1句话生成视频AI爆火!Meta最新SOTA模型让网友大受震撼(2)

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: 1句话生成视频AI爆火!Meta最新SOTA模型让网友大受震撼

这个模型产生的契机是,Meta希望推动创意表达,将这种文本到图像的趋势与以前的草图到图像模型相结合,从而产生文本和以草图为条件的图像生成之间的奇妙融合。

这意味着我们可以快速勾勒出一只猫,写出自己想要什么样的图像。遵循草图和文本的指导,这个模型会在几秒钟内,生成我们想要的完美插图。

你可以把这种多模态生成AI方法看作是一个对生成有更多控制的Dall-E模型,因为它还可以将快速草图作为输入。

之所以称它为多模态,是因为它可以将多种模态作为输入,比如文本和图像。相比之下,Dall-E只能从文本生成图像。

为了生成视频,就需要加入时间的维度,因此研究人员在Make-A-Scene模型中添加了时空管道。

加入时间维度后,这个模型就不是只生成一张图片,而是生成16张低分辨率的图片,以创建一个连贯的短视频。

这个方法其实与文本到图像模型类似,但不同之处在于:在常规的二维卷积的基础上,它增加一维卷积。


只是简单地增加了一维卷积,研究人员就能保持预先训练的二维卷积不变的同时,增加一个时间维度。然后,研究人员就可以从头开始训练,重新使用Make-A-Scene图像模型的大部分代码和参数。


在文本到图像方法中使用常规二维卷积模块之后,增加一维卷积模块

同时,研究人员还想用文本输入来指导这个模型,这将与使用CLIP嵌入的图像模型非常相似。

在这种情况下,研究人员是在将文本特征与图像特征混合时,增加空间维度,方法同上:保留Make-A-Scene模型中的注意力模块,并为时间增加一个一维注意力模块——复制粘贴图像生成器模型,为多一个维度重复生成模块,来获得16个初始帧。


在文本到图像方法中使用常规的二维注意力模块之后,增加一维注意力模块

但是只靠这16个初始帧,还不能生成视频。

研究人员需要从这16个主帧中,制作一个高清晰度的视频。他们采用的方法是:访问之前和未来的帧,并同时在时间和空间维度上对它们进行迭代插值。

就这样,他们在这16个初始帧之间,根据前后的帧生成了新的、更大的帧,这样就使运动变得连贯,整体视频变得流畅了。

这是通过一个帧插值网络完成的,它可以采取已有的图像来填补空白,生成中间的信息。在空间维度上,它会做同样的事情:放大图像,填补像素的空白,使图像更加高清。

总而言之,为了生成视频,研究人员微调了一个文本到图像的模型。他们采用了一个已经训练好的强大模型,对它进行调整和训练,让它适应视频。

因为添加了空间和时间模块,只要简单地让模型适应这些新数据就可以了,而不必重新训练它,这就节省了大量的成本。

这种重新训练使用的是未标记的视频,只需要教模型理解视频和视频帧的一致性就可以了,这就可以更简单地建立数据集。

最后,研究人员再次使用了图像优化模型,提高了空间分辨率,并使用了帧插值组件增加了更多的帧,使视频变得流畅。

当然,目前Make-A-Video的结果还存在缺点,就如同文本到图像的模型一样。但我们都知道,AI领域的进展是多么神速。

如果你想进一步了解,可以参考链接中Meta AI的论文。社区也正在开发一个PyTorch的实现,如果你想自己实现它,请继续关注。

作者介绍

这篇论文中有多位华人研究人员参与:殷希、安捷、张宋扬、Qiyuan Hu。

殷希,FAIR研究科学家。此前曾供职微软,任Microsoft Cloud and AI 的高级应用科学家。在密歇根州立大学计算机科学与工程系获博士学位,2013年毕业于武汉大学电气工程专业,获学士学位。主要研究领域为多模态理解、大规模目标检测、人脸推理等。

安捷,罗切斯特大学计算机科学系博士生。师从罗杰波教授。此前于 2016 年和 2019 年在北京大学获得学士和硕士学位。研究兴趣包括计算机视觉、深度生成模型和AI+艺术。作为实习生参与了Make-A-Video研究。

