Text-to-video model
ટેક્સ્ટ-ટુ-વીડિયો મોડેલ એ મશીન લર્નિંગ મોડેલ છે જે કુદરતી ભાષાના વર્ણનને ઇનપુટ તરીકે લે છે અને તે વર્ણન સાથે મેળ ખાતી વિડિઓ બનાવે છે. સ્થિર પૃષ્ઠભૂમિમાં વસ્તુઓને વાસ્તવિક બનાવવા પર વિડિયો આગાહી કનેક્ટર કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક એન્કોડિંગ અને પિક્સેલ દ્વારા દરેક ફ્રેમ પિક્સેલને ડીકોડ કરીને, ઊંડા શિક્ષણનો ઉપયોગ કરીને વિડિયો બનાવીને અનુક્રમ મોડેલ માટે પુનરાવર્તિત ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. પદ્ધતિ માહિતી સંગ્રહ અને માહિતી સમૂહની તૈયારી ગતિશીલ માનવ ક્રિયા વિડિયોમાંથી સ્પષ્ટ વિડિયોનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. વિડિયો બનાવવા માટે કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્કને તાલીમ આપવી. કુદરતી-ભાષાના પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કરીને લખાણમાંથી કીવર્ડ્સ નિષ્કર્ષણ. વેરિયેશનલ ઓટોએન્કોડર અને જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક દ્વારા ટેક્સ્ટમાંથી હાલની સ્થિર અને ગતિશીલ માહિતી માટે શરતી જનરેટિવ મોડેલમાં ડેટાનું પરીક્ષણ. નમૂનાઓ ઓપન સોર્સ નમૂનાઓ સહિત વિવિધ નમૂનાઓ છે. કોગવિડિઓએ તેમનો કોડ ગિટહબમાં રજૂ કર્યો હતો. મેટા પ્લેટફોર્મ્સ ટેક્સ્ટ-ટુ-વિડિયોને રૂપાંતરિત કરવા માટે makeavideo.studio.Google વપરાયેલ ઇમેજેન વિડિયો સાથે ટેક્સ્ટ-ટુ-વિડિયોનો ઉપયોગ કરે છે. એન્ટોનિયા એન્ટોનોવાએ અન્ય એક મોડેલ રજૂ કર્યું. માર્ચ 2023 માં, અલીબાબા સંશોધન દ્વારા એક સીમાચિહ્નરૂપ સંશોધન પેપર પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યું હતું, જેમાં સુપ્ત છબી પ્રસાર મોડેલોમાં જોવા મળતા ઘણા સિદ્ધાંતોને વિડિયો જનરેશનમાં લાગુ કરવામાં આવ્યા હતા. કૈબર અથવા રીમિક્સ જેવી સેવાઓએ ત્યારથી તેમના સંબંધિત ઉત્પાદનોમાં વિડિયો જનરેશન માટે સમાન અભિગમો અપનાવ્યા છે. AI કંપની સિન્થેસિયામાં મેથિયસ નીસનર (TUM) અને લૌર્ડેસ અગાપિટો (UCL) 3D ન્યુરલ રેન્ડરિંગ તકનીકો વિકસાવવા પર કામ કરે છે જે વાસ્તવિક વિડિયોને સંશ્લેષણ કરે છે. વાસ્તવિક લોકો જેવા દેખાતા અને ધ્વનિ કરતા અવતારોના નિયંત્રિત કરી શકાય તેવા વિડિયો સંશ્લેષણ માટે આકાર દેખાવ અને ગતિની 2ડી અને 3ડી ન્યુરલ રજૂઆત દ્વારા વર્તમાન લખાણથી વિડિયો મોડેલમાં સુધારો કરવાનો ધ્યેય છે. વૈકલ્પિક અભિગમો અસ્તિત્વમાં હોવા છતાં, સંપૂર્ણ સુપ્ત પ્રસરણ મોડેલોને હાલમાં વિડિયો પ્રસાર માટે અત્યાધુનિક માનવામાં આવે છે. સંદર્ભો આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એલ્ગોરિધમ્સ લેંગ્વેજ કોમ્પ્યુટર્સ