Технология и Разработка

VLOGGER by Google

VLOGGER - это инновационный инструмент искусственного интеллекта, разработанный Энриком Корона и его командой в Google DeepMind. Он создает реалистичные видео говорящих людей из одного изображения, управляемых текстовыми или аудиовходами. **Ключевые особенности VLOGGER:** - **Мультимодальная диффузионная модель**: VLOGGER использует архитектуру на основе диффузии, которая интегрирует текстовые, аудио и изображения для создания высококачественного видео контента. - **Одно изображение на входе**: Пользователи могут создавать динамические видео, используя всего одно портретное фото, устраняя необходимость в нескольких изображениях или сложных настройках. - **Высокая точность вывода**: Инструмент гарантирует, что сгенерированные видео сохраняют исключительное качество изображения, точно сохраняют идентичность субъекта и демонстрируют временную согласованность. - **Разнообразие и справедливость**: VLOGGER обучен на обширном и разнообразном наборе данных, что позволяет ему создавать видео с широким диапазоном поз и выражений, сохраняя при этом справедливость и минимизируя предвзятость. **Применение VLOGGER:** - **Редактирование видео**: VLOGGER может изменять существующие видео, изменяя выражения лица или движения, предлагая мощный инструмент для создателей контента. - **Виртуальные ведущие**: Предоставляя текстовые или аудиовходы, пользователи могут генерировать видео виртуальных ведущих, доставляющих контент, улучшая производство цифровых медиа. - **Персонализированные виртуальные помощники**: VLOGGER позволяет создавать персонализированных виртуальных помощников, которые более естественно взаимодействуют с пользователями, улучшая вовлеченность пользователей.

VASA-1 by Microsoft

Открывается в новой вкладке

Emu Video by Meta

Факторизация генерации видео из текста путем явного условного изображения

Lumiere AI by Google

Пространственно-временная модель диффузии текста в видео от Google Research.

Emote Portrait Alive (EMO)

EMO: Живые Эмоциональные Портреты - Создание Выразительных Портретных Видео с Моделью Диффузии Audio2Video при Слабых Условиях