张宋扬,罗切斯特大学计算机科学系博士生,师从罗杰波教授。在东南大学获得学士学位,在浙江大学获得硕士学位。研究兴趣包括自然语言矩定位、无监督语法归纳、基于骨架的动作识别等。作为实习生参与了Make-A-Video研究。

Qiyuan Hu,时任FAIR的AI Resident,从事提高人类创造力的多模态生成模型的研究。她在芝加哥大学获得医学物理学博士学位,曾从事AI辅助的医学图像分析工作。现已供职Tempus Labs,任机器学习科学家。

网友大受震撼

前段时间,谷歌等大厂纷纷放出自家的文本到图像模型,如Parti,等等。

有人甚至认为文本到视频生成模型还有一段时间才能到来。

没想到,Meta这次投了一颗重磅炸弹。

其实,同在今天,还有一个文本到视频生成模型Phenaki,目前已提交到ICLR 2023,由于还处于盲审阶段,作者机构还是未知。


网友称,从DALLE到Stable Diffuson再到Make-A-Video,一切来得太快。


参考资料:https://makeavideo.studio/https://makeavideo.studio/Make-A-Video.pdfhttps://www.louisbouchard.ai/make-a-video/

相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当大火的文图生成模型遇见知识图谱,AI画像趋近于真实世界
本文介绍了阿里云机器学习PAI团队开发的名为ARTIST的中文文图生成模型,该模型融合了知识图谱信息,能够生成更加符合常识的图像。ARTIST基于Transformer架构,将文图生成任务分为图像矢量量化和文本引导的图像序列生成两个阶段。在第一阶段,模型使用VQGAN对图像进行矢量量化;在第二阶段,通过GPT模型并结合知识图谱中的实体知识来生成图像序列。在MUGE中文文图生成评测基准上,ARTIST表现出色,其生成效果优于其他模型。此外,EasyNLP框架提供了简单易用的接口,用户可以基于公开的Checkpoint进行少量领域相关的微调,实现各种艺术创作。
|
1天前
|
人工智能 NoSQL atlas
Fireworks AI和MongoDB:依托您的数据,借助优质模型,助力您开发高速AI应用
我们欣然宣布MongoDB与 Fireworks AI 正携手合作让客户能够利用生成式人工智能 (AI)更快速、更高效、更安全地开展创新活动
|
4天前
|
人工智能 vr&ar
[译][AI Research] AI 模型中的“it”是数据集
模型效果的好坏,最重要的是数据集,而不是架构,超参数,优化器。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型和传统ai的区别
在人工智能(AI)领域,大模型一直是一个热议的话题。从之前的谷歌 DeepMind、百度 Big. AI等,再到今天的百度GPT-3,人工智能技术经历了从“有”到“大”的转变。那么,大模型与传统 ai的区别在哪里?这对未来人工智能发展会产生什么影响?
|
6天前
|
人工智能 监控 安全
在园区引入AI大模型
5月更文挑战第5天
13 0
|
7天前
|
机器学习/深度学习 敏捷开发 人工智能
吴恩达 x Open AI ChatGPT ——如何写出好的提示词视频核心笔记
吴恩达 x Open AI ChatGPT ——如何写出好的提示词视频核心笔记
24 0
|
7天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
对大模型和AI的认识与思考
2023年,笔者也参与了各种学习和实践,从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生图(Stable Diffusion)webui实操环境。在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考,是为总结。5月更文挑战第3天
30 1
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
超越Sora极限,120秒超长AI视频模型诞生!
【5月更文挑战第1天】 StreamingT2V技术突破AI视频生成界限,实现120秒超长连贯视频,超越Sora等传统模型。采用自回归方法,结合短期记忆的条件注意模块和长期记忆的外观保持模块,保证内容连贯性和动态性。在实际应用中,展示出优秀的动态性、连贯性和图像质量,但仍有优化空间,如处理复杂场景变化和连续性问题。[链接](https://arxiv.org/abs/2403.14773)
31 3
|
16天前
|
人工智能 前端开发 算法
参加完全球开发者大会之后,我一个小前端尝试使用了一些AI模型
参加完全球开发者大会之后,我一个小前端尝试使用了一些AI模型