Превращение бесзвучных видео в звук: технология Video-to-Audio (V2A) от Google DeepMind “`html Преобразование бесзвучных видео: обещание технологии Video-to-Audio (V2A) от Google DeepMind В области искусственного интеллекта одним из наиболее захватывающих направлений является синтез аудиовизуального контента. Модели генерации видео сделали значительные шаги, но часто они не могут создать звуковые дорожки. Google DeepMind намерен революционизировать этот аспект с помощью инновационной технологии Video-to-Audio (V2A), которая объединяет пиксели видео и текстовые подсказки для создания богатых синхронизированных звуковых пейзажей. Трансформационный потенциал Технология V2A от Google DeepMind представляет собой значительный прорыв в создании медиаконтента на основе искусственного интеллекта. Она позволяет генерировать синхронизированный аудиовизуальный контент, объединяя видеозаписи с динамичными саундтреками, включая драматическую музыку, реалистичные звуковые эффекты и диалоги, соответствующие персонажам и тону видео. Этот прорыв распространяется на различные типы видеоматериалов, от современных клипов до архивных материалов и немых фильмов, открывая новые творческие возможности. Особенно заметна способность технологии генерировать неограниченное количество саундтреков для любого видео. Пользователи могут использовать “позитивные подсказки”, чтобы направлять вывод к желаемым звукам, или “негативные подсказки”, чтобы отводить его от нежелательных аудиоэлементов. Этот уровень контроля позволяет быстро экспериментировать с различными аудиовыходами, что упрощает поиск идеального сочетания для любого видео. Технологическая основа Основу технологии V2A составляет ее сложное использование авторегрессивных и диффузионных подходов, отдавая предпочтение методу на основе диффузии из-за его превосходного реализма в синхронизации аудио и видео. Процесс начинается с кодирования видеовхода в сжатое представление, за которым следует итеративное улучшение аудио из случайного шума диффузионной моделью, направляемой визуальным входом и естественными языковыми подсказками. Этот метод приводит к синхронизированному, реалистичному звуку, тесно соотнесенному с действием на видео. Сгенерированный звук затем декодируется в аудиоформу и плавно интегрируется с видеоданными. Для улучшения качества вывода и предоставления конкретного руководства по генерации звука тренировочный процесс включает в себя ИИ-сгенерированные аннотации с подробными описаниями звуков и транскриптами произнесенных диалогов. Это комплексное обучение позволяет технологии ассоциировать конкретные аудиособытия с различными визуальными сценами, эффективно реагируя на предоставленные аннотации или транскрипты. Инновационный подход и вызовы В отличие от существующих решений, технология V2A выделяется своей способностью понимать сырые пиксели и функционировать без обязательных текстовых подсказок. Кроме того, она устраняет необходимость вручную выравнивать сгенерированный звук с видео, процесс, который традиционно требует тщательной настройки звука, визуальных элементов и тайминга. Однако у технологии V2A есть свои вызовы. Качество аудиовывода в значительной степени зависит от качества видеовхода. Артефакты или искажения в видео могут привести к заметному снижению качества звука, особенно если проблемы выходят за пределы обучающего распределения модели. Еще одной областью для улучшения является синхронизация губ для видео с речью. В настоящее время может... https://flycode.ru/%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b2%d1%80%d0%b0%d1%89%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b1%d0%b5%d1%81%d0%b7%d0%b2%d1%83%d1%87%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%b2%d0%b8%d0%b4%d0%b5%d0%be-%d0%b2-%d0%b7%d0%b2%d1%83%d0%ba-%d1%82-ai/