Seuraava artikkeli auttaa sinua: CMU-tutkijat ehdottavat STF:tä (Sketching the Future): uutta AI-lähestymistapaa, joka yhdistää Zero-Shot-tekstin videoon -sukupolven ControlNetiin parantaakseen näiden…
Neuroverkkopohjaisten menetelmien suosio uuden videomateriaalin luomiseksi on kasvanut internetin videosisällön räjähdysmäisen lisääntymisen myötä. Julkisesti saatavilla olevien tietojoukkojen tarve, joissa on merkitty videodata, vaikeuttaa kuitenkin tekstistä videoksi -mallien kouluttamista. Lisäksi kehotteiden luonne tekee videon tuottamisesta haastavaa olemassa olevilla tekstistä videoksi -malleilla. Ne tarjoavat innovatiivisen ratkaisun näihin ongelmiin, joissa yhdistyvät nollakuvan tekstistä videoksi tuotannon edut ControlNetin vahvaan hallintaan. Heidän lähestymistapansa perustuu Text-to-Video Zero -arkkitehtuuriin, joka käyttää vakaata diffuusiota ja muita tekstistä kuvaksi -synteesitekniikoita videoiden luomiseen pienin kustannuksin.
Tärkeimmät muutokset, joita he tekevät, ovat liikedynamiikan lisääminen tuotettujen kehysten latentteihin koodeihin ja kehystason itsetarkkailun uudelleenohjelmointi käyttämällä upouutta cross-frame-tarkkailumekanismia. Nämä säädöt takaavat etualalla olevan objektin identiteetin, kontekstin ja ulkonäön yhtenäisyyden koko kohtauksessa ja taustalla. Ne sisältävät ControlNet-kehyksen, joka parantaa luodun videomateriaalin hallintaa. Reunakartat, segmentointikartat ja avainpisteet ovat vain muutamia niistä erilaisista syöttöehdoista, jotka ControlNet voi hyväksyä. Sitä voidaan myös kouluttaa päästä päähän pienelle tietojoukolle.
Textto-Video Zero ja ControlNet tuottavat tehokkaan ja mukautuvan kehyksen videosisällön rakentamiseen ja hallintaan samalla, kun ne kuluttavat vähiten resursseja. Heidän lähestymistapansa sisältää videoulostulon, joka seuraa useiden piirrettyjen kehysten kulkua tulona ja useiden luonnosteltujen kehysten kulkua lähtönä. Ennen Text-to-Video Zero -toiminnon suorittamista ne interpoloivat kehykset syötettyjen piirustusten välillä ja käyttävät tuloksena saatua interpoloitujen kehysten videota ohjausmenetelmänä. Niiden menetelmää voidaan käyttää erilaisiin tehtäviin, mukaan lukien ehdollinen ja sisältökohtainen videotuotanto ja Video Instruct-Pix2Pix, ohjeohjattu videoeditointi ja tekstistä videoksi synteesi. Huolimatta lisävideodatan kouluttamisesta, kokeet osoittavat, että niiden tekniikka voi tuottaa korkealaatuista ja hämmästyttävän yhtenäistä videotulostusta pienellä lisäkululla.
Carnegie Mellon -yliopiston tutkijat tarjoavat vahvan ja mukautuvan kehyksen videosisällön luomiseen ja hallintaan samalla, kun ne käyttävät mahdollisimman vähän resursseja yhdistämällä Textto-Video Zeron ja ControlNetin edut. Tämä työ luo uusia mahdollisuuksia tehokkaaseen ja tehokkaaseen videontuotantoon, joka palvelee monenlaisia sovellusalueita. STF:n (Sketching the Future) kehitys vaikuttaa merkittävästi moniin yrityksiin ja sovelluksiin. STF:llä on potentiaalia muuttaa dramaattisesti tapaa, jolla he tuottavat ja kuluttavat videosisältöä vallankumoukselliseksi menetelmäksi, joka yhdistää nollakuvan tekstistä videoon -tuotannon ControlNetiin.
STF:llä on sekä positiivisia että negatiivisia vaikutuksia. Siitä voi olla hyötyä luoville elokuvien, animaation ja graafisen suunnittelun ammattilaisille. Niiden menetelmällä voidaan nopeuttaa luovaa prosessia ja vähentää laadukkaan videosisällön tuottamiseen tarvittavaa aikaa ja vaivaa mahdollistamalla videosisällön kehittämisen piirretyistä kehyksistä ja kirjallisista ohjeista. Voi olla edullista saada personoitu videomateriaali nopeasti ja tehokkaasti mainontaan ja markkinointiin. STF voi auttaa yrityksiä kehittämään mielenkiintoisia ja kohdennettuja mainosmateriaaleja, jotka auttavat niitä saamaan yhteyden kohdeasiakkaisiinsa ja tavoittamaan ne paremmin. STF:tä voidaan käyttää koulutusresurssien luomiseen, jotka vastaavat koulutustarpeita tai oppimistavoitteita. Heidän menetelmänsä voi johtaa tehokkaampiin ja kiinnostavampiin koulutuskokemuksiin tuottamalla videomateriaalia, joka on linjassa tavoiteltujen oppimistulosten kanssa. Saavutettavuus: STF voi lisätä videomateriaalin saatavuutta vammaisille. Heidän menetelmänsä voi auttaa kehittämään videomateriaalia, jossa on tekstitystä tai muita visuaalisia apuvälineitä, mikä tekee tiedosta ja viihteestä osallistavampaa ja laajemman yleisön ulottuvaa.
Väärien tietojen ja syvän väärennösvideoiden mahdollisuus on huolissaan, koska kyky tuottaa realistista videosisältöä tekstikehotteiden ja luonnosteltujen kehysten avulla. Haitalliset toimijat voivat käyttää STF:ää luodakseen vakuuttavaa mutta väärennettyä videomateriaalia, jota voidaan käyttää välittämään väärää tietoa tai horjuttamaan yleistä mielipidettä. On mahdollista, että STF:n käyttö valvonta- tai valvontatarkoituksiin loukkaisi ihmisten yksityisyyttä. Heidän menetelmänsä voi aiheuttaa moraalisia ja oikeudellisia ongelmia lupien suhteen, ja tietosuojaa käytetään videomateriaalin luomiseen, jossa on tunnistettavia henkilöitä tai paikkoja. Työpaikkojen siirtyminen: Jotkut asiantuntijat voivat menettää työnsä, jos STF:ää käytetään laajalti aloilla, jotka perustuvat videomateriaalin manuaaliseen luomiseen. Niiden menetelmällä voidaan nopeuttaa videoiden tuotantoa, mutta se voi myös vähentää tiettyjen luovien alojen, kuten animaattoreiden ja videoeditorien, kysyntää. Ne tarjoavat täydellisen resurssipaketin, joka sisältää esittelyelokuvan, projektisivuston, avoimen lähdekoodin GitHub-arkiston ja Colab-leikkikentän, joka rohkaisee ehdotetun strategian tutkimista ja käyttöä.
