SEINE – модель создания от коротких до длинных видео с плавными и креативными переходами между сценами

Разработана модель SEINE для создания высококачественных расширенных видео с плавными и креативными переходами между сценами. Уже знаменита своими потрясающими результатами! Теперь наши видео будут удивлять еще больше! #SEINE #видеомодель #качество #переходы

 SEINE – это модель видеораспространения от коротких до длинных видео с плавными и креативными переходами между сценами. Она гарантирует высокое качество продленных видео.

С учетом успеха моделей диффузии в создании текста и изображений возник ряд техник генерации видео, которые продемонстрировали интересные применения в этой области. Тем не менее, большинство методов генерации видео обычно создают видео на уровне “сцены”, включая всего несколько секунд и отображающих только одну сцену. В связи со столь кратким содержанием, такие видео явно не отвечают требованиям для кинематографического и фильмового производства.

В кинематографическом или промышленном видеопроизводстве “видео на уровне сюжета” обычно характеризуется созданием различных съемок с разными сценами. Эти индивидуальные съемки, различающиеся по длительности, соединяются с помощью переходов и монтажа, обеспечивая более длинные видео и более сложную визуальную историю. Сочетание сцен или съемок при монтаже фильма и видео, известное как переход, играет ключевую роль в постпродакшн. Традиционные методы переходов, такие как перетекания, затухания и перевороты, основаны на предопределенных алгоритмах или установленных интерфейсах. Однако эти методы лишены гибкости и часто ограничены в своих возможностях.

Альтернативный подход к бесшовным переходам заключается в использовании разнообразных и фантазийных съемок для плавного перехода от одной сцены к другой. Эта техника, широко применяемая в кинематографе, не может быть прямо сгенерирована с помощью предопределенных программ.

В данной работе представлена модель, которая решает малораспространенную проблему генерации плавных и плавных переходов, сосредоточиваясь на генерации промежуточных кадров между двумя разными сценами.

Для генерации ранее не встречавшихся кадров перехода на основе наблюдаемых условных изображений или видео SEINE включает модуль случайной маски. На основе видео набора данных авторы извлекают N-кадров из исходных видео, закодированных предварительно обученным вариационным автоэнкодером в латентные векторы. Кроме того, модель принимает текстовое описание как входные данные для усиления управляемости видео переходов и использования возможностей генерации видео по короткому тексту.

Во время этапа обучения латентный вектор подвергается коррекции с помощью шума, и применяется случайная маска условия, чтобы захватить промежуточное представление движения между кадрами. Механизм маскировки выборочно сохраняет или подавляет информацию из исходного латентного кода. SEINE принимает маскированный латентный код и саму маску в качестве условного входа, чтобы определить, какие кадры маскированы и какие остаются видимыми. Модель обучается предсказывать шум, влияющий на весь искаженный латентный код. Это предполагает изучение основного распределения шума, влияющего как на немаскированные кадры, так и на текстовое описание. Основываясь на моделировании и предсказании шума, модель стремится генерировать переходные кадры, реалистичные и визуально связные, плавно смешивая видимые кадры с немаскированными кадрами.

Ниже приведены некоторые последовательности из исследования.

Это было краткое описание SEINE, модели диффузии видео от коротких до длинных для создания качественных видео с плавными и творческими переходами между сценами. Если вас интересует это и вы хотите узнать больше, пожалуйста, обратитесь к приведенным ниже ссылкам.

Оригинал статьи опубликован на сайте MarkTechPost.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…