На днях ариан объявил, что видео модель эмо, разработанная в лаборатории Тони, официально онлайн и открыта для всех бесплатно. С этой функцией пользователи могут выбрать шаблон в песнях, терьерах, эмоциях, а затем сделать эмо синтезированным видео с песней, загрузив портрет. Emote Portrait Alive (Emote Portrait Alive) — программа, разработанная исследовательской академией интеллектуальных вычислений группы aribaba, аудио-управляемой системой создания изображений и аудио-видео, которая может быть введена в единое изображение и голосовую аудиозапись. Создайте видео с экспрессивным выражением лица и различными позициями головы. Согласно сообщениям, первая группа universal App запустила более 80 эмо-шаблонов, в Том числе хитовый сингл «uhong hong», «wild wolf Disco» и т.п. С тех пор, как EMO опубликовала свою работу по модели в конце февраля, она привлекла большое внимание как на море, так и за рубежом, и сравнила ее с моделью сорa в OpenAI. В частности, функция эмо состоит в Том, чтобы генерировать динамическое, синхронизированное с аудиоконтентом видео, введенное в звук (например, голос, песня и т.п.), и ссылочное изображение (часто портрет персонажа). Ариэмо, используя передовые модели и механизмы распространения звукового видео, смог создать портретное видео с очень реалистичной и экспрессивной силой. Выражение лица и движения портрета будут очень естественными и плавными, тесно синхронизированными с аудиоконтентом. Прикладные сцены ариэмо очень обширны. Она может использоваться не только в развлекательных и творческих областях, таких как воскрешение исторических фигур, озвучивание роли в кино и т.п., но и в образовательных, рекламных, игровых и других областях, а также в целях обеспечения более разнообразного и персонизированного видео-контента для пользователей. Кроме того, ариэмо использует эффективные алгоритмы и вычислительные рамки, которые позволяют создавать качественные портретные видео за короткий промежуток времени. Это экономит время пользователей и повышает эффективность работы. Фреймворк aremo также обладает хорошей расширяемостью и гибкостью, которую можно настроить и оптимизировать в зависимости от специфических потребностей пользователей. Например, можно оптимизировать качество и производительность генерирующего видео, корректируя параметры или добавив новые компоненты модели. Али сделал много инноваций в области видео-производства, а также выпустил VideoComposer, который является фреймвоком, который объединяет пространственные и последовательные условия. Он использует отдельные изображения или эскизы в качестве пространственных условий, объединяя при этом такие последовательности, как вектор движения и последовательность глубины для создания видео с высокой визуальной реалистичности. Ариан также опубликовал модель AtomoVideo, технологию, способную генерировать высокочастотную последовательность видео из одного статического изображения. Он сочетал персонифицированный текст с моделью изображения (T2I) и смог создать видео-контент, соответствующий описанию, основываясь на описании текста и статических изображениях. Кроме того, открытая платформа ariyan vision intelligence предоставляет изобилие возможностей для производства видео, в Том числе видеорезюме, видео-редактор, слияние лиц и т.д. Эти функции могут применяться в различных областях, таких как электрики, кино, реклама и т.д. для того, чтобы помочь пользователям быстро сгенерировать высококачественный видеоконтент. Видео генерирует технологию и алгоритм видео-процесс, который включает в себя несколько шагов и технологий, и в настоящее время существует множество инструментов для создания видео, таких как Pixverse, Pika, Runway Gen-2, Kaiber, plaidays, Genmo и т.д. Среди них пика был хорошо оценен пользователями за свою качественную и стабильную способность генерировать изображения, в то время как «подиум ген -2» может преобразовать созданные midjourney изображения в качественную анимацию. Кроме того, в качестве нового инструмента создания видео сора уникальна тем, что она может генерировать высококачественные длинные видео-контенты и понимать длинные текстовые директивы для получения подробного видео-контента. С точки зрения алгоритма, создание видео включает в себя несколько базовых алгоритмов и технологий. Например, GRU и LSTM в циклической нейронной сети (RNN) могут эффективно избежать проблем градиентного снижения и ослабления градиента, в то время как архитектура encoder-decoder значительно повышает эффективность таких задач, как машинный перевод. В области видео-производства эти алгоритмы и технологии могут использоваться для создания контента, структуры, стиля и т.д. Видеогенерация включает в себя значительное количество технологий, включая модель глубокого обучения, которая является одной из наиболее важных в производстве видео. Модели глубокого обучения, в частности, генерируют противоборствующие сети (ганс) и дешифровочные автокодеры (VAEs), широко применяются в видеоконференции. Эти модели могут учиться и имитировать распределение видео данных, таким образом создавая новые, похожие на оригинальные. Компьютерная графика играет важную роль в создании видео, особенно в создании виртуальных сцен, ролей и спецэффектов. Используя компьютерную графику, можно создавать реалистичные виртуальные сцены и персонажей и комбинировать их с реальным видео, создавая уникальные визуальные эффекты. Для создания более реалистичных видео, технология физической симуляции используется для моделирования движения и взаимодействия объектов. Это включает в себя моделирование траектории движения объектов, эффектов столкновений, изменения света и тени и т.д. Обработка естественных языков (NLP) также применяется в видеокондукции по мере развития технологий. Анализируя текстовое описание, технология NLP может направлять видео для создания модели для создания видео, которое соответствует текстовому содержанию. Это предоставляет больше творческих и возможностей для создания видео. Есть также технология аудиосинтеза, которая, помимо визуальных элементов, является важным компонентом видео. Технология аудиосинтеза может генерировать звуковой эффект и фоновую музыку, соответствующую содержанию видео, тем самым увеличивая опыт просмотра видео. Кроме того, есть и другие технологии, которые используются в создании видео, например, для улучшения обучения, миграции и т.д. Эти технологии делают видео более гибким, эффективным и разнообразным. В последние годы разработки были также написаны о Том, что видео-производственные технологии постепенно созревают, и существует множество практических примеров применения в таких областях, как журналистика, рекламная индустрия, образовательная подготовка, кино и игровое производство, здравоохранение и т.д. В будущем, развлечения и средства массовой информации, реклама и маркетинг, образовательная подготовка, виртуальная реальность/усиленная реальность, здравоохранение и т.д.

810-234640-312