Еволюція Відео: Як Google Відкриває Нові Горизонти для Генеративного Штучного Інтелекту
У світлі щойно представленої Google можливості синхронізації губ з відео у RunwayML, ми стаємо свідками справжнього перевороту у сфері генеративного штучного інтелекту (ШІ). Згадуючи слова автора відео, “це повністю змінює картину”, ми занурюємося у захопливий світ, де уява зустрічається з технологіями, а творчість отримує нові крила. Хочете вірити чи ні, але магія вже тут.
Спочатку, давайте уявимо: автор відео перебуває в Заджаї, місці натхнення Аватара, створеному за допомогою RunwayML. Він звертається до нас, запрошуючи до роздумів, і підкреслює важливість віри, завершуючи свою промову досить несподіваним фіналом. Це лише початок.
Але перенесемось до суті самого відео. Автор, що має псевдонім Tejala, не тільки демонструє вражаючий потенціал нової функції Google, але й розкриває перед нами важливість подолання основних проблем, з якими стикаються творці відео на основі ШІ. До них належать:
- Стійкість голосу персонажів: Як забезпечити, щоб голоси залишались чіткими та впізнаваними протягом усього періоду відео?
- Генерація додаткових планів для підтримання послідовності: Як підтримувати логічну й візуальну цілісність відео?
- Висока вартість виробництва: Як оптимізувати процес створення, щоб він залишався доступним і ефективним?
Розглядаючи ці виклики, Tejala поділяється з нами конкретними кроками та стратегіями, які допомагають їх вирішити.
Першим кроком, як підкреслює автор, є отримання вихідного зображення. Це може бути як реальне фото, так і зображення, згенероване за допомогою ШІ. Tejala використовує власну Lora, навчену в Civitai, що дає змогу йому створювати образи в будь-якій ситуації. Якщо ви зацікавлені у створенні власного такого проекту, автор надає поради та посилання, що допоможуть вам зробити це.
Далі йде етап генерації нових сцен, зберігаючи при цьому цілісність оточення та персонажів. Тут Tejala демонструє використання ControlNet, що дозволяє використовувати одне зображення як вихідні дані для редагування, додавання об’єктів або зміни ракурсу. Все це відбувається за допомогою prompt’ів у межах RunwayML.
Підкреслюється простота prompt’ів, які використовуються, та їх адаптивність до потреб користувача. Завдяки цьому, навіть новачок легко впорається зі створенням відео.
Ентузіазм автора передається і в наступній частині. Він ділиться досвідом використання нової техніки prompt’ів для RunwayML, яка приносить надзвичайно позитивні результати. Ключ до успіху – JSON Prompting. Це структурований формат тексту, який використовується для організації інформації. Хоча LLM (великі мовні моделі) здатні розуміти природну мову, використання JSON допомагає автору, а також вам, чітко визначати та організовувати аспекти відео, які необхідно описати для отримання бажаного результату.
Tejala радить такий поділ на категорії, що дозволяє структурувати дані:
- Без опису: Загальний опис сцени.
- Візуальний стиль.
- Рух камери.
- Головний персонаж (персонажі).
- Композиція фону.
- Освітлення.
- Аудіодоріжка.
- Діалог.
- Субтитри.
Ця техніка є гнучкою та дозволяє налаштовувати категорії на власний смак, додаючи, видаляючи або модифікуючи їх.
З прикладу, який наводить автор, можна зробити висновок, що техніка JSON Prompting значно спрощує процес, дозволяючи зосередитися на творчості, а не на технічних деталях. Автор наголошує на можливості використання цієї техніки в інших моделях відео, таких як PikaLabs або DeepMotion.
Підкреслено, що нова функція синхронізації губ у RunwayML дозволяє значно підвищити реалістичність згенерованих відео.
Щоб запустити процес, потрібно:
- Перейти до RunwayML.
- Вибрати frames to video.
- Змінити модель на BO3 quality з beta audio.
- Завантажити зображення або вибрати його з бібліотеки.
- Написати prompt.
- Натиснути на стрілку для запуску.
Далі ми бачимо демонстрацію отриманого результату. Як зазначає автор, все добре, але не ідеально. Ось тут і з’являється необхідність покращити якість голосу.
Для цього Tejala демонструє різні варіанти. Один з них – використання DaVinci Resolve, який має вбудовану функцію клонування голосу. Однак, автор використовує свій аватар, клонований в HeyGen, та функцію voice cloning.
Для цього він:
- Генерує свою версію з Avatar 4.
- Переходить в редактор та завантажує аудіо, створене в RunwayML.
- Активує voice cloning, вибираючи клонований голос.
- Чекає на завершення транскрипції.
Таким чином, як демонструє Tejala, процес створення відео на основі ШІ з одночасно вражаючим звуком і зображенням, стає набагато простішим та доступнішим.
Підсумовуючи, автор впевнений, що цей прорив у сфері ШІ-відео здатний перевернути індустрію. Але, як він справедливо зауважує, технології розвиваються надзвичайно швидко. Тому, закликає нас підписатися на канал, щоб бути в курсі останніх новин.
Висновок
Світ генеративного ШІ у відео набирає обертів. Google робить важливий крок вперед, відкриваючи нові можливості для творчості. Важливо розуміти, що потенціал цієї технології величезний, однак, є й виклики: від збереження сталості голосу й відеоряду до оптимізації виробничого процесу.
Tejala пропонує нам практичний посібник, ділячись власним досвідом, стратегіями та методами. Використання моделей, таких як ControlNet, та техніка JSON Prompting, відкриває шлях до створення вражаючих відео.
Ера відео зі штучним інтелектом тільки починається. І, хто знає, які сюрпризи ще принесе ця захоплююча подорож. Тому, залишайтеся в курсі подій, будьте відкритими для нових знань, і не бійтеся експериментувати.
