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阿里云視頻生成技術(shù)創(chuàng)新!視頻生成使用了哪些AI技術(shù)和算法

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:李彎彎 ? 2024-05-08 00:07 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)日前,阿里云宣布通義實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的視頻生成模型EMO正式上線通義App,免費(fèi)對(duì)所有人開放。借助這一功能,用戶可以在歌曲、熱梗、表情包中任選一款模板,然后通過上傳一張肖像照片就能讓 EMO 合成演戲唱歌視頻。

阿里云在視頻生成領(lǐng)域的創(chuàng)新

EMO(Emote Portrait Alive)是一個(gè)由阿里巴巴集團(tuán)智能計(jì)算研究院開發(fā)的框架,一個(gè)音頻驅(qū)動(dòng)的 AI 肖像視頻生成系統(tǒng),能夠通過輸入單一的參考圖像和語(yǔ)音音頻,生成具有表現(xiàn)力的面部表情和各種頭部姿勢(shì)的視頻。

據(jù)介紹,通義 App 首批上線了80多個(gè) EMO 模板,包括熱門歌曲《上春山》《野狼 Disco》等,還有網(wǎng)絡(luò)熱梗“缽缽雞”“回手掏”等。EMO自2月底公布模型論文以來,在海內(nèi)外引發(fā)廣泛關(guān)注,并與OpenAI的Sora模型相提并論。

具體來看,EMO的功能包括,音頻驅(qū)動(dòng)的視頻生成,通過輸入一段音頻(如語(yǔ)音、歌曲等)和一張參考圖片(通常是人物的肖像),就能生成一個(gè)動(dòng)態(tài)的、與音頻內(nèi)容同步的視頻。

阿里EMO使用先進(jìn)的音視頻擴(kuò)散模型和注意力機(jī)制,能夠生成具有高度真實(shí)感和豐富表現(xiàn)力的肖像視頻。肖像的表情和動(dòng)作會(huì)非常自然和流暢,與音頻內(nèi)容緊密同步。

阿里EMO的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛。它不僅可以用于娛樂和創(chuàng)作領(lǐng)域,如讓歷史人物“復(fù)活”、為電影角色配音等,還可以用于教育、廣告、游戲等多個(gè)領(lǐng)域,為用戶提供更多樣化、個(gè)性化的視頻內(nèi)容。

另外,阿里EMO采用高效的算法和計(jì)算框架,能夠在較短的時(shí)間內(nèi)生成高質(zhì)量的肖像視頻。這為用戶節(jié)省了大量的時(shí)間成本,提高了工作效率。

阿里EMO的框架還具有良好的可擴(kuò)展性和靈活性,可以根據(jù)用戶的具體需求進(jìn)行定制和優(yōu)化。例如,可以通過調(diào)整參數(shù)或添加新的模型組件來優(yōu)化生成視頻的質(zhì)量和性能。

阿里在視頻生成領(lǐng)域做過非常多創(chuàng)新,此前還推出過VideoComposer,這是一個(gè)結(jié)合了空間條件和時(shí)序條件的視頻生成框架。它利用單張圖像或草圖作為空間條件,同時(shí)結(jié)合運(yùn)動(dòng)矢量和深度序列等時(shí)序條件,來生成具有高度視覺逼真度的視頻。

阿里云還發(fā)布了AtomoVideo模型,這是一種能夠從單一靜態(tài)圖像生成高保真視頻序列的技術(shù)。它結(jié)合了個(gè)性化文本到圖像(T2I)模型,能夠根據(jù)文字描述和靜態(tài)圖片生成符合描述的視頻內(nèi)容。

此外,阿里云視覺智能開放平臺(tái)提供了豐富的視頻生產(chǎn)能力,包括視頻摘要、視頻編輯、視頻人臉融合等功能。這些功能可以應(yīng)用于電商、影視、廣告等多個(gè)領(lǐng)域,幫助用戶快速生成高質(zhì)量的視頻內(nèi)容。

視頻生成使用到的AI技術(shù)和算法

視頻生成是一個(gè)涉及多個(gè)步驟和技術(shù)的過程,目前國(guó)內(nèi)外有多款視頻生成工具,如Pixverse、Pika、Runway Gen-2、Kaiber、Plaiday、Genmo等。其中,Pika因其高質(zhì)量和穩(wěn)定的畫面生成能力而受到用戶好評(píng),Runway Gen-2則可以將midjourney生成的圖像轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量動(dòng)畫。另外,Sora作為一款新興的視頻生成工具,其獨(dú)特之處在于能夠生成高質(zhì)量的長(zhǎng)視頻內(nèi)容,并理解長(zhǎng)文本指令以生成詳盡細(xì)節(jié)的視頻內(nèi)容。

從算法的角度來看,視頻生成涉及到一些基本的算法和技術(shù)。例如,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)中的GRU和LSTM可以有效避免梯度下降和衰減的問題,而encoder-decoder架構(gòu)則使得機(jī)器翻譯等任務(wù)的效果大幅提升。在視頻生成領(lǐng)域,這些算法和技術(shù)可能用于生成視頻的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、風(fēng)格等方面。

視頻生成采用了相當(dāng)多的技術(shù),包括深度學(xué)習(xí)模型,這是視頻生成中最為關(guān)鍵的技術(shù)之一。深度學(xué)習(xí)模型,特別是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)和變分自編碼器(VAEs),被廣泛應(yīng)用于視頻生成中。這些模型能夠?qū)W習(xí)并模仿視頻數(shù)據(jù)的分布,從而生成新的、與原始數(shù)據(jù)相似的視頻。

計(jì)算機(jī)圖形學(xué),它在視頻生成中扮演著重要角色,特別是在創(chuàng)建虛擬場(chǎng)景、角色和特效時(shí)。通過計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù),可以生成逼真的虛擬場(chǎng)景和角色,并將其與真實(shí)視頻相結(jié)合,創(chuàng)造出獨(dú)特的視覺效果。

物理模擬,為了生成更逼真的視頻,物理模擬技術(shù)被用來模擬物體的運(yùn)動(dòng)和交互。這包括模擬物體的運(yùn)動(dòng)軌跡、碰撞效果、光影變化等,以使得生成的視頻更加真實(shí)可信。

自然語(yǔ)言處理,隨著技術(shù)的發(fā)展,自然語(yǔ)言處理(NLP)也被應(yīng)用于視頻生成中。通過解析文本描述,NLP技術(shù)可以指導(dǎo)視頻生成模型生成與文本內(nèi)容相匹配的視頻。這為視頻生成提供了更多的創(chuàng)意和可能性。

還有音頻合成技術(shù),除了視覺元素外,音頻也是視頻的重要組成部分。音頻合成技術(shù)可以生成與視頻內(nèi)容相匹配的音效和背景音樂,從而提升視頻的觀看體驗(yàn)。此外,還有一些其他的技術(shù)也被用于視頻生成中,如增強(qiáng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等。這些技術(shù)使得視頻生成更加靈活、高效和多樣化。

寫在最后

經(jīng)過近些年的發(fā)展,視頻生成技術(shù)也逐漸成熟,并且在新聞報(bào)道、廣告制作、教育培訓(xùn)、電影與游戲制作、醫(yī)療健康等領(lǐng)域有不少實(shí)際的應(yīng)用案例。未來,娛樂與媒體、廣告與營(yíng)銷、教育培訓(xùn)、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、醫(yī)療健康等都將會(huì)成為視頻生成技術(shù)的主流應(yīng)用。


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