Profesionales de marketing que utilizan el promedio de inteligencia artificial por semana en producción de contenido Ahorra durante 114 minutos. Esto es Un tiempo de 98 horas de tiempo anualmente medio. Podemos decir que los modelos de código abierto en la producción de video de inteligencia artificial agregan innovaciones al proceso de producción. Novia, recientemente, el prominente modelo de video de inteligencia artificial de código abierto 4 se une.
El modelo omnihumano de la empresa de techo de Tiktok Bytedance crea videos humanos realistas. El modelo ofrece un realismo integral en términos de movimiento, iluminación y detalles de textura. Es posible decir que el modelo ha revelado salidas en cualquier momento y relación cuerpo. Omnihuman apoya dibujos animados, objetos artificiales, animales y poses desafiantes. Sin embargo, las características de movimiento coinciden con las propiedades únicas de cada estilo. Omnihuman, que puede soportar varios estilos musicales, puede acomodar múltiples forma de canto. El modelo puede manejar canciones de alta currícula o ver diferentes movimientos para diferentes tipos de música.
Le permite separar los personajes o objetos principales en el video desde el fondo. Con el modelo puede aislar objetos o caracteres principales eliminando el fondo. De la misma manera, puede usar múltiples caracteres del video usando el modelo. También es posible elegir entre varios caracteres. Al seleccionar el personaje que desea aislar de los videos, puede enmascarar el vehículo. Usando la técnica basada en la memoria, podemos decir que el modelo en los videos anteriores recuerda el personaje.
Cinemaster permite a los usuarios manipular objetos 3D y cámara para crear video cinematográfico de alta calidad. El modelo, que admite la colocación de precisión de los objetos en la etapa, permite manipular tanto los objetos como la cámara en un entorno de 3 dimensiones. Además, se proporciona un control de orden intuitivo en los cuadros procesados.
Cinemaster trabaja en dos etapas para revelar todas estas habilidades. En la primera etapa, el modelo diseña un flujo de trabajo interactivo que permite la creación de conciencia 3D y señales condicionales.
Adaptado de los modelos de re-iluminación orientados a la imagen, la luz-a-video cambia la iluminación de las escenas. El modelo le permite cambiar la iluminación a través de las solicitudes mientras mantiene los detalles de los videos dados como entradas. Más allá de cambiar la iluminación, el modelo le permite agregar diferentes fondos a los objetos y caracteres que coloca en el fondo a través de las solicitudes.
Los modelos de video productivos generalmente son difíciles de capturar el movimiento, la dinámica y la física del mundo real. VideoJam, un marco, trae soluciones a este problema. Es de destacar que VideoJam es especialmente aplicable a cualquier modelo de video con adaptaciones mínimas. Sin embargo, es digno de mención que VideoJam no requiere ningún cambio en los datos de entrenamiento o la escala del modelo.