Text-to-video model
உரை-க்கு-வீடியோ மாதிரி என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியாகும், இது ஒரு இயற்கையான மொழி விளக்கத்தை உள்ளீடாக எடுத்து அந்த விளக்கத்துடன் பொருந்தக்கூடிய வீடியோவை உருவாக்குகிறது. நிலையான பின்னணியில் பொருட்களை யதார்த்தமானதாக மாற்றுவதற்கான வீடியோ முன்கணிப்பு, தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தி தொடர்ச்சியான மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஒரு இணைப்பியின் கன்வொல்யூஷனல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் குறியாக்கம் மற்றும் ஒவ்வொரு பிரேம் பிக்சலையும் பிக்சல் மூலம் டிகோடிங் செய்து, ஆழமான கற்றலைப் பயன்படுத்தி வீடியோவை உருவாக்குகிறது. இயக்கவியல் மனித செயல் வீடியோவிலிருந்து தெளிவான வீடியோவைப் பயன்படுத்தி தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தரவு தொகுப்பு தயாரிப்பு. வீடியோவை உருவாக்குவதற்கான கன்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கிற்கு பயிற்சி அளித்தல். இயற்கை மொழி நிரலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி உரையிலிருந்து முக்கிய வார்த்தைகள் பிரித்தெடுத்தல். மாறுபட்ட தன்னியக்க குறியீட்டாளர் மற்றும் உற்பத்தி எதிர் நெட்வொர்க் மூலம் உரையிலிருந்து தற்போதுள்ள நிலையான மற்றும் மாறும் தகவல்களுக்கான நிபந்தனை ஜெனரேட்டிவ் மாதிரியில் தரவு அமைப்பை சோதிப்பது. திறந்த மூல மாதிரிகள் உட்பட பல்வேறு மாதிரிகள் உள்ளன. கோக்விடியோ அவர்களின் குறியீட்டை கிட்ஹப்பில் வழங்கியது. மெட்டா இயங்குதளங்கள் உரையை வீடியோவாக மாற்றுவதற்கு makeavideo.studio.Google பயன்படுத்தப்பட்ட இமேஜென் வீடியோவுடன் உரை-க்கு-வீடியோவைப் பயன்படுத்துகின்றன. அன்டோனியா அன்டோனோவா மற்றொரு மாதிரியை முன்வைத்தார். மார்ச் 2023 இல், அலிபாபா ஆராய்ச்சியின் ஒரு மைல்கல் ஆராய்ச்சிக் கட்டுரை வெளியிடப்பட்டது, இது மறைந்த படப் பரவல் மாதிரிகளில் காணப்படும் பல கொள்கைகளை வீடியோ தலைமுறைக்கு பயன்படுத்தியது. கைபர் அல்லது ரீமிக்ஸ் போன்ற சேவைகள் அந்தந்த தயாரிப்புகளில் வீடியோ உருவாக்கத்திற்கு ஒத்த அணுகுமுறைகளை ஏற்றுக்கொண்டுள்ளன. செயற்கை நுண்ணறிவு நிறுவனமான சிந்தெசியாவில் உள்ள மத்தியாஸ் நீஸ்னர் (டி. யு. எம்) மற்றும் லூர்ட்ஸ் அகாபிட்டோ (யு. சி. எல்) ஆகியோர் யதார்த்தமான வீடியோவை ஒருங்கிணைக்கும் 3டி நரம்பியல் ரெண்டரிங் நுட்பங்களை உருவாக்குவதில் பணியாற்றி வருகின்றனர். உண்மையான மனிதர்களைப் போல தோற்றமளிக்கும் மற்றும் ஒலிக்கும் அவதாரங்களின் கட்டுப்படுத்தக்கூடிய வீடியோ தொகுப்பிற்காக வடிவ தோற்றம் மற்றும் இயக்கத்தின் 2D மற்றும் 3D நரம்பியல் பிரதிநிதித்துவங்கள் மூலம் தற்போதுள்ள உரையை வீடியோ மாதிரியாக மேம்படுத்துவதே குறிக்கோள். மாற்று அணுகுமுறைகள் இருந்தாலும், முழு மறைந்த பரவல் மாதிரிகள் தற்போது வீடியோ பரவலுக்கான அதிநவீன நிலை என்று கருதப்படுகின்றன. குறிப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு வழிமுறைகள் மொழி கணினிகள்