متن به ویدیو: ترجمه صفر شات ویدیو به ویدیو با درخواست

ترجمه متن به ویدیو یک حوزه تحقیقاتی جدید است که هدف آن تولید یک ویدیو از توضیحات متن است. این یک کار چالش برانگیز است، زیرا به مدل نیاز دارد تا معنای توضیحات متن را درک کند و ویدیویی مطابق با توضیحات تولید کند.

ترجمه متن به ویدیو چیست؟

ترجمه متن به ویدئو، پژوهشی جدید است که به دنبال ایجاد یک ویدئو از توضیحات متن است. این یک کار چالش برانگیز است زیرا مدل باید معنای توضیحات نوشته شده را درک کند و ویدیویی مطابق با آن تولید کند.

رویکرد ترجمه منحصربه‌فرد متن به تصویر هدایت‌شده با متن صفر به موضوع اطمینان از ثبات زمانی در تولید ویدیو با استفاده از مدل‌های بزرگ انتشار متن به تصویر می‌پردازد. این چارچوب به دو بخش تقسیم می‌شود: ترجمه فریم کلیدی و ترجمه کامل ویدیو.

در بخش اول، فریم‌های کلیدی با استفاده از مدل انتشار تطبیقی ​​تولید می‌شوند. این مدل شامل محدودیت‌های قاب متقابل سلسله مراتبی برای اطمینان از انسجام شکل، بافت و رنگ در فریم‌های مهم است. هدف این مرحله ایجاد پایه ای برای حفظ ثبات زمانی در سراسر ویدیو است.

بخش دوم چارچوب بر انتشار فریم‌های کلیدی به فریم‌های باقی‌مانده در ویدیو متمرکز است. این با استفاده از تکنیک هایی مانند تطبیق پچ با آگاهی زمانی و ترکیب فریم انجام می شود. تطبیق پچ با آگاهی زمانی تضمین می‌کند که وصله‌های مربوطه بین فریم‌ها به درستی تراز شده‌اند و در عین حال اطلاعات زمانی را در نظر می‌گیرند. ترکیب قاب برای ارائه یک انتقال صاف بین فریم ها و در عین حال حفظ سبک کلی و سازگاری بافت محلی استفاده می شود.

نکته مهم، چارچوب پیشنهادی این اهداف را بدون نیاز به بازآموزی یا تنظیم انجام می‌دهد و از نظر محاسباتی کارآمد می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های موجود در انتشار تصویر مانند LoRA برای سفارشی‌سازی سوژه و ControlNet برای معرفی هدایت فضایی اضافی، از پیشرفت‌های حوزه تصویر استفاده می‌کند.

پروژه متن به ویدئو شامل یافته های تجربی قابل توجهی است که کارایی چارچوب پیشنهادی را نشان می دهد. نتایج نشان‌دهنده ظرفیت چارچوب برای تولید فیلم‌های با کیفیت بالا با سازگاری زمانی زیاد است که از روش‌های موجود در رندر ویدیو بهتر عمل می‌کند.

محدودیت های چهارچوب سلسله مراتبی

زیرو شات با استفاده از مدل‌های انتشار تصویر از پیش آموزش‌دیده، روش جدیدی را برای منسجم جلوه دادن فریم‌های ویدیو ایجاد کرده است. مفهوم کلیدی آنها استفاده از جریان نوری برای اعمال قوانین ثابت در فریم ها است. برای اطمینان از ثابت ماندن ظاهر در کل، Zero Shot از فریم قبلی به عنوان مرجع برای فریم فعلی و فریم اول به عنوان نقطه شروع استفاده می کند. این قوانین در مراحل مختلف فرآیند رندر استفاده می شود.

رویکرد Zero Shot تضمین می‌کند که نه تنها سبک کلی ویدیو، بلکه فرم‌ها، بافت‌ها و رنگ‌ها نیز ثابت می‌مانند. Zero Shot با اشکال شروع می شود، سپس بافت ها را در وسط ترکیب می کند و در نهایت رنگ ها را تغییر می دهد. این تغییر کوچک به ما در دستیابی به یکپارچگی کلی و جزئی در طول ویدیو کمک می کند.

مقایسه با روش‌های ترجمه ویدیویی هدایت‌شده با متن صفر عکس

zero-shot: zero-shot, zero-xited, four-rox four-rovides اخیر مقایسه شد. 2Video و Text2Video-zero.

FateZero توانست قاب ورودی را دوباره بسازد، اما آن را مطابق با دستور داده شده به درستی تغییر نداد. از سوی دیگر، vid2vid-zero و Pix2Video تغییرات گسترده‌ای را در قاب ورودی انجام دادند که منجر به تغییر شکل قابل توجهی در شکل‌ها و ناهماهنگی در فریم‌ها شد.

در حالی که FateZero به تنهایی فریم‌های باکیفیت ایجاد می‌کند، از نظر بافت‌های محلی انسجام کافی وجود ندارد.

از سوی دیگر، روش صفر شات پیشنهادی، برتری آشکاری را از نظر کیفیت خروجی، تطبیق محتوا با دستور داده شده، و حفظ ثبات زمانی در سراسر ویدیو نشان داد.

نکات برجسته

• روش پیشنهادی یک سیستم ترجمه انقلابی با هدایت متن از ویدئو به ویدئو است که به هیچ داده آموزشی نیاز ندارد.
• روش پیشنهادی بر روی طیف وسیعی از کارها، از جمله تولید ویدئو از توضیحات متن، ترجمه ویدئو از یک سبک به سبک دیگر، و جلوه های ویدئویی آزمایش شد.
• نتایج نشان داد که روش پیشنهادی قادر به تولید ویدیوهای با کیفیت بالا است که با توضیحات متن مطابقت دارد.

برنامه های بالقوه

روش پیشنهادی را می توان برای کاربردهای مختلفی استفاده کرد، مانند:

• ایجاد جلوه های بصری واقعی برای فیلم ها و بازی های ویدیویی.
• ایجاد دنیای مجازی برای آموزش و پرورش.
• ترجمه ویدیو از یک زبان به زبان دیگر.
• افزودن جلوه های ویدئویی، مانند تغییر آب و هوا یا قرار دادن اشیا.

کار آینده

روش پیشنهادی را می توان با:

بهبود بخشید

• استفاده از مجموعه داده های ویدیویی بزرگتر و متنوع تر.
• توسعه روش بهتری برای انتشار فریم های بحرانی به فریم های اضافی.
• افزایش تعداد مشخصه‌ها در فضای پنهان، مانند تشخیص و ردیابی شی.

همچنین بخوانید: StyleDrop: ابزار جدید هوش مصنوعی Google برای تغییر سبک تصاویر

ترجمه ویدیو به ویدیو با هدایت متن صفر شات کمک قابل توجهی در زمینه ترجمه متن به ویدیو است. لطفا نظرات و انتقادات خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.