Text-to-video model
একটি টেক্সট-টু-ভিডিও মডেল হল একটি মেশিন লার্নিং মডেল যা একটি প্রাকৃতিক ভাষার বিবরণ ইনপুট হিসাবে নেয় এবং সেই বিবরণের সাথে মিলে যাওয়া একটি ভিডিও তৈরি করে। একটি স্থিতিশীল পটভূমিতে বস্তুগুলিকে বাস্তবসম্মত করার বিষয়ে ভিডিও ভবিষ্যদ্বাণী একটি সংযোগকারী কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এনকোডিং এবং প্রতিটি ফ্রেম পিক্সেলকে পিক্সেল দ্বারা ডিকোড করে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে ভিডিও তৈরি করে একটি সিকোয়েন্স মডেলের জন্য পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে সঞ্চালিত হয়। পদ্ধতিগত তথ্য সংগ্রহ এবং গতিময় মানব ক্রিয়া ভিডিও থেকে স্পষ্ট ভিডিও ব্যবহার করে তথ্য সেট প্রস্তুতি। ভিডিও তৈরির জন্য কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া। প্রাকৃতিক ভাষার প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে পাঠ্য থেকে কীওয়ার্ড নিষ্কাশন। ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার এবং জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক দ্বারা পাঠ্য থেকে বিদ্যমান স্থির এবং গতিশীল তথ্যের জন্য শর্তাধীন জেনারেটিভ মডেলে সেট করা ডেটা পরীক্ষা করা। মডেল ওপেন সোর্স মডেল সহ বিভিন্ন মডেল রয়েছে। কগভিডিও তাদের কোড গিটহাবে উপস্থাপন করেছে। মেটা প্ল্যাটফর্ম পাঠ্য-থেকে-ভিডিওতে রূপান্তর করার জন্য makeavideo.studio.Google ব্যবহৃত ইমেজেন ভিডিও সহ পাঠ্য-থেকে-ভিডিও ব্যবহার করে। আন্তোনিয়া আন্তোনোভা আরেকটি মডেল উপস্থাপন করেন। 2023 সালের মার্চ মাসে, আলিবাবা গবেষণার একটি যুগান্তকারী গবেষণাপত্র প্রকাশিত হয়েছিল, যা ভিডিও প্রজন্মের জন্য সুপ্ত চিত্র বিস্তার মডেলগুলিতে পাওয়া অনেকগুলি নীতি প্রয়োগ করে। কাইবার বা রিমিক্সের মতো পরিষেবাগুলি তখন থেকে তাদের নিজ নিজ পণ্যগুলিতে ভিডিও তৈরির অনুরূপ পদ্ধতি গ্রহণ করেছে। এআই কোম্পানি সিন্থেসিয়ার ম্যাথিয়াস নিসনার (টিইউএম) এবং লরডেস আগাপিটো (ইউসিএল) 3ডি নিউরাল রেন্ডারিং কৌশল বিকাশে কাজ করে যা বাস্তবসম্মত ভিডিও সংশ্লেষিত করে। আসল মানুষের মতো দেখতে এবং শব্দ করে এমন অবতারের নিয়ন্ত্রণযোগ্য ভিডিও সংশ্লেষণের জন্য আকৃতি চেহারা এবং গতির 2ডি এবং 3ডি স্নায়বিক উপস্থাপনা দ্বারা বিদ্যমান পাঠ্য থেকে ভিডিও মডেলের উন্নতি করা হল লক্ষ্য। যদিও বিকল্প পন্থা বিদ্যমান, সম্পূর্ণ সুপ্ত বিচ্ছুরণ মডেলগুলি বর্তমানে ভিডিও বিচ্ছুরণের জন্য অত্যাধুনিক বলে মনে করা হয়। তথ্যসূত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম ভাষা কম্পিউটার