-a-Video，它允許使用一個文字-視訊對來微調預先訓練的文字到圖像模型，並允許人們在保持運動的同時更改視訊內容。
文字轉影片 AI 模型的未來
好萊塢的文字轉影片和 人工智能 （AI）的未來充滿機遇，也充滿困難。隨著這些生成式人工智慧系統的發展並變得更加熟練地根據文字提示生成視頻，我們可能會預期人工智慧生成的視頻會更加複雜和逼真。 Runway 的 Gen2、NVIDIA 的 NeRF 和 Google 的 Transframer 等程式提供的可能性只是冰山一角。更複雜的情感表達、即時影片編輯，甚至根據文字提示創建完整長度的長片的能力都是未來可能的發展。例如，預製作期間的故事板視覺化可以透過文字到視訊技術來完成，使導演可以在拍攝之前存取場景的未完成版本。這可能會節省資源和時間，並提高電影製作過程的效率。這些工具還可用於快速、經濟地製作高品質視訊材料，用於行銷和促銷目的。它們還可以用來創建引人入勝的影片。
關於文字轉視頻人工智慧模型的最新消息
- Zeroscope 是一種免費開源文字轉視訊技術，也是 Runway ML Gen-2 的競爭對手。 它旨在將書寫文字轉化為動態視覺效果，提供更高的解析度和更接近的 16:9 寬高比。它有兩個版本：Zerscope_v2 567w 和 Zeroscope_v2 XL，需要 7.9 GB VRam，並引入偏移雜訊以增強資料分佈。 Zeroscope 是 Runway Gen-2 的可行開源替代品，提供更多樣化的逼真影片。
- 影片導演GPT 是一種文字到視訊生成的創新方法，將大型語言模型 (LLM) 與視訊調度相結合，以創建精確且一致的多場景視訊。 它使用法學碩士作為講故事的大師，製作場景級文本描述、物件列表和逐幀佈局。 Layout2Vid 是一個視訊產生模組，提供物件佈局的空間控制。 Yandex 的 Masterpiece 和 Runway 的 Gen-2 模型提供了可訪問性和簡單性，同時也改進了社交媒體平台上的內容創建和共享。
- Yandex推出了一項名為Masterpiece的新功能，允許用戶創建長達4秒、幀速率為每秒24幀的短視頻。 該技術使用級聯擴散方法來製作後續視訊幀，允許用戶生成各種內容。 Masterpiece 平台補充了現有功能，包括圖像創建和文字發布。神經網路透過基於文字的描述、幀選擇和自動生成來產生影片。此功能已廣受歡迎，目前僅開放給活躍用戶。
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Viktoriia 是各種科技主題的作家，包括 Web3.0、人工智慧和加密貨幣。她豐富的經驗使她能夠為更廣泛的受眾撰寫富有洞察力的文章。
