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cover of episode The Future of Visuals: Nvidia's Text-to-Video AI Generation

The Future of Visuals: Nvidia's Text-to-Video AI Generation

2024/3/29
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No Priors AI

AI Chapters Transcript
Chapters
This chapter explores the advancements in AI video generation, highlighting Nvidia's new text-to-video technology and its implications for the AI field. It discusses the underlying research and the potential impact on resource-intensive video creation.
  • Nvidia's new text-to-video technology is on the horizon.
  • The technology builds upon latent diffusion models (LDMs), allowing for video generation without massive computing power.
  • Nvidia's involvement is driven by its interest in AI chip sales.

Shownotes Transcript

探索Nvidia的文本到视频AI生成技术在视觉叙事中的未来,为创造性表达提供新的途径。加入我们,讨论这项技术对媒体制作和消费的变革性影响。

播客工作室网络:⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://PodcastStudio.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

<raw_text>0 今天,在播客中,我们将讨论人工智能的下一步。我们有ChatGPT正在进行文本生成。我们还有一些中间过程,正在有效地进行图像生成。

现在下一代是视频生成,这项技术就在眼前,最近刚刚宣布并展示了一种新的文本到视频技术。今天在播客中,我们将深入探讨这一点。当前的能力是什么,以及这对整个AI领域的影响是什么。

所以我想说的第一件事是,来自视频多伦多AI实验室的一篇新研究论文和微型网站,名为“使用潜在扩散模型的高分辨率视频合成”发布了。这就是我猜测这篇新研究论文的基础。但本质上,它让我们尝到了即将推出的令人难以置信的视频创作工具。

显然,视频是一个技术公司,主要制造芯片。因此,这些大型AI模型,如OpenAI和其他许多公司,都是在单个芯片上训练他们的AI模型。因此,帮助开发AI技术是每个人的最佳利益。

他们可以利用IT的进步,但我的假设是,他们将创造一些优秀的视频添加视频创作技术,因为这显然会非常资源密集,这将推动所有单个AI训练芯片的销售。这是我的看法。

这真的很有趣,显然是一个令人难以置信的突破。潜在扩散模型(LDMs)本质上是一种AI,可以在不需要真正庞大的计算能力的情况下生成视频,对吧?显然,这需要相对的计算能力,但在过去,这有点疯狂,而现在变得更加可控。

视频表示,它的技术通过建立在文本图像生成器的工作基础上来实现这一点。在这种情况下,稳定的融合模型,他们在潜在空间中添加了一个他们称之为时间维度的东西。听起来很复杂。

但实际上,这一切的本质是,生成的AI可以制作静态图像,你可以在稳定的融合或大多数其他地方生成这些图像,以一种现实的方式移动。然后,我将使用一些超分辨率技术来提升这些图像的质量。这意味着你可以生成一个时长为4.7秒的视频,分辨率为1280x2048。

所以这实际上是相当不错的分辨率。如果你在较低的分辨率下,你也可以制作更长的视频。如果你做像500x1024这样的分辨率,我认为可以制作更长的视频,可能几分钟,或者是两、三、四倍的长度。

所以,我认为我对这一切的直接反应是看到这些,因为我有几个有趣的演示。他们有一个像暴风雨一样的场景,特里尔在海滩上度假,波浪看起来像真空管一样出来。

背景有点滞后,似乎只是附着在他身后的阴影上。这有点搞笑,显然在视频编辑器或图像编辑器中出现了故障。

然后它变成了视频,背景中的管子在移动,但他们有一个像这样的场景,他们有一个词,就像这个,你知道,东西是熊在弹电吉他。所以我认为这显然是一个非常大的进步,因为我们可以看到整个行业的发展方向。

但我认为就目前技术的现状而言,人们会立即使用这个来制作GIF。我认为这是一个重要的事情,对吧?这些是你可以生成的五秒视频,因此这可以立即用于创建GIF。

然后在未来,我显然会震惊,这是否会变得更好,人们能够制作更多更强大、更长的视频。所以你知道,我喜欢你能够在这些视频中使用非常简单的提示。因此,这给我一些类似于你通常得到的东西,只需说,一个暴风兵在海滩上吸尘,砰,它生成了一张图像。

看看,大家,我现在看到的,或者你可以说,一个泰迪熊在弹电吉他,高分辨率4K,就像在中间旅程中,你有像逗号和所有这些额外的东西,你可以做这个东西,所以我认为现在这使得文本到视频技术在印度目前的演示中,真的就像我说的,它最适合缩略图和GIF,以及那些较小的东西,但显然也可以有用。我认为这是我们希望前进的方向的一个非常大的步骤,这将使人们能够生成更长的视频场景。

我认为我们的问题是,我可能需要等得太久,考虑到目前行业的速度。在我们开始看到那些真正复杂和更大的视频出现之前。

所以我认为了解NVIDIA并不是第一个展示一些AI文本到视频生成器的公司是很重要的。最近,谷歌推出了fani,我认为是这样,基本上他们有一个20秒的剪辑视频,可以基于一些较长的提示创建。因此,在他们的演示中,显示的是我认为超过两分钟的内容。

所以谷歌做得稍微长一点。我认为,从我对那件事的看法,我会说质量可能稍微差一点,但我很想看看那会走向何方。我真的很高兴有很多不同的公司在竞争,因为显然,我们不想让一个公司完全垄断市场。

所以我很高兴谷歌和视频,很多这些公司都在努力,我相信我们将开始看到很多酷炫的东西,开始起飞,这帮助创建了文本图像生成器稳定扩散。我上个月也揭示了它的jenie AI视频模型,所以当他们这样做时,他们有一个视频,如果提示是“下午的阳光透过纽约市公寓的窗户”,我观看了这个视频,看起来很像一个GIF。

它看起来有点故障,阴影有点不完美,但真的不疯狂地认为这离我们并不遥远。这个将会更加真实,更加长久。你将能够有一个想法,比如我想要一部星球大战电影,也许詹姆斯·卡梅隆扮演主角,设定在1920年,而不是光剑,他们有枪和酒,达尔瓦,你能够说一些疯狂的事情,然后它将生成视频。