Text-to-video model
एक टेक्स्ट-टू-वीडियो मॉडल एक मशीन लर्निंग मॉडल है जो एक प्राकृतिक भाषा विवरण को इनपुट के रूप में लेता है और उस विवरण से मेल खाने वाला एक वीडियो बनाता है। एक स्थिर पृष्ठभूमि में वस्तुओं को यथार्थवादी बनाने पर वीडियो भविष्यवाणी एक कनेक्टर कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क एन्कोडिंग के साथ अनुक्रम मॉडल के लिए आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके और प्रत्येक फ्रेम पिक्सेल को पिक्सेल द्वारा डिकोड करके, गहन शिक्षा का उपयोग करके वीडियो बनाकर की जाती है। कार्यप्रणाली गतिज मानव क्रिया वीडियो से स्पष्ट वीडियो का उपयोग करके डेटा संग्रह और डेटा सेट की तैयारी। वीडियो बनाने के लिए कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना। प्राकृतिक भाषा प्रोग्रामिंग का उपयोग करके पाठ से मुख्य शब्द निष्कर्षण। वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर और जनरेटिव एडवर्सियल नेटवर्क द्वारा टेक्स्ट से मौजूदा स्थिर और गतिशील जानकारी के लिए सशर्त जनरेटिव मॉडल में डेटा सेट का परीक्षण। मॉडल ओपन सोर्स मॉडल सहित विभिन्न मॉडल हैं। कॉगवीडियो ने अपना कोड गिटहब में प्रस्तुत किया। मेटा प्लेटफ़ॉर्म पाठ-से-वीडियो में बदलने के लिए makeavideo.studio.Google प्रयुक्त इमेजन वीडियो के साथ पाठ-से-वीडियो का उपयोग करता है। एंटोनिया एंटोनोवा ने एक और मॉडल प्रस्तुत किया। मार्च 2023 में, अलीबाबा अनुसंधान द्वारा एक ऐतिहासिक शोध पत्र प्रकाशित किया गया था, जिसमें अव्यक्त छवि प्रसार मॉडल में पाए जाने वाले कई सिद्धांतों को वीडियो पीढ़ी में लागू किया गया था। कैबर या रीमिक्स जैसी सेवाओं ने तब से अपने संबंधित उत्पादों में वीडियो उत्पादन के लिए समान दृष्टिकोण अपनाया है। ए. आई. कंपनी सिंथेसिया में मथायस नीसनर (टी. यू. एम.) और लॉर्डेस अगापिटो (यू. सी. एल.) 3डी तंत्रिका प्रतिपादन तकनीकों को विकसित करने पर काम करते हैं जो यथार्थवादी वीडियो को संश्लेषित करते हैं। इसका लक्ष्य वास्तविक लोगों की तरह दिखने और ध्वनि देने वाले अवतारों के नियंत्रित करने योग्य वीडियो संश्लेषण के लिए आकार की उपस्थिति और गति के 2डी और 3डी तंत्रिका प्रतिनिधित्वों द्वारा मौजूदा पाठ से वीडियो मॉडल में सुधार करना है। यद्यपि वैकल्पिक दृष्टिकोण मौजूद हैं, पूर्ण अव्यक्त प्रसार मॉडल को वर्तमान में वीडियो प्रसार के लिए अत्याधुनिक माना जाता है। संदर्भ कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम भाषा कंप्यूटर