テキストからビデオへ

テキストからビデオへの変換

核となるプロセスでは、テキストの説明と対応するビデオクリップのペアを含む膨大なデータセットでモデルを学習する。学習中、モデルは、単語、概念、行動、およびそれらの視覚的表現間の複雑な関係を経時的に学習する。新しいテキストが与えられると、モデルはこの学習された知識を利用して、ビデオを形成する一連のフレームを生成する。

1. テキスト理解： 大規模言語モデル（LLM）コンポーネントは、入力テキストを処理して、主要な要素、アクション、スタイルを抽出することが多い。
2. ビデオ生成：生成モデル（典型的には動画用に適応された拡散モデル）は、テキスト埋め込みと学習された時間的ダイナミクスに基づいて動画フレームを合成する。フレーム間の一貫性とリアルな動きを維持することは、GoogleLumiereプロジェクトや OpenAIのSoraのような現在進行中の研究によって取り組まれている重要な課題である。
3. 洗練：モデルによっては、解像度をアップスケーリングしたり、フレーム間の一貫性を向上させたりするステップが含まれることがある。

関連技術との主な違い

Text-to-Videoは他の生成タスクと関連しているが、ユニークな特徴を持っている：

• テキストから画像へ：テキストから静止画像を生成する。Text-to-Videoは、時間の次元を追加し、論理的な動きと一貫性を持つフレームのシーケンスを生成するモデルを必要とします。
• Text-to-Speech／Speech-to-Text：これらの技術は、視覚メディアではなく、テキストと音声のフォーマットを変換する。
• ビデオ編集ソフトウェア：従来のソフトウェアでは、既存の映像やアセットを手作業で操作する必要がありましたが、Text-to-Videoでは、テキストに基づいてゼロからまったく新しいビデオコンテンツを生成します。

実世界での応用

テキストをビデオに変換する技術は、さまざまな領域で可能性を広げる：

• マーケティングと広告：企業は簡単なテキスト説明から短いプロモーションビデオ、ソーシャルメディアコンテンツ、製品ビジュアライゼーションを迅速に作成し、制作時間とコストを大幅に削減することができます。例えば、ある企業はRunwayMLのようなプラットフォームを使って広告クリップを作成するために、「夜の街路で水たまりの中を水しぶきを上げながら走る新作スニーカーのシネマティックショット」と入力することができます。
• 教育とトレーニング複雑な概念や歴史的な出来事を、説明文から生成された短いアニメーションで視覚化することで、学習がより魅力的で身近なものになる。教育者はPika Labsのようなツールを使って、教科書の説明をもとに細胞分裂を説明するビデオを作成できる。
• エンターテインメントとメディア：映画制作者やゲーム開発者は、ラピッドプロトタイピング、ストーリーボードの作成、あるいはショートフィルムシーケンスやゲーム内カットシーンの生成に使用できます。
• アクセシビリティ：シーンテキストや要約をもとに、視覚障害者向けの動画説明を生成。

課題と今後の方向性

現在の課題としては、完璧な時間的一貫性を持つ、より長く高解像度の動画を生成すること、特定のオブジェクトの相互作用を正確に制御すること、訓練データから学習された潜在的なAIのバイアスを軽減することなどがある。今後の開発では、コヒーレンス、制御性、スピード、他のAIモダリティとの統合を改善することに重点を置く。Ultralyticsの中核である Ultralytics YOLOとは異なるが、基本的なコンピュータビジョンの原理は重複しており、Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、技術が成熟するにつれて、将来的にこのような生成モデルを統合または管理できる可能性がある。