Conoce a Vchitect un sistema de creación de video de gran escala y generalista de código abierto para aplicaciones de texto a video (T2V) e imagen a video (I2V).

Descubre Vchitect un sistema de código abierto para la creación de videos de gran escala y aplicación generalista de texto a video (T2V) e imagen a video (I2V).

El aumento exponencial en la popularidad de la Inteligencia Artificial (IA) en los últimos tiempos ha llevado a grandes avances en modelos generativos profundos. Estos modelos se han aplicado al campo de la generación de videos para crear imágenes y sintetizar imágenes. Los ejemplos más conocidos son los modelos autorregresivos, como GANs y VAEs, que han generado un gran interés en la comunidad de IA en el uso de técnicas comparables para crear videos.

El uso de modelos generativos profundos para la generación de videos presenta desafíos, ya que debido a su pequeña escala, su aplicación se limita a áreas específicas, como la generación de rostros o cuerpos. Sin embargo, los nuevos avances en modelos de difusión a gran escala y capacidad de procesamiento han abierto más opciones para producir videos en contextos más amplios. A pesar de los avances, todavía existen problemas por resolver, como producir películas con una calidad visual cinematográfica y abordar problemas como la coherencia temporal y la continuidad del tema, especialmente en videos largos.

Para superar estos desafíos, un equipo de investigadores ha presentado Vchitect, un sistema de creación de video generalista a gran escala destinado a aplicaciones de Texto-a-Video (T2V) e Imagen-a-Video (I2V). Este sistema ha sido diseñado con el objetivo de sintetizar películas con diferentes duraciones y una estética visual cinematográfica para facilitar movimientos de cámara suaves y coherencia narrativa.

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Vchitect puede crear videos de alta definición de cualquier duración, desde unos segundos hasta varios minutos. Asegura transiciones suaves entre escenas y respalda una narración coherente. El sistema integra múltiples modelos para atender aspectos distintos de la producción de video, que son los siguientes.

1. LaVie, Modelo de Texto-a-Video (T2V): Sirve como paradigma fundamental para Vchitect, que transforma descripciones escritas en películas breves y excelentes.

1. SEINE, Modelo de Generación de Imagen-a-Video (I2V): Esta característica aumenta la adaptabilidad del sistema, lo que le permite generar contenido dinámico a partir de fotos estáticas.

1. Modelo de Corto-a-Largo (S2L): Crea conexiones y transiciones perfectas entre películas cortas. Mejora la coherencia general y el flujo de videos más largos para una experiencia más atractiva.

1. Modelo de Coherencia de Sujeto: Este modelo puede producir videos con el mismo sujeto. Mantener la coherencia entre diferentes segmentos de película es crucial, especialmente cuando la misma persona u objeto aparece en múltiples segmentos de película.

1. Modelo de Interpolación Temporal: Mejora la suavidad del movimiento en los videos producidos y realza el flujo general del contenido del video al mejorar las características temporales.

1. Modelo de Super-Resolución de Video: Este modelo mejora la resolución de los videos producidos y también aborda la calidad visual espacial. Esto es crucial para garantizar la claridad y excelente calidad de los elementos visuales.

El equipo también ha creado un conjunto de datos de video completo y diverso llamado Vimeo25M. Con 25 millones de combinaciones de texto-video, esta colección prioriza el atractivo visual, la diversidad y la calidad. El equipo ha compartido que, para garantizar que los modelos estén adecuadamente entrenados y sean capaces de manejar una amplia gama de eventos y tipos de contenido, es necesario incluir un conjunto de datos amplio y diverso.

También se ha realizado un análisis exhaustivo que muestra la preferencia por el modelo base T2V en el sistema Vchitect. Se han incluido aspectos como la calidad visual, la coherencia y la capacidad de producir películas que se correspondan con las descripciones verbales dadas en esta evaluación.

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