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Google Research最近推出了一款名为VideoPoet的大型言语模型(LLM),旨在解决当时视频生成范畴的挑战。该模型的创新之处在于将言语模型应用于视频生成,支撑多种使命,google推广电话,例如文本到视频、图画到视频、视频风格化、修正和修正以及视频到音频。
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与目前干流的模型不同,VideoPoet将这些视频生成使命融合在一个大型言语模型中,而不是依赖于针对每个使命分别练习的组件。
VideoPoet通过多个分词器进行练习,包含MAGVIT V2 用于视频和图画,以及SoundStream用于音频。这使得VideoPoet能够学习跨视频、图画、音频和文本模态的常识。通过将模型生成的令牌转换为可视化表明,VideoPoet能够输出动画、风格化的视频,乃至生成音频。该模型还支撑文本输入,以辅导文本到视频、图画到视频等使命的生成。
为了展示VideoPoet的多功能性,研究人员供给了一些生成示例,包含根据文本提示生成可变长度的视频,将输入图画转化为动画视频,以及生成独特风格的视频。最令人印象深入的是,VideoPoet还能够生成音频,完成了从单一模型生成视频和音频的目标。
研究人员指出,VideoPoet的练习方式使其具有生成较长视频的潜力。通过在上一个视频的最后 1 秒的基础上猜测下一个 1 秒,VideoPoet能够完成视频的不断延伸。此外,模型还支撑对已生成视频进行交互式修改,用户能够改动物体的运动,完成不同的动作,从而具有高度的修改控制。
评价成果显现,VideoPoet在文本到视频生成方面表现出色。人们选择VideoPoet中24-35%的示例比竞赛模型更好,而竞赛模型的这一比例为8-11%。评分者还更喜欢VideoPoet中41-54%的示例,因为它们的动作更有趣,而其他模型的这一比例为11-21%。
作为一款大型言语模型,VideoPoet集成了多种视频生成使命,为零镜头视频生成带来了新的可能性,为艺术创作、影视制作等范畴供给了潜在的创新机会。
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