Kuaishou는 Controlnet 기술을 기반으로하는 비디오 생성 모델 인 Cinemaster3d 인식 된 텍스트-비디오 생성 프레임 워크를 발표했습니다. 이 프레임 워크를 통해 사용자는 깊이 맵, 카메라 궤적 및 객체 레이블과 같은 제어 신호를 통해 비디오의 위치, 모션 궤적 및 렌즈 언어를 정확하게 제어하여 전례없는 창의적 정확도 및 자유를 달성 할 수 있습니다. 이는 비디오 제작 분야에서 새로운 지능 시대의 진입으로 전문 비디오 제작을위한 기술적 임계 값을 낮추고 전문 제작자와 일반 사용자 모두에게 큰 창의적 편의를 제공합니다.
Controlnet Technology는 Cinemaster3D의 강력한 제어 성을 제공하며 사용자는 "Master Ma Liang"과 같은 비디오 이미지를 정확하게 묘사 할 수 있습니다. Kuaishou는 또한 대규모 비디오에서 3D 경계 박스 및 카메라 트랙을 추출하는 프로세스를 동시에 시작하여 사용자가 기존 비디오를 2 차 생성하고 스타일 전송 및 장면 교체와 같은 고급 편집 효과를 달성 할 수 있도록했습니다. Cinemaster3D의 출시는 짧은 비디오 및 AI 기술 분야의 혁신을 더욱 촉진하고 컨텐츠 생태계의 번영과 개발을 촉진 할 것입니다.
Cinemaster 프레임 워크의 가장 놀라운 하이라이트는 객체 위치 및 카메라 이동에 대한 정확한 제어입니다. 사용자는 깊이 맵, 카메라 트랙 및 객체 레이블과 같은 제어 신호를 입력하여 비디오의 위치, 모션 궤적 및 전체 렌즈 언어를 미세하게 조정할 수 있습니다. 이는 제작자가 더 이상 AI의 "Free Play"에 전적으로 의존 할 필요가 없지만 "Ma Liang"과 같은 마음의 비디오 이미지를 정확하게 묘사 할 수 있음을 의미합니다.
더 놀라운 것은 Kuaishou가 대규모 비디오에서 3D 경계 박스와 카메라 트랙을 추출하는 일련의 프로세스를 동시에 출시했다는 것입니다. 이 기술은 사용자가 처음부터 제어 가능한 비디오를 처음부터 만들 수있을뿐만 아니라 기존 비디오의 보조 제작, 비디오에서 3D 정보를 추출하고 활용하여 스타일 전송 및 장면 교체와 같은 고급 편집 효과를 달성하고 확장 할 수 있음을 의미합니다. 비디오 제작 가능성.
Cinemaster의 출시는 비디오 컨텐츠 제작이 새로운 지능 시대로 나아가고 있음을 나타냅니다. 전문 비디오 제작의 기술적 장벽을 낮추고 더 넓은 사용자 기반이 고품질의 개인화 된 비디오 컨텐츠를 쉽게 만들 수 있습니다. 전문 제작자 또는 일반 사용자이든, 기술 진보로 가져온 창의적 배당금을 즐길 수 있습니다. Kuaishou의 움직임은 의심 할 여지없이 짧은 비디오 및 AI 기술 분야에서 주요 위치를 더욱 강화하고 전체 산업의 기술 혁신 및 컨텐츠 생태계의 번영과 개발을 촉진 할 것입니다.
프로젝트 주소 : https://cinemaster-dev.github.io/
요컨대, Kuaishou Cinemaster3D의 출시는 비디오 제작 분야에서 큰 발전으로 비디오 제작 방식을 변경하여 더 많은 사람들이 고품질 비디오를 쉽게 만들 수 있습니다. 이 기술의 성숙한 적용은 비디오 컨텐츠 생태계를 더욱 풍부하게하고 비디오 분야에서 AI 기술의 지속 가능한 개발을 촉진합니다.