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文字转视频

使用文本到视频 AI 将文本转化为引人入胜的视频内容。轻松创建动态、连贯的视频,用于营销、教育等!

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文本到视频(Text-to-Video)是生成式人工智能(Generative AI)中发展迅速的一个领域,其重点是直接根据文本描述或提示创建视频序列。这项技术采用复杂的机器学习(ML)模型,通常建立在变形 模型扩散模型等架构上,以解释输入文本的含义和上下文,并将其转化为动态的、视觉上连贯的视频内容。这代表着在静态图像生成的基础上又向前迈进了一大步,引入了运动、时间一致性和叙事进展等复杂因素,需要更先进的深度学习(DL)技术。

文字转视频的工作原理

其核心过程是在包含成对文本描述和相应视频片段的海量数据集上训练模型。在这一训练阶段,模型会使用反向传播梯度下降等技术,随着时间的推移学习单词、概念、动作之间错综复杂的关系,以及它们的视觉呈现。文本提示通常由类似于大型语言模型(LLM)的组件处理,以理解语义内容,而视频生成部分则合成帧序列。当给定一个新的文本提示时,模型会利用所学到的知识生成一系列帧,这些帧组成一个视频,目的是在视觉上与提示相吻合。展示这种能力的著名研究项目包括Google的 Lumiere 项目OpenAI 的 Sora 项目。底层架构通常利用成功图像生成模型中的概念,并针对视频的时间维度进行调整。

与相关技术的主要区别

虽然与其他生成任务相关,但 "文本到视频 "具有与众不同的特点:

  • 文本到图像从文本生成静态图像。文本到视频 "通过添加时间维度对其进行扩展,要求模型生成能连贯描述运动和变化的帧序列。了解更多人工智能生成趋势
  • 文本到语音将文本输入转换为可听语音输出。这纯粹涉及音频生成,而文本到视频则侧重于视觉输出。了解更多与语音识别相关的音频任务。
  • 语音到文本将口头语言转录为书面文本。这是文本到语音的逆过程,在音频到文本领域运行,有别于文本到视频的文本到视觉生成。了解自然语言处理(NLP)是这些技术的关键。
  • 视频编辑软件传统软件需要手动处理现有的视频素材。文本到视频 "软件可根据文本提示从头开始生成全新的视频内容,无需事先拍摄素材。

实际应用

文本到视频技术为各个领域带来了可能性:

  • 营销和广告:企业可以通过简单的文字描述快速生成宣传短片、产品演示或社交媒体内容,从而大幅减少制作时间和成本。例如,企业可以输入 "一段 15 秒的视频,展示我们的新型环保水瓶在阳光明媚的徒步旅行中的使用情况 "来生成广告内容。Synthesia等平台提供相关的人工智能视频生成工具。
  • 教育和培训:教育工作者可以根据教案或文字说明创建引人入胜的视觉辅助工具或模拟。例如,历史教师可以生成一个短片,描述文本中描述的特定历史事件,使学习更身临其境(延伸阅读:教育中的人工智能)。
  • 娱乐和内容创作:电影制作人、游戏开发者和艺术家可以快速制作创意原型,将脚本中描述的场景可视化,或为各种平台生成独特的视频内容。RunwayMLPika Labs等工具为创意探索提供了便捷的界面。
  • 可访问性:根据场景文本或元数据为视障人士生成视频描述或摘要。

挑战与未来方向

尽管进展迅速,"文字转换视频 "仍面临重大挑战。生成具有完美时间一致性(物体随着时间的推移表现逼真)的长时间、高分辨率视频仍然困难重重(视频一致性研究)。精确控制物体互动、在不同场景中保持人物身份以及避免不切实际的物理现象都是目前研究的重点领域。此外,减少从训练数据中学到的潜在人工智能偏差对于负责任地部署至关重要(了解人工智能伦理)。未来的发展重点是提高视频的连贯性、用户可控性、生成速度,以及将文本到视频与音频生成等其他人工智能模式进行整合。虽然与 Ultralytics YOLO的核心重点是物体检测图像分割和分析,但其基本的计算机视觉原理是重叠的。Ultralytics HUB等平台将来有可能集成或管理此类生成模型,从而在技术成熟时更方便地部署模型

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