Văn bản thành Video

Cách thức hoạt động của Text-to-Video

Quá trình cốt lõi bao gồm đào tạo các mô hình trên các tập dữ liệu lớn chứa các cặp mô tả văn bản và các đoạn video clip tương ứng. Trong quá trình đào tạo, mô hình học các mối quan hệ phức tạp giữa các từ, khái niệm, hành động và biểu diễn trực quan của chúng theo thời gian. Khi được đưa ra lời nhắc văn bản mới, mô hình sử dụng kiến thức đã học này để tạo ra một chuỗi các khung hình tạo thành video.

1. Hiểu văn bản: Thành phần Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường xử lý văn bản đầu vào để trích xuất các yếu tố, hành động và kiểu chính.
2. Tạo video: Một mô hình tạo, thường là mô hình khuếch tán được điều chỉnh cho video, tổng hợp các khung video dựa trên nhúng văn bản và động lực thời gian đã học. Duy trì tính nhất quán và chuyển động thực tế trên các khung là một thách thức chính được giải quyết bằng nghiên cứu đang diễn ra như dự án Lumiere của Google và Sora của OpenAI .
3. Tinh chỉnh: Một số mô hình có thể bao gồm các bước để nâng cấp độ phân giải hoặc cải thiện tính nhất quán giữa các khung hình.

Sự khác biệt chính so với các công nghệ liên quan

Mặc dù có liên quan đến các tác vụ tạo ra khác, Text-to-Video có những đặc điểm riêng biệt:

• Text-to-Image : Tạo hình ảnh tĩnh từ văn bản. Text-to-Video bổ sung chiều thời gian, yêu cầu mô hình tạo chuỗi khung hình với chuyển động logic và tính nhất quán.
• Chuyển văn bản thành giọng nói / Chuyển giọng nói thành văn bản : Các công nghệ này chuyển đổi giữa định dạng văn bản và âm thanh, không phải phương tiện trực quan.
• Phần mềm chỉnh sửa video: Phần mềm truyền thống yêu cầu phải thao tác thủ công các cảnh quay hoặc nội dung hiện có, trong khi Text-to-Video tạo ra nội dung video hoàn toàn mới từ đầu dựa trên văn bản.

Ứng dụng trong thế giới thực

Công nghệ chuyển văn bản thành video mở ra nhiều khả năng trong nhiều lĩnh vực:

• Tiếp thị và Quảng cáo: Các doanh nghiệp có thể nhanh chóng tạo video quảng cáo ngắn, nội dung truyền thông xã hội hoặc hình ảnh sản phẩm từ các mô tả văn bản đơn giản, giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí sản xuất. Ví dụ, một công ty có thể nhập "Cảnh quay điện ảnh về đôi giày thể thao mới của chúng tôi đang tung tóe qua vũng nước trên phố thành phố vào ban đêm" để tạo clip quảng cáo bằng các nền tảng như RunwayML .
• Giáo dục và Đào tạo: Các khái niệm phức tạp hoặc sự kiện lịch sử có thể được hình dung thông qua các hình ảnh động ngắn được tạo ra từ văn bản giải thích, giúp việc học trở nên hấp dẫn và dễ tiếp cận hơn. Một nhà giáo dục có thể sử dụng một công cụ như Pika Labs để tạo video minh họa quá trình phân chia tế bào dựa trên mô tả trong sách giáo khoa.
• Giải trí và truyền thông: Các nhà làm phim và nhà phát triển trò chơi có thể sử dụng công cụ này để tạo nguyên mẫu nhanh, tạo bảng phân cảnh hoặc thậm chí tạo chuỗi phim ngắn hoặc đoạn cắt cảnh trong trò chơi.
• Khả năng truy cập: Tạo mô tả video cho người khiếm thị dựa trên văn bản cảnh hoặc tóm tắt.

Thách thức và định hướng tương lai

Những thách thức hiện tại bao gồm tạo ra các video dài hơn, độ phân giải cao với tính nhất quán về mặt thời gian hoàn hảo, kiểm soát chính xác các tương tác đối tượng cụ thể và giảm thiểu các sai lệch AI tiềm ẩn được học từ dữ liệu đào tạo. Các phát triển trong tương lai tập trung vào việc cải thiện tính nhất quán, khả năng kiểm soát, tốc độ và tích hợp với các phương thức AI khác. Mặc dù khác biệt với trọng tâm cốt lõi của Ultralytics YOLO về phát hiện và phân tích đối tượng , các nguyên tắc về thị giác máy tính cơ bản lại chồng chéo lên nhau và các nền tảng như Ultralytics HUB có khả năng tích hợp hoặc quản lý các mô hình tạo sinh như vậy trong tương lai khi công nghệ phát triển.