Rumah Peranti teknologi AI Tukar skrip menjadi video, kecerdasan buatan hanya mengambil satu langkah

Tukar skrip menjadi video, kecerdasan buatan hanya mengambil satu langkah

Apr 14, 2023 pm 09:16 PM
AI pembelajaran mesin Seni

Meta berkata dalam catatan blog yang mengumumkan kerja itu: "Penyelidikan AI Generatif memajukan ekspresi kreatif dengan memberi orang alat untuk mencipta kandungan baharu dengan cepat dan mudah. ​​Hanya dalam beberapa saat Dengan hanya beberapa perkataan atau beberapa baris daripada teks, Make-A-Video menghidupkan imaginasi anda, mencipta video unik yang penuh dengan warna dan pemandangan yang terang.” >Ketua Pegawai Eksekutif Meta Mark Zuckerberg menggelar kerja itu sebagai "kemajuan yang menakjubkan" di Facebook, sambil menambah: "Menjana video adalah jauh lebih sukar daripada menjana foto kerana selain menjana setiap piksel dengan betul Selain itu, sistem mesti meramalkan cara ia akan berubah dari semasa ke semasa ”

Tukar skrip menjadi video, kecerdasan buatan hanya mengambil satu langkah

Video tidak melebihi 5 saat dan. tidak mengandungi sebarang audio, tetapi mengandungi sejumlah besar gesaan. Cara terbaik untuk menilai prestasi model adalah dengan memerhati outputnya. Walau bagaimanapun, pada masa ini tiada sesiapa dibenarkan untuk mengakses model tersebut. Ini bermakna bahawa klip ini mungkin dipilih dengan teliti oleh pembangun untuk mempamerkan sistem dalam cahaya terbaik.

Sekali lagi, walaupun video ini jelas dijana komputer, output model AI ini akan bertambah baik dengan pantas dalam masa terdekat. Sebaliknya, dalam beberapa tahun sahaja, penjana imej AI telah beralih daripada mencipta gambar tepi ke tepi yang tidak dapat difahami kepada kandungan seperti hidup. Walaupun kemajuan video mungkin perlahan disebabkan kerumitan topik yang hampir tidak terhingga, nilai penjanaan video yang lancar akan memberi inspirasi kepada banyak agensi dan syarikat untuk menumpukan sumber yang besar kepada projek itu.

Seperti model teks-ke-imej, adalah mungkin untuk mempunyai aplikasi yang berbahaya.

Dalam catatan blog yang mengumumkan Make-a-Video, Meta menyatakan bahawa alat penjanaan video boleh menjadi tidak ternilai "kepada pencipta dan artis." Tetapi, seperti corak teks ke imej, pandangannya penuh. Output alat ini boleh digunakan untuk disinformasi dan propaganda.

Meta berkata ia berharap dapat "menyampaikan pemikiran yang bernas tentang cara membina sistem AI generatif seperti itu," dan hanya menerbitkan satu kertas mengenai model Make-A-Video. Syarikat itu berkata ia merancang untuk mengeluarkan versi demo sistem, tetapi tidak menyatakan bila atau bagaimana akses kepada model itu akan dihadkan.

Perlu dinyatakan bahawa Meta bukanlah satu-satunya organisasi yang bekerja pada penjana video AI. Awal tahun ini, pasukan penyelidik dari Universiti Tsinghua dan Akademi Kecerdasan Buatan Beijing (BAAI) mengeluarkan model teks-ke-video mereka sendiri, bernama CogVideo.

Dalam kertas kerja yang menerangkan model, penyelidik di Meta menyatakan bahawa Make-A-Video dilatih pada pasangan imej dan kapsyen serta klip video yang tidak berlabel. Kandungan latihan datang daripada dua set data (WebVid-10M dan HD-VILA-100M), yang bersama-sama mengandungi berjuta-juta video yang menjangkau ratusan ribu jam rakaman. Ini termasuk klip video stok yang dibuat oleh tapak seperti Shutterstock dan dikikis daripada web.

Selain rakaman kabur dan animasi berombak, model ini mempunyai beberapa had teknikal, kata para penyelidik dalam kertas kerja mereka. Contohnya, kaedah latihan mereka tidak dapat mempelajari maklumat yang mungkin hanya boleh disimpulkan oleh manusia yang menonton video—contohnya, sama ada video gelombang tangan bergerak dari kiri ke kanan atau dari kanan ke kiri. Isu lain termasuk menjana video lebih lama daripada 5 saat, video yang mengandungi berbilang adegan dan acara serta peleraian yang lebih tinggi. Buat-A-Video pada masa ini mengeluarkan 16 bingkai video dengan resolusi 64 * 64 piksel, dan kemudian menggunakan model kecerdasan buatan yang berasingan untuk meningkatkan saiznya kepada 768 * 768.

Pasukan Meta juga menyatakan bahawa seperti semua model AI yang dilatih menggunakan data yang dikikis daripada web, Make-A-Video belajar dan berpotensi membesar-besarkan berat sebelah sosial, termasuk berat sebelah Memudaratkan. Dalam model teks-ke-imej, berat sebelah ini sering menguatkan kecenderungan sosial. Sebagai contoh, minta seseorang menjana imej "pengganas", yang mungkin menggambarkan seseorang memakai serban. Walau bagaimanapun, tanpa akses terbuka, sukar untuk mengatakan perkara yang berat sebelah yang dipelajari oleh model Meta.

Meta berkata syarikat itu "secara terbuka berkongsi penyelidikan dan hasil AI generatif ini dengan komuniti teknologi untuk mendapatkan maklum balas mereka dan akan terus menggunakan rangka kerja AI yang bertanggungjawab untuk Memperhalusi dan mengembangkan pendekatan kami untuk teknologi baru muncul ini ”

Memandangkan penjana kecerdasan buatan dalam bidang lukisan dan video menjadi semakin popular, saya percaya alat penjanaan kecerdasan buatan untuk seni lain (seperti muzik) akan muncul tidak lama lagi (mungkin sudah).

Atas ialah kandungan terperinci Tukar skrip menjadi video, kecerdasan buatan hanya mengambil satu langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles