Meta, İçerik Düzenleme ve Oluşturmada Devrim Yaratacak Yapay Zeka Destekli Emu Modellerini Tanıttı
Summary:
İnternet devi Meta, içerik oluşturma ve düzenlemeyi geliştirmeyi amaçlayan iki yeni yapay zeka modeli olan Emu Video ve Emu Edit'i tanıttı. Emu Video, metin ve görüntü girişlerinden video klipler oluştururken, Emu Edit görüntüleri gelişmiş hassasiyetle işler. Bu modeller hala araştırılıyor, ancak içerik oluşturucular, sanatçılar ve animatörler için potansiyel olarak önemli faydalar sunuyor. Bu araçların piyasaya sürülmesi ve konuşlandırılması, sıkı düzenleyici incelemeler nedeniyle ihtiyatlı bir şekilde gerçekleştirilmektedir.
Yakın tarihli bir blog gönderisinde, internet devi Meta, içerik üretimini ve düzenlemeyi geliştirmeyi amaçlayan iki yenilikçi yapay zeka modelini tanıttı. Modeller Emu Video ve Emu Edit olarak bilinir. Emu Video'nun işlevi, Meta'nın önceki Emu modelini temel alarak metin ve görüntü girişlerinden video klipler oluşturmaktır. Emu Edit ise görüntüleri yüksek doğrulukla manipüle eder. Bu modeller hala araştırma aşamasında olsa da Meta, içerik oluşturucuların, sanatçıların ve animatörlerin kendileri için uygun uygulamalar bulmasını öngörüyor.
Meta, Emu Video'yu eğitmek için "faktörleştirilmiş" yaklaşımını ortaya koydu ve modeli çeşitli girdilere karşı esnek hale getirmek için süreci iki aşamaya ayırdı. İlk aşama, metin istemlerine dayalı görüntüler oluşturmayı içerirken, ikinci aşama hem önceki görüntüyü hem de metni kullanarak bir video üretir. Bu yöntem, video oluşturma modellerinin etkili bir şekilde eğitilmesini sağlar.
Özellikle, Emu Video modeli görüntüleri hayata geçirme yeteneğine sahiptir. Karmaşık bir model dizisi kullanmak yerine, saniyede 16 kare ile 512x512, dört saniyelik videolar oluşturmak için iki difüzyon modeli kullanır. Emu Edit, görüntü işlemede hassasiyete odaklanarak renk ve geometri dönüşümleri, arka plan ekleme ve kaldırma gibi değişikliklere ve ayrıca yerel ve küresel ölçekte düzenlemeye izin verir.
Bunu yaparken Meta, modelin yalnızca düzenleme isteğiyle ilgili pikselleri değiştirmesini ve başka bir şey değiştirmemesini sağlamayı amaçlar. Örneğin, bir beyzbol şapkasına "Aloha!" yazısı eklendiğinde, model gerçek şapkayı değiştirmemelidir.
Emu Edit'i eğitmek için Meta, her biri bir girdi görüntüsüne ve istenen sonuca sahip bir göreve karşılık gelen 10 milyon sentezlenmiş görüntü kullandı. Meta'ya göre bu, türünün mevcut en büyük veri kümesidir. Ayrıca Meta, yeni piyasaya sürülen Emu modelini eğitmek için Facebook ve Instagram'dan kullanıcı tarafından paylaşılan fotoğraflar ve altyazılar da dahil olmak üzere 1,1 milyar veri topladı.
Bununla birlikte, Meta'nın yapay zeka araçlarının konuşlandırılması, dünya çapındaki düzenleyicilerin yoğun incelemesi nedeniyle dikkatli olmuştur. Meta kısa süre önce yapay zeka araçlarının siyasi kampanyalar ve reklamverenler tarafından Facebook ve Instagram'da reklam oluşturmak için kullanılamayacağını açıkladı.
Published At
11/16/2023 8:00:00 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.