Познакомьтесь с LAMP Искусственный интеллект с несколькими шагами для изучения движения с помощью моделей диффузии текста в изображение.
ЛАМП Введение в искусственный интеллект с пошаговым изучением передвижения с помощью моделей диффузии текста в изображение
В недавнем исследовании исследователи представили революционный фреймворк на основе нескольких снимков под названием LAMP, разработанный для решения задачи генерации текста в видео (T2V). В то время как генерация текста в изображения (T2I) сделала значительный прогресс, расширение этой возможности на генерацию текста в видео стало сложной задачей. Существующие методы либо требуют большого количества пар текст-видео и значительных вычислительных ресурсов, либо приводят к генерации видео, которое сильно соответствует шаблонным видео. Балансировка свободы генерации и затрат ресурсов для генерации видео оказалась сложным компромиссом.
Команда исследователей из VCIP, CS, Нанкайского университета и MEGVII Technology предлагает LAMP в качестве решения этой проблемы. LAMP – это фреймворк на основе нескольких снимков, позволяющий модели диффузии изображений в тексте узнавать конкретные движения с помощью всего 8-16 видео на одном графическом процессоре. Этот фреймворк использует конвейер, обусловленный первым кадром, который использует предварительно обученную модель текст в изображение для генерации контента, сосредотачивая усилия модели диффузии видео на учении движений. Благодаря использованию хорошо установленных методик текста в изображении для генерации контента, LAMP значительно улучшает качество видео и свободу генерации.
Для захвата временных характеристик видео исследователи расширяют слои 2D свертки предварительно обученной модели T2I для интеграции слоев обучения временно-пространственного движения. Они также изменяют блоки внимания для работы на временном уровне. Кроме того, они вводят стратегию совместного шумосэмплирования во время вывода, которая улучшает стабильность видео с минимальными затратами вычислительных ресурсов.
- Эта научная статья о ИИ представляет CLIN непрерывно обучающегося языкового агента, который превосходит в адаптации к задачам и обобщении на невидимые задачи и среды в чисто нулевом сценарии.
- Генеративные AI-приложения с использованием Amazon Bedrock начало для разработчиков на Go
- Обнаружение и мониторинг источников выбросов метана с помощью геопространственных возможностей Amazon SageMaker высокой частоты.
Возможности LAMP простираются далеко за пределы генерации текста в видео. Он также может быть применен к таким задачам, как анимация реальных изображений и редактирование видео, что делает его универсальным инструментом для различных приложений.
Были проведены обширные эксперименты для оценки производительности LAMP в обучении движений на ограниченных данных и генерации видео высокого качества. Результаты показывают, что LAMP может успешно достичь этих целей. Он успешно находит баланс между обучением и свободой генерации, обладая пониманием движений. Используя преимущества моделей T2I, LAMP предлагает мощное решение для генерации текста в видео.
В заключение, исследователи представили LAMP – фреймворк на основе нескольких снимков для генерации текста в видео. Этот инновационный подход решает проблему генерации видео по текстовым подсказкам путем изучения движений на основе небольшого набора видео. Конвейер LAMP, слои обучения временно-пространственного движения и стратегия совместного шумосэмплирования значительно улучшают качество и стабильность видео. Универсальность фреймворка позволяет применять его и в других задачах, помимо генерации текста в видео. Через обширные эксперименты LAMP продемонстрировал свою эффективность в обучении движений на ограниченных данных и генерации видео высокого качества, предлагая многообещающее решение в области генерации текста в видео.
