123-2341-74

แนะนำ เทคนิคลดค่าครองชีพ
ทุกครั้ง ที่ ซื้อ ของจาก marketplace อย่าลืม กดรับคูปอง และเช็คโปรโมชั่น บัตรเครดิต ก่อน กดจ่ายเงินทุกครั้ง

กดรับ คูปอง
ก่อนจ่ายเงินทุกครั้ง อยากลืม

เทคนิคลดค่าครองชีพ
ทุกครั้ง ที่ ซื้อ ของจาก marketplace อย่าลืม กดรับคูปอง และเช็คโปรโมชั่น บัตรเครดิต ก่อน กดจ่ายเงินทุกครั้ง

กดรับ คูปอง
กรุงเทพมหานคร สมุทรปราการ นนทบุรี ปทุมธานี พระนครศรีอยุธยา อ่างทอง ลพบุรี สิงห์บุรี ชัยนาท สระบุรี ชลบุรี ระยอง จันทบุรี ตราด ฉะเชิงเทรา ปราจีนบุรี นครนายก สระแก้ว นครราชสีมา บุรีรัมย์ สุรินทร์ ศรีสะเกษ อุบลราชธานี ยโสธร ชัยภูมิ อำนาจเจริญ บึงกาฬ หนองบัวลำภู ขอนแก่น อุดรธานี เลย หนองคาย มหาสารคาม ร้อยเอ็ด กาฬสินธุ์ สกลนคร นครพนม มุกดาหาร เชียงใหม่ ลำพูน ลำปาง อุตรดิตถ์ แพร่ น่าน พะเยา เชียงราย แม่ฮ่องสอน นครสวรรค์ อุทัยธานี กำแพงเพชร ตาก สุโขทัย พิษณุโลก พิจิตร เพชรบูรณ์ ราชบุรี กาญจนบุรี สุพรรณบุรี นครปฐม สมุทรสาคร สมุทรสงคราม เพชรบุรี ประจวบคีรีขันธ์ นครศรีธรรมราช กระบี่ พังงา ภูเก็ต สุราษฎร์ธานี ระนอง ชุมพร สงขลา สตูล ตรัง พัทลุง ปัตตานี ยะลา นราธิวาส

google Lumiere คือ โมเดลการกระจายแบบ Space-Time สำหรับการสร้างวิดีโอ

google Lumiere: โมเดลการกระจายแบบ Space-Time สำหรับการสร้างวิดีโอ

งานวิจัยนี้เสนอ google Lumiere โมเดลการกระจายแบบ Space-Time สำหรับการสร้างวิดีโอ Lumiere ได้รับการออกแบบมาเพื่อสังเคราะห์วิดีโอที่แสดงถึงการเคลื่อนไหวที่สมจริง หลากหลาย และสอดคล้องกัน ซึ่งถือเป็นความท้าทายสำคัญในระบบการสังเคราะห์วิดีโอ

วิธีการ:

Lumiere ประกอบด้วยโมเดลการกระจายแบบ autoregressive ที่ทำงานบน latent space ร่วมกับฟังก์ชันการถอดรหัสแบบ CNN โมเดลเรียนรู้จากชุดข้อมูลวิดีโอขนาดใหญ่ และสามารถสร้างวิดีโอใหม่จากข้อความแจ้ง (text prompt) หรือภาพตัวอย่าง (image prompt)

ผลลัพธ์:

Lumiere สามารถสร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงและสมจริงในโดเมนต่างๆ เช่น ใบหน้า วัตถุ และฉาก โมเดลทำงานได้ดีกว่าโมเดลสร้างวิดีโอก่อนหน้า ในแง่ของความสมจริง หลากหลาย และสอดคล้องกันของการเคลื่อนไหว

ข้อดี:

  • สร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงและสมจริง
  • รองรับการสร้างวิดีโอจากข้อความแจ้ง (text prompt) หรือภาพตัวอย่าง (image prompt)
  • รองรับการสร้างวิดีโอในโดเมนต่างๆ เช่น ใบหน้า วัตถุ และฉาก
  • ทำงานได้ดีกว่าโมเดลสร้างวิดีโอก่อนหน้า ในแง่ของความสมจริง หลากหลาย และสอดคล้องกันของการเคลื่อนไหว

ข้อเสีย:

  • โมเดลมีขนาดใหญ่และซับซ้อน
  • การฝึกโมเดลจำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก

FAQ:

google Lumiere สามารถใช้งานอะไรได้บ้าง?

