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L'astuce d'amplification de Pika : à partir d'aujourd'hui, les effets vidéo et sonores peuvent être produits « dans un seul pot » !
L'astuce d'amplification de Pika : à partir d'aujourd'hui, les effets vidéo et sonores peuvent être produits « dans un seul pot » !
Tout à l'heure, Pika a publié une nouvelle fonctionnalité :
Désolé, nous avons déjà été mis en sourdine.
À partir d'aujourd'hui, tout le monde peut générer de manière transparente des effets sonores pour les vidéos——Effets sonores !
Il existe deux façons de le générer :
- Soit vous donnez une invite pour décrire le son souhaité, soit vous laissez simplement Pika le générer automatiquement en fonction du contenu vidéo ;
- Et Pika a dit avec beaucoup d'assurance : "Si vous pensez que l'effet sonore sonne bien, c'est parce que c'est le cas".
Le bruit des voitures, des radios, des aigles, des épées, des acclamations... on peut dire que le son est infini, et en termes d'effet, il correspond également parfaitement à l'image vidéo.
Non seulement la vidéo promotionnelle a été publiée, mais le site officiel de Pika a également publié plusieurs démos.
Par exemple,
sans aucune invite, AI vient de regarder la vidéo du bacon rôti et peut faire correspondre les effets sonores sans aucun sentiment de violation. Autre invite :
Couleur super saturée, feu d'artifice sur un champ au coucher du soleil.
Couleur super saturée, feu d'artifice sur un champ au coucher du soleil.
Pika peut ajouter du son lors de la génération de vidéo. Il n'est pas difficile de voir à partir de l'effet que le son bloqué au moment où le feu d'artifice fleurit est également assez précis.
Une telle nouvelle fonctionnalité a été publiée pendant le grand week-end. Tandis que les internautes criaient à Pika
"C'est tellement volumineux et génial", certaines personnes pensaient également :
Il rassemble toutes les "gemmes infinies" pour la création d'IA multimodale. .
Continuons donc à examiner comment utiliser les effets sonores de Pika.
"faire du bruit" pour les vidéos
L'opération de Pika consistant à générer des effets sonores pour les vidéos est également
super géniale ! Que! simple! un!Par exemple, une seule invite, des effets vidéo et sonores peuvent
"sortir d'un même pot" :
Trompettiste médiéval.Trompettiste médiéval.
Par rapport à l'opération précédente de génération de vidéos, il vous suffit désormais d'activer le bouton "Effets sonores" ci-dessous.
La deuxième méthode de fonctionnement consiste à le doubler séparément après avoir généré la vidéo.
Par exemple, dans la vidéo ci-dessous, cliquez sur
"Modifier" ci-dessous, puis sélectionnez "Effets sonores" :
Ensuite, vous pouvez décrire le son que vous souhaitez, par exemple :
La voiture de course fait tourner son moteur.Ensuite, en quelques secondes seulement, Pika peut générer des effets sonores basés sur la description et la vidéo, et il y a
6 sons parmi lesquels choisir ! Il convient de mentionner que la fonction Effets sonores n'est actuellement ouverte aux tests qu'aux utilisateurs Super Collaborator
(Super Collaborator)et Pro. Cependant, Pika a également déclaré : "Nous lancerons bientôt cette fonctionnalité à tous les utilisateurs !"
Et maintenant, un groupe d'internautes a commencé à tester cette version bêta et a déclaré :
Les effets sonores sonnent très bien pour la vidéo et ajoutent beaucoup d'ambiance.
Quel est le principe ?
Quant au principe des effets sonores, bien que Pika ne l'ait pas rendu public cette fois, après que Sora soit devenu populaire, la start-up vocale ElevenLabs a produit une fonction de doublage similaire.
À cette époque, le scientifique principal de NVIDIA Jim Fan a effectué une analyse plus approfondie à ce sujet.
Il estime que l'apprentissage par l'IA d'un mapping vidéo-audio précis nécessite également de modéliser une physique "implicite" dans l'espace latent.
Il a détaillé les problèmes que le transformateur de bout en bout doit résoudre lors de la simulation d'ondes sonores :
- Identifier la catégorie, le matériau et l'emplacement spatial de chaque objet.
- Reconnaître les interactions d'ordre supérieur entre les objets : par exemple, s'agit-il d'un bâton, d'un métal ou d'une peau de tambour ? A quelle vitesse est-il frappé ?
- Identifier l'environnement : s'agit-il d'un restaurant, d'une station spatiale ou du parc de Yellowstone ?
- Récupérez les modèles sonores typiques des objets et des environnements à partir de la mémoire interne du modèle.
- Utilisez des règles physiques « douces » apprises pour combiner et ajuster les paramètres des modèles sonores, et même créer des sons entièrement nouveaux à la volée. C'est un peu comme "l'audio procédural" dans les moteurs de jeux.
- Si la scène est complexe, le modèle doit superposer plusieurs pistes sonores en fonction de la position spatiale de l'objet.
Tout cela n'est pas un module explicite, mais est réalisé par apprentissage par descente de gradient sur un grand nombre de paires (vidéo, audio) qui sont naturellement alignées temporellement dans la plupart des vidéos Internet. Les couches d'attention implémenteront ces algorithmes dans leurs pondérations pour atteindre l'objectif de diffusion.
De plus, Jim Fan a déclaré à l'époque que les travaux connexes de Nvidia ne disposaient pas d'un moteur audio AI d'une telle qualité, mais il a recommandé un article du MIT il y a cinq ans The Sound of Pixels :
Intéressé les amis peuvent cliquer sur le lien à la fin de l’article pour en savoir plus.
One More Thing
Sur la question du multi-modal, LeCun a également une opinion très chaude dans la dernière interview. Il estime :
La langue (texte) a une faible bande passante : moins de. 12 octets/seconde. Les LLM modernes utilisent généralement 1x10^13 jetons à double octet (c'est-à-dire 2x10^13 octets) pour la formation. Il faudrait environ 100 000 ans à un être humain pour lire (12 heures par jour).
La bande passante visuelle est beaucoup plus élevée : environ 20 Mo/s. Chacun des deux nerfs optiques possède 1 million de fibres nerveuses, chacune transportant environ 10 octets par seconde. Un enfant de 4 ans passe environ 16 000 heures à l'état éveillé, ce qui représente environ 1x10^15 une fois converti en octets.
La bande passante des données de perception visuelle est environ 16 millions de fois supérieure à celle des données du langage textuel.
Les données vues par un enfant de 4 ans représentent 50 fois les données LLM les plus volumineuses de toutes les formations textuelles publiées sur Internet.
Ainsi, LeCun a conclu :
Il n'y a absolument aucun moyen d'atteindre une intelligence artificielle au niveau humain sans laisser les machines apprendre à partir d'entrées sensorielles à large bande passante (telles que la vision).
Alors, êtes-vous d’accord avec ce point de vue ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
