Сегодня, благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта, технологии генерации видео также достигли значительного прогресса. Редактор Downcodes познакомит вас с Snap Video — инновационной моделью, которая может автоматически генерировать высококачественные видео с помощью текстовых описаний. Он преодолевает узкое место традиционной технологии создания видео и обеспечивает более эффективный, реалистичный и масштабируемый процесс создания видео. Snap Video не только совершает прорыв в технологиях, но и оптимизирует взаимодействие с пользователем, предоставляя пользователям беспрецедентное удобство при создании видео.
В эпоху цифровых медиа видео стало основным способом самовыражения и обмена историями. Но создание качественных видеороликов часто требует специальных навыков и дорогостоящего оборудования. Теперь, благодаря Snap Video, вам нужно только описать нужную сцену текстом, и видео будет создано автоматически.
Современные модели генерации изображений продемонстрировали замечательное качество и разнообразие. Вдохновленные этим, исследователи начали применять эти модели для создания видео. Однако высокая избыточность видеоконтента вынуждает напрямую применять модели изображений в области генерации видео, что снизит аутентичность, визуальное качество и масштабируемость действий.
Snap Video — это видеоориентированная модель, которая систематически решает эти проблемы. Во-первых, он расширяет структуру EDM, позволяя учитывать избыточные пиксели в пространстве и времени, что естественным образом поддерживает генерацию видео. Во-вторых, он предлагает новую архитектуру на основе трансформатора, которая в 3,31 раза быстрее при обучении и в 4,5 раза быстрее при выводе, чем U-Net. Это позволяет Snap Video эффективно обучать модели преобразования текста в видео с миллиардами параметров, впервые достигать самых современных результатов и генерировать видео с более высоким качеством, временной согласованностью и значительной сложностью движения.
Технические характеристики:
Совместное пространственно-временное моделирование: Snap Video может синтезировать связные видеоролики с крупномасштабным движением, сохраняя при этом семантический контроль крупномасштабных генераторов преобразования текста в видео.
Генерация видео высокого разрешения. Двухэтапная каскадная модель используется для сначала создания видео низкого разрешения, а затем выполнения повышающей дискретизации высокого разрешения, чтобы избежать потенциальных проблем временной несогласованности.
Архитектура на основе FIT: Snap Video использует архитектуру FIT (далеко чередующиеся трансформаторы) для достижения эффективного совместного моделирования пространственно-временных вычислений путем изучения представлений сжатого видео.
Snap Video оценивается на широко распространенных наборах данных, таких как UCF101 и MSR-VTT, что демонстрирует особые преимущества в создании качества действий. Исследования пользователей также показывают, что Snap Video превосходит современные методы с точки зрения выравнивания текста видео, количества действий и качества.
В документе также обсуждаются другие исследовательские усилия в области генерации видео, включая методы, основанные на методах состязательного обучения или авторегрессионной генерации, а также недавние достижения в использовании моделей диффузии в задачах генерации текста в видео.
Snap Video систематически решает общие проблемы процессов и архитектур распространения преобразования текста в видео, рассматривая видео как первоклассные элементы. Предложенная ею модифицированная структура диффузии EDM и архитектура на основе FIT значительно улучшают качество и масштабируемость генерации видео.
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2402.14797.
В целом, Snap Video добился выдающихся достижений в области преобразования текста в видео, а его эффективная архитектура и отличная производительность открывают новые возможности для создания видео в будущем. Редактор Downcodes считает, что эта технология окажет глубокое влияние на сферу создания видео.