Lumiere สามารถใช้งานได้หลากหลาย เช่น

  • สร้างวิดีโอสำหรับงานบันเทิง เช่น ภาพยนตร์ เกม และมิวสิควิดีโอ
  • สร้างวิดีโอสำหรับงานการศึกษา เช่น วิดีโอสอนและวิดีโอสาธิต
  • สร้างวิดีโอสำหรับงานธุรกิจ เช่น วิดีโอโฆษณาและวิดีโอแนะนำสินค้า

google Lumiere มีข้อจำกัดอะไรบ้าง?

Lumiere ยังมีข้อจำกัดอยู่บ้าง เช่น

  • โมเดลอาจสร้างวิดีโอที่มีข้อผิดพลาด หรือมีความไม่สมจริงในบางกรณี
  • โมเดลอาจไม่สามารถสร้างวิดีโอที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ได้เสมอไป
  • โมเดลมีขนาดใหญ่และซับซ้อน requiring significant computational resources for training and inference.

อนาคตของ Lumiere เป็นอย่างไร?

ในอนาคต โมเดล Lumiere น่าจะมีการพัฒนาต่อไป ดังนี้

  • เพิ่มขนาดและความซับซ้อนของโมเดล เพื่อสร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงและสมจริงยิ่งขึ้น
  • พัฒนาโมเดลให้สามารถสร้างวิดีโอในโดเมนที่หลากหลายมากขึ้น
  • พัฒนาโมเดลให้สามารถใช้งานง่ายขึ้น และสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ทั่วไป

สรุป:

Lumiere เป็นโมเดลการกระจายแบบ Space-Time สำหรับการสร้างวิดีโอ ที่มีความล้ำหน้าและน่าสนใจ โมเดลนี้มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างวิดีโอในอนาคต

 

 

Google โชว์โมเดล AI ตัวใหม่ Lumiere สามารถเจนเนอเรทภาพและ VDO ได้

ผู้เขียน: Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, et al. เผยแพร่: 26 มกราคม 2567 แหล่งข้อมูล: https://arxiv.org/abs/2401.12945

Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video Generation

Abstract:

We introduce Lumiere, a text-to-video diffusion model designed to synthesize videos that exhibit realistic, diverse, and coherent motion. Video synthesis is a challenging task that requires modeling complex spatiotemporal relationships.

Approach:

Lumiere is an autoregressive generative model that operates on a latent space and is trained with a CNN decoder. It learns from a large-scale video dataset and can generate videos from text prompts or image prompts.

Results:

Lumiere generates high-quality and realistic videos in a variety of domains, including faces, objects, and scenes. It outperforms previous video generation models in terms of the realism, diversity, and coherence of motion.

Advantages:

  • High-quality and realistic video generation
  • Text-to-video and image-to-video generation
  • Supports a variety of domains, including faces, objects, and scenes
  • Outperforms previous video generation models in terms of realism, diversity, and coherence of motion

Limitations:

  • Large and complex model
  • Requires a large dataset and significant computational resources for training

 

What are the applications of google Lumiere?

Lumiere can be used for a variety of applications, including:

  • Entertainment: movies, games, music videos
  • Education: educational videos, tutorials
  • Business: advertising, product demos

What are the limitations of google Lumiere?

Lumiere has some limitations, including:

  • May generate videos with artifacts or unrealistic content
  • May not always be able to generate videos that meet the user’s specific requirements
  • Large and complex model, requiring significant computational resources for training and inference.

What is the future of Lumiere?

Future work on Lumiere includes:

  • Increasing the size and complexity of the model to generate higher-quality and more realistic videos
  • Enabling the model to generate videos in a wider variety of domains
  • Making the model easier to use and accessible to a wider range of users

Conclusion:

Lumiere is a state-of-the-art text-to-video diffusion model that has the potential to revolutionize the way videos are created.

 

https://www.blognone.com/node/137872

https://techsauce.co/news/lumiere-new-generative-ai-from-google

https://www.springnews.co.th/digital-tech/technology/847337

https://pantip.com/topic/42492228

 

Google เปิดตัว Lumiere โมเดล AI สร้างวิดีโอจากข้อความและรูปภาพ

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *