ในปัจจุบัน ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI เทคโนโลยีการสร้างวิดีโอจึงมีความก้าวหน้าอย่างมากเช่นกัน โปรแกรมแก้ไข Downcodes จะแนะนำให้คุณรู้จักกับ Snap Video ซึ่งเป็นโมเดลนวัตกรรมที่สามารถสร้างวิดีโอคุณภาพสูงได้โดยอัตโนมัติผ่านคำอธิบายข้อความ ก้าวข้ามจุดคอขวดของเทคโนโลยีการสร้างวิดีโอแบบเดิมๆ และบรรลุประสบการณ์การสร้างวิดีโอที่มีประสิทธิภาพ สมจริง และปรับขนาดได้มากขึ้น Snap Video ไม่เพียงแต่สร้างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ให้เหมาะสม ทำให้ผู้ใช้สร้างวิดีโอได้อย่างสะดวกสบายอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
ในยุคของสื่อดิจิทัล วิดีโอกลายเป็นวิธีหลักในการแสดงออกและแบ่งปันเรื่องราวของเรา แต่การสร้างวิดีโอคุณภาพสูงมักต้องใช้ทักษะพิเศษและอุปกรณ์ราคาแพง ขณะนี้ ด้วย Snap Video คุณเพียงแค่ต้องอธิบายฉากที่คุณต้องการด้วยข้อความ และวิดีโอจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ
โมเดลการสร้างภาพในปัจจุบันได้แสดงให้เห็นถึงคุณภาพและความหลากหลายที่โดดเด่น ด้วยแรงบันดาลใจจากสิ่งนี้ นักวิจัยจึงเริ่มใช้โมเดลเหล่านี้กับการสร้างวิดีโอ อย่างไรก็ตาม ความซ้ำซ้อนที่สูงของเนื้อหาวิดีโอทำให้การนำโมเดลรูปภาพไปใช้ในด้านการสร้างวิดีโอโดยตรง ซึ่งจะลดความถูกต้อง คุณภาพของภาพ และความสามารถในการปรับขนาดของการดำเนินการ
Snap Video เป็นโมเดลที่เน้นวิดีโอเป็นหลักซึ่งจัดการกับความท้าทายเหล่านี้อย่างเป็นระบบ ประการแรก จะขยายกรอบงาน EDM เพื่อพิจารณาพิกเซลที่ซ้ำซ้อนในพื้นที่และเวลา ซึ่งสนับสนุนการสร้างวิดีโอตามธรรมชาติ ประการที่สอง เสนอสถาปัตยกรรมที่ใช้หม้อแปลงแบบใหม่ ซึ่งเร็วกว่า U-Net ถึง 3.31 เท่าในการฝึกอบรม และ 4.5 เท่าในการอนุมานเร็วกว่า U-Net ซึ่งช่วยให้ Snap Video สามารถฝึกโมเดลข้อความเป็นวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยพารามิเตอร์นับพันล้าน บรรลุผลลัพธ์ที่ล้ำสมัยเป็นครั้งแรก และสร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงขึ้น ความสอดคล้องชั่วคราว และความซับซ้อนของการเคลื่อนไหวที่สำคัญ
จุดเด่นทางเทคนิค:
การสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่ร่วม: Snap Video สามารถสังเคราะห์วิดีโอที่สอดคล้องกันด้วยการเคลื่อนไหวขนาดใหญ่ ในขณะที่ยังคงการควบคุมความหมายของเครื่องมือสร้างข้อความเป็นวิดีโอขนาดใหญ่
การสร้างวิดีโอความละเอียดสูง: แบบจำลองคาสเคดสองขั้นตอนใช้เพื่อสร้างวิดีโอความละเอียดต่ำก่อน จากนั้นจึงดำเนินการอัปแซมปลิงที่มีความละเอียดสูง เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาความไม่สอดคล้องกันชั่วคราวที่อาจเกิดขึ้น
สถาปัตยกรรมแบบ FIT: Snap Video ใช้สถาปัตยกรรม FIT (Far-reaching Interleaved Transformers) เพื่อสร้างแบบจำลองร่วมที่มีประสิทธิภาพของการคำนวณเชิงพื้นที่และชั่วคราวโดยการเรียนรู้การนำเสนอวิดีโอที่ถูกบีบอัด
Snap Video ได้รับการประเมินบนชุดข้อมูลที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น UCF101 และ MSR-VTT ซึ่งแสดงให้เห็นข้อได้เปรียบโดยเฉพาะในการสร้างคุณภาพการดำเนินการ การศึกษาผู้ใช้ยังแสดงให้เห็นว่า Snap Video มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการล้ำสมัยในแง่ของการจัดตำแหน่งข้อความวิดีโอ จำนวนการดำเนินการ และคุณภาพ
บทความนี้ยังกล่าวถึงความพยายามในการวิจัยอื่นๆ ในด้านการสร้างวิดีโอ รวมถึงวิธีการที่ใช้การฝึกอบรมฝ่ายตรงข้ามหรือเทคนิคการสร้างแบบ autoregressive และความก้าวหน้าล่าสุดในการใช้โมเดลการแพร่กระจายในงานสร้างข้อความเป็นวิดีโอ
Snap Video แก้ไขปัญหาทั่วไปของกระบวนการแพร่กระจายและสถาปัตยกรรมในการสร้างข้อความเป็นวิดีโออย่างเป็นระบบ โดยถือว่าวิดีโอเป็นพลเมืองชั้นหนึ่ง กรอบการแพร่กระจาย EDM ที่ได้รับการดัดแปลงที่เสนอและสถาปัตยกรรมที่ใช้ FIT ช่วยปรับปรุงคุณภาพและความสามารถในการปรับขนาดของการสร้างวิดีโอได้อย่างมาก
ที่อยู่กระดาษ: https://arxiv.org/pdf/2402.14797
โดยรวมแล้ว Snap Video ประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่งในด้านการสร้างข้อความเป็นวิดีโอ และสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมของ Snap Video มอบความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับการสร้างสรรค์วิดีโอในอนาคต บรรณาธิการของ Downcodes เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการสร้างสรรค์วิดีโอ