اليوم، مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حققت تكنولوجيا توليد الفيديو أيضًا تقدمًا كبيرًا. سيقدم لك محرر Downcodes Snap Video، وهو نموذج مبتكر يمكنه إنشاء مقاطع فيديو عالية الجودة تلقائيًا من خلال الأوصاف النصية. إنه يخترق عنق الزجاجة في تكنولوجيا توليد الفيديو التقليدية ويحقق تجربة إنشاء فيديو أكثر كفاءة وواقعية وقابلة للتطوير. لا يحقق Snap Video اختراقات في التكنولوجيا فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين تجربة المستخدم، مما يوفر للمستخدمين راحة غير مسبوقة في إنشاء الفيديو.
في عصر الوسائط الرقمية، أصبح الفيديو الطريقة الأساسية للتعبير عن أنفسنا ومشاركة قصصنا. لكن إنشاء مقاطع فيديو عالية الجودة غالبًا ما يتطلب مهارات متخصصة ومعدات باهظة الثمن. الآن، باستخدام Snap Video، ما عليك سوى وصف المشهد الذي تريده بالنص، وسيتم إنشاء الفيديو تلقائيًا.
لقد أظهرت نماذج توليد الصور الحالية جودة وتنوعًا ملحوظين. ومن هذا المنطلق، بدأ الباحثون في تطبيق هذه النماذج على توليد الفيديو. ومع ذلك، فإن التكرار الكبير لمحتوى الفيديو يجعل تطبيق نماذج الصور مباشرة على مجال إنشاء الفيديو، مما سيقلل من أصالة الإجراءات وجودتها المرئية وقابلية التوسع.
Snap Video هو نموذج يتمحور حول الفيديو ويعالج هذه التحديات بشكل منهجي. أولاً، يقوم بتوسيع إطار عمل EDM ليأخذ في الاعتبار وحدات البكسل الزائدة في المكان والزمان، مما يدعم بشكل طبيعي إنشاء الفيديو. ثانيًا، يقترح بنية جديدة قائمة على المحولات أسرع بـ 3.31 مرة في التدريب و4.5 مرة في الاستدلال من U-Net. يتيح ذلك لـ Snap Video تدريب نماذج تحويل النص إلى فيديو بكفاءة باستخدام مليارات المعلمات، وتحقيق أحدث النتائج لأول مرة، وإنشاء مقاطع فيديو بجودة أعلى، واتساق زمني، وتعقيد كبير للحركة.
أبرز النقاط الفنية:
النمذجة الزمانية المكانية المشتركة: يستطيع Snap Video تجميع مقاطع فيديو متماسكة بحركة واسعة النطاق مع الاحتفاظ بالتحكم الدلالي لمولدات تحويل النص إلى فيديو واسعة النطاق.
إنشاء فيديو عالي الدقة: يتم استخدام نموذج متسلسل من مرحلتين لإنشاء فيديو منخفض الدقة أولاً ثم إجراء عملية تكبير عالية الدقة لتجنب مشكلات عدم الاتساق الزمني المحتملة.
البنية المستندة إلى FIT: يستخدم Snap Video بنية FIT (المحولات المتداخلة بعيدة المدى) لتحقيق نمذجة مشتركة فعالة للحوسبة المكانية والزمانية من خلال تعلم تمثيلات الفيديو المضغوطة.
يتم تقييم Snap Video على مجموعات البيانات المعتمدة على نطاق واسع مثل UCF101 وMSR-VTT، مما يوضح مزايا خاصة في توليد جودة الإجراء. تُظهر دراسات المستخدمين أيضًا أن Snap Video يتفوق على أحدث الأساليب من حيث محاذاة نص الفيديو وعدد الإجراءات والجودة.
وتناقش الورقة أيضًا الجهود البحثية الأخرى في مجال توليد الفيديو، بما في ذلك الأساليب القائمة على التدريب التنافسي أو تقنيات توليد الانحدار الذاتي، والتطورات الحديثة في استخدام نماذج الانتشار في مهام توليد النص إلى الفيديو.
يعمل Snap Video بشكل منهجي على حل المشكلات الشائعة لعمليات النشر والهندسة المعمارية في إنشاء تحويل النص إلى فيديو من خلال التعامل مع مقاطع الفيديو كمواطنين من الدرجة الأولى. يعمل إطار نشر EDM المعدل المقترح والبنية المستندة إلى FIT على تحسين جودة إنشاء الفيديو وقابلية التوسع بشكل كبير.
عنوان الورقة: https://arxiv.org/pdf/2402.14797
بشكل عام، حقق Snap Video إنجازات ملحوظة في مجال تحويل النص إلى فيديو، وتوفر هندسته الفعالة وأدائه الممتاز إمكانيات جديدة لإنشاء مقاطع فيديو في المستقبل. يعتقد محرر Downcodes أن هذه التقنية سيكون لها تأثير عميق على مجال إنشاء الفيديو.