Інструменти штучного інтелекту для перетворення тексту у відео: порівнюємо Sora та Lumiere

Aнатолій_Іванченко · 4 серпня

Напевно, ви вже знайомі з тим, як великі мовні моделі (LLM) використовують штучний інтелект (ШІ) для розуміння, аналізу та створення тексту, схожого на людський, але чи знаєте ви, що вже існують інструменти для перетворення тексту у відео (T2V), які можуть створювати реалістичні відео на основі користувацьких підказок? Ці інновації на основі штучного інтелекту можуть обробляти текстові підказки, включаючи описи та сценарії, і збирати візуальні елементи, такі як зображення або анімацію, які ефективно відповідають текстовому контексту і вимогам. Незалежно від того, чи призначені кліпи для освіти, розваг, маркетингу чи інших цілей, моделі T2V спрощують процес створення відео, усуваючи потребу в ручному виробництві та редагуванні відео.

Сьогодні ми порівнюємо два революційні інструменти зі штучним інтелектом, які створюють відео на основі текстових підказок: Sora та Lumiere.

Представляємо Sora та Lumiere

Sora — це T2V модель від OpenAI, яка може створювати реалістичні відео тривалістю до 60 секунд. Вона може створювати складні відео з кількома об'єктами, детальним фоном і певними типами руху. За словами OpenAI, Sora «розуміє не лише те, що користувач запитав у підказці, але й те, як ці речі існують у фізичному світі».

ШІ-модель Sora також може генерувати відео із зображення, а також розширювати наявне відео або додавати відсутні кадри.

https://youtu.be/HK6y8DAPN_0

З іншого боку, Lumiere — це платформа Google T2V, яка може генерувати 5-секундні відео. Окрім функції перетворення тексту у відео, її можна використовувати для створення відео з підказок до зображень, анімації частин зображення, стилізації вихідного відео на основі текстових підказок і створення відео в тому ж візуальному стилі, що й еталонне зображення.

https://youtu.be/wxLr02Dz2Sc

Дифузійні моделі в технологіях T2V

Як Sora, так і Lumiere використовують дифузійні моделі. У ШІ дифузійна модель — це вдосконалений алгоритм машинного навчання, який генерує високоякісні результати, починаючи з шуму. Потім, керуючись складними правилами, ШІ видаляє шум і перетворює його на детальні, реалістичні зображення та відео.

У Sora OpenAI використав актуальні дослідження зі своїх моделей GPT і DALL-E. Наприклад, техніка збору даних з платформи перетворення тексту в зображення DALL-E 3, яка поєднує кілька описових підписів з фрагментом візуальної інформації, дозволяє Sora генерувати відео, які більш точно відповідають текстовій підказці.

Тим часом Lumiere представляє нову архітектуру дифузійної моделі під назвою Space-Time-U-Net (або STUNet). У той час як інші моделі спочатку генерують кілька кадрів (просторовий аспект), а потім додають часовий аспект, заповнюючи відсутні дані для створення відеокліпу, архітектура STUNet може визначати як просторовий, так і часовий аспекти одночасно. Це означає, що Lumiere може генерувати відео як один безперервний процес.

Приклади використання відео зі штучним інтелектом

Відео контент, створений за допомогою таких інструментів ШІ, як Sora і Lumiere, має безліч застосувань у різних сферах. Ось кілька прикладів використання:

Створення контенту

Приватні творці контенту можуть використовувати відео, створені штучним інтелектом, для соціальних мереж, а підприємства можуть використовувати технологію T2V у маркетингових і рекламних цілях. Наприклад, ШІ можна використовувати для створення демонстрацій продуктів і рекламних відеороликів.

Тренінги та освіта

Різні типи організацій можуть використовувати моделі T2V для створення цікавого освітнього контенту, такого як навчальні посібники, симуляції та навчальні відео. Інтерактивний відеоконтент також може покращити навчальний процес для студентів.

Розваги та медіа

Традиційний монтаж і виробництво відео вимагає багато ресурсів. Тепер творчі професіонали та навіть користувачі-початківці можуть використовувати ШІ для створення високоякісних візуальних ефектів, захопливих історій і кінематографічних вражень.

Архітектура та дизайн

Архітектори, містобудівники та розробники вже використовують відео для віртуальних турів, архітектурних візуалізацій та 3D-візуалізацій. За допомогою штучного інтелекту вони можуть автоматизувати процес створення відео та полегшити проведення презентацій проєктів, зустрічей з клієнтами та оглядів дизайну.

Охорона здоров’я та медицина

Медичні працівники можуть отримати вигоду від використання інструментів T2V у медичному навчанні, хірургічних симуляціях та інтерпретації діагностичних зображень. Відео, створені штучним інтелектом, такі як демонстрації вправ і візуальні пояснення складних медичних концепцій або планів лікування, також можуть бути використані для навчання пацієнтів і догляду за ними.

Незалежно від того, в якій галузі ви працюєте або якими можуть бути ваші сценарії використання технології T2V, наявність відповідного ПК допоможе вам максимально ефективно використовувати інструменти штучного інтелекту, такі як Sora і Lumiere. Ноутбуки Acer Swift Go 14 та Acer Swift X 16 працюють на процесорах Intel Core Ultra нового покоління з технологією Intel AI Boost для обробки та прискорення робочих навантажень зі штучним інтелектом. Енергоефективний Swift Go 14 — це портативний варіант для легких і середніх додатків і завдань ШІ, тоді як високопродуктивний Swift X 16 оснащений відеокартами NVIDIA GeForce RTX і OLED-дисплеями з частотою оновлення 120 Гц для оптимальної роботи з відео зі штучним інтелектом.

Доступність та обмеження

На момент написання цієї статті ні Sora, ні Lumiere не були доступні для громадськості, але та OpenAI, і Google випустили дослідницькі роботи та зразки відео, згенеровані їхніми відповідними моделями T2V. 16 лютого 2024 року OpenAI також оголосила, що надає доступ до Sora для тестувальників для оцінки ризиків і потенційної шкоди, а також для невідомої кількості кінематографістів, дизайнерів і візуальних художників, які можуть надати зворотний зв'язок щодо оптимізації моделі для креативних індустрій.

Як і будь-яка технологія, що стрімко розвивається, ці інструменти на основі штучного інтелекту мають свої обмеження. Наприклад, на вебсторінці Sora розкриваються поточні слабкі сторони моделі та навіть надаються зразки відео. Sora може мати проблеми з коректним моделюванням фізики або просторового сприйняття, особливо у складних сценах з кількома об'єктами чи персонажами.

Тим часом творці та дослідники Lumiere стверджують, що хоча їхня головна мета при розробці моделі — дозволити створювати відео навіть користувачам, які не мають навичок фільмування, інструмент може бути використаний для створення шкідливого або фальшивого контенту. Створення інструментів і ресурсів для забезпечення безпечного і справедливого використання моделей T2V є вкрай необхідним, хоча команда Lumiere не пояснила, як це можна зробити.

Такі моделі, як Sora і Lumiere, все ще розвиваються, але ми вже бачимо, який потенціал має штучний інтелект для перетворення тексту у відео, щоб революціонізувати комунікацію і розповідання історій у різних галузях. Після того, як всі недоліки будуть усунуті, технологія T2V дозволить окремим особам і організаціям залучати аудиторію за допомогою динамічного сторітелінгу та захопливих візуальних вражень.