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用嘴做视频真来了!Meta 这个新应用太逆天了

时间:2022-10-08 19:01:40 热闻 我要投稿

技术的发展已经极大地突破了人们的想象边界,并将以往只存在于脑海中的功能付诸现实。比如最近 Meta 推出的 Make-A-Video,就可以直接用文字生成视频,实现“用嘴做视频”的效果。那么这一产品功能最终呈现的效果如何?一起来看看作者关于它的解读吧。

今年,是 AI 在图像视频制作领域进步很大的一年。

有人拿着 AI 生成的图像拿走了数字艺术大奖,战胜了一众人类艺术家;有 Tiktok 这样的应用通过文字输入生成图片,变为短视频的绿幕背景;还有新的产品可以做到文字直接生成视频,直接实现「用嘴做视频」的效果。

这次的产品来自深耕人工智能多年,前段时间才因为元宇宙被疯狂嘲讽的 Meta。

只是这次,你不能嘲讽它了,因为它真的有了小突破。

一、文字转视频,能做成什么样

现在,你可以动嘴做视频了。

这话虽然有点夸张,但 Meta 这次推出的 Make-A-Video 恐怕真是朝着这个目标前进的。

目前 Make-A-Video 可以做到的是:

文字直接生成视频——将你的想象力变成真实的、独一无二的视频;

图片直接转为视频——让单一图片或两张图片自然地动起来;

视频生成延伸视频——输入一个视频创建视频变体。

单说文字直接生成视频这个方面,Make-A-Video 就战胜了不少专业的动画设计专业的学生。至少它什么风格都能做,而且制作成本非常低。

虽然官网还不能让你直接生成视频体验,但你可以先提交个人资料,之后 Make-A-Video 有任何动向都会先和你分享。

目前可以看到的案例不多,官网展示的案例在细节上还有一些怪异的地方。但不管怎么说,文字可以直接变视频,本身就是一个进步了。

一只泰迪熊在画自画像,你可以看到小熊的手在纸面阴影部分的投影不太自然。

机器人在时代广场跳舞。

猫拿着电视遥控器换台,猫咪手部爪子和人手极为相似,某些时候看还觉得有点惊悚。

还有戴着橙色针织帽的毛茸茸树懒在摆弄一台笔记本电脑,电脑屏幕的光映在它的眼睛里。

上面这些属于超现实风格,和现实更相似的案例则更容易穿帮。

Make-A-Video 展示的案例如果只是专注局部表现都不错,例如艺术家在画布上画画的特写,马喝水,在珊瑚礁游泳的小鱼。

但是稍微写实一点的年轻夫妇在大雨中行走就很怪异,上半身还好,下半身的脚忽隐忽现,有时还会被拉长,如同鬼片。

还有一些绘画风格的视频,宇宙飞船登陆火星,穿着晚礼服的夫妇被困在倾盆大雨中,阳光洒在桌上,会动的熊猫玩偶。从细节上看,这些视频都不够完美,但仅仅从 AI 文字转视频的创新效果来看,还是让人惊叹的。

静态的油画也可以在 Make-A-Video 帮助下动起来——船在大浪中前进。

海龟在海中游动,最初的画面非常自然,后面变得更像绿幕抠图,不自然。

瑜伽训练者在朝阳中舒展身体,瑜伽垫也会随着视频的变化一起变化——这个 AI 就战胜不了学习影视制作的学生了,控制变量没做好。

最后输入一个视频模仿其风格创造视频变体也有 3 种案例。

其中一个变化相对来说没那么精致。宇航员在太空中飘舞的视频变为了美感稍弱版本的 4 个粗放版视频。

小熊跳舞的视频倒是有不少令人惊喜的变化,至少舞姿有变化了。

至于最后兔子吃草的视频就是最「安能辨我是雌雄」的类型了,5 个视频最后很难认出谁是初始视频,看着都蛮和谐。

二、文字转图片刚有进展,视频就来了

在《阿法狗之后,它再次彻底颠覆人类认知》中,我们曾经介绍过图像生成应用 DALL·E。曾有人用它制作出的图像去和人类艺术家 PK并最终取胜。

现在我们看到的 Make-A-Video 可以说是一个视频版本的 DALL·E(初级版)——它就像 18 个月前的 DALL·E,有巨大突破,但现在的效果不一定能让人满意。

甚至可以说,它就是站在巨人 DALL·E 肩膀上做出成就的产品。相较于文字生成图片,Make-A-Video 并没有在后端进行太多全新变革。

研究人员在论文中也表示:「我们看到描述文本生成图片的模型在生成短视频方面也惊人地有效。」

目前 Make-A-Video 制作的视频有 3 个优点:

加速了 T2V 模型(文字转视频)的训练;

不需要成对的文本转视频数据;

转化的视频继承了原有图像/视频的风格。

这些图像当然有缺点,前面提到的不自然都是真实存在的。而且它们不像这个年代诞生的视频,画质模糊,动作僵硬,不支持声音匹配,一段视频长度不超过 5 秒,解析度 64 x 64px 都是硬伤,它们的清晰度远远不够。

这个视频狗狗舌头和手有几帧非常怪异

几个月前清华大学和智源研究院(BAAI)研究团队发布的第一个能根据文本直接合成视频的 CogVideo 模型也有这样的问题。它基于大规模预训练的 Transformer 架构,提出了一种多帧率分层训练策略,可以高效的对齐文本和视频片段,只是也经不起细看。

但谁能说 18 个月后,Make-A-Video 和 CogVideo 制作的视频不会比大部分人更好呢?

目前已经发布的文字转视频工具虽然不多,但在路上的却有不少。在 Make-A-Video 发布后,初创企业 StabilityAI 的开发者就公开表示:「我们的(文字转视频应用)会更快更好,适用于更多人。」

有竞争才会更好,越来越逼真的文字转图像功能就是最好的证明。

作者:冷思真

来源公众号:爱范儿(ID:ifanr);连接热爱,创造不同。

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