Day 29/75 Build Text-to-Video AI with LLM [Explained] OpenAI SORA Stable Diffusion VideoPoet Runway
Summary
TLDRこのビデオでは、OpenAIとGoogleが開発したテキストからビデオを生成するAI技術、特にOpenAIのSoraとGoogleのVideo Poetについて紹介しています。テキストからビデオへの変換の仕組み、それがテキストから画像への変換とどう異なるか、そしてその分野での研究論文についても触れています。また、AIがフレームごとの画像を生成し、それらを組み合わせてビデオを作成する過程や、この技術の背後にある計算上の課題とその解決策についても説明しています。さらに、安定拡散モデルを用いたビデオ生成のデモンストレーションを行い、視聴者が自身でテキストからビデオへのAIアプリケーションを構築する方法を案内しています。
Takeaways
- 🚀 OpenAIが「Sora」というテキストからリアルなビデオを生成するAIをリリースした。
- 🔍 テキストからビデオを生成するAIの仕組みは、テキストを分析し、画像のシーケンスを生成してビデオを作成する。
- 📖 テキストから画像へのモデルとテキストからビデオへのモデルの違いについて学ぶことができる研究論文が存在する。
- 🌐 Googleも「Video Poet」という自社のテキストからビデオを生成するAIを開発している。
- 💡 テキストからビデオへの変換は、フレーム間の時間的および空間的な依存関係を管理することで計算上の課題がある。
- 🤖 過去2年間で、VQ-GANやXMC-GANなど、多くのテキストから画像への言語モデルが登場している。
- 🎨 新しいAIモデルでは、GPT-3のようなトランスフォーマーアーキテクチャを利用して高品質な画像やビデオを生成している。
- 📚 「FAKIE」などのモデルは、プロンプトのシーケンスに基づいて任意の長さのビデオを生成できるが、公開されていない。
- 🌟 テキストからビデオへのモデルは、現在、Diffusionモデルや「Runway」と「Text to Video Zero」によって支配されている。
- 👩💻 Pythonコードを使って、Diffusionベースのモデルを使用し、プロンプトからビデオを生成する方法を示す。
Q & A
Sora AIとは何ですか?
-Sora AIはOpenAIによって最近リリースされた、プロンプトからリアリズムのある画像やビデオを生成できるテキストからビデオへのAIです。
GoogleのテキストからビデオへのAIの名前は何ですか?
-GoogleのテキストからビデオへのAIは「Video Poet」と呼ばれています。
テキストからビデオモデルはどのように機能しますか?
-テキストからビデオモデルは、与えられたテキストを分析し、それに基づいて複数のフレームを生成してビデオを構築します。
テキストから画像モデルとテキストからビデオモデルの主な違いは何ですか?
-テキストからビデオモデルは、テキストから画像モデルに比べて、時間的な依存関係を考慮して複数の連続するフレームを生成する必要があり、より高い計算コストがかかります。
テキストからビデオ生成における主な課題は何ですか?
-主な課題には、高い計算コスト、高品質なデータセットの欠如、ビデオの説明の曖昧さが含まれます。
「Faki」とは何ですか?
-「Faki」は、プロンプトのシーケンスに基づいて任意の長さのビデオを生成できる高度なテキストからビデオへの生成モデルですが、公には利用できません。
「Runway」と「Text to Video Zero」の重要性は何ですか?
-これらは、テキストからビデオ生成業界をリードする、革新的なモデルであり、高品質で文脈豊かなビデオ生成に寄与しています。
テキストからビデオのAIモデルを使用する際の主な利点は何ですか?
-主な利点には、ユーザーがプロンプトを通じてリアリスティックなビデオを簡単に生成できること、さまざまな用途に応じたカスタマイズ可能なビデオ生成が可能であることが含まれます。
テキストからビデオ生成における「Transformerアーキテクチャ」の役割は何ですか?
-Transformerアーキテクチャは、テキストからビデオ生成の研究で採用され、より高品質な画像生成に貢献しています。
テキストからビデオ生成において、なぜ高品質なデータセットが重要なのですか?
-高品質なデータセットは、AIがより正確でリアリスティックなビデオを生成するための学習素材を提供するため、重要です。
Outlines
🚀 テキストからビデオへのAI変換技術の紹介
このパラグラフでは、Soraという名前のAIによって生成されたリアルな映像の紹介から始まり、テキストからビデオへのAIアプリケーションの構築方法、テキストからビデオへのモデルの仕組み、および関連する研究論文について説明します。オープンAIとGoogleが提供するテキストからビデオへの技術の進歩に触れ、これらの技術がどのようにしてリアルなビデオを生成するか、またテキストからイメージへの変換との違いについても論じています。テキストからビデオへのモデルは、言語モデルを利用してテキストを分析し、連続する画像を生成することでビデオを作成します。このセクションでは、テキストからビデオへの変換の複雑さと、テキストからイメージへの変換との比較、およびこの分野で使用されるGANアーキテクチャやトランスフォーマーモデルの進歩についても触れられています。
🔍 テキストからビデオへの変換技術の詳細
このパラグラフでは、テキストからビデオへのAIモデルの能力と限界について詳しく説明しています。特に、これらのモデルが生成するビデオの解像度の低さや短い範囲、限定的な動きに焦点を当てています。新しいAIモデルの登場により、トランスフォーマーアーキテクチャを採用したビデオ生成技術が向上し、高品質な画像生成が可能になりました。また、Fakiというモデルが長時間のビデオ生成において特に注目されていますが、その利用にはライセンスが必要であること、そしてテキストからビデオへの変換技術の第三波としての拡散モデルの成功について説明しています。さらに、このパラグラフでは、Pythonコードを使用して、テキストからビデオを生成するプロセスの実践的なデモンストレーションを提供しています。
🎨 テキストからビデオ生成への応用と展望
最終段落では、テキストからビデオへの変換技術の具体的な使用例を紹介しています。具体的には、スパイダーマンがサーフィンをしているビデオを生成するために、テキストプロンプトを使用したデモンストレーションのプロセスを説明しています。このデモンストレーションでは、25フレームのビデオを生成するためのPythonコードと、その実行方法について詳しく説明しています。また、テキストからイメージ生成技術の背後にあるアーキテクチャについての今後のビデオでの議論の予告も含まれており、視聴者がプロンプトエンジニアリング、機械学習、データサイエンスについてさらに学ぶためのリソースも紹介しています。
Mindmap
Keywords
💡diffusion models
💡video frames
Highlights
OpenAI released a powerful text-to-video AI called Sora that generates realistic images from prompts
This video explains how text-to-video AI models work by analyzing text prompts and generating sequences of images that are combined into video
Key challenges for text-to-video generation include computational complexity, lack of quality training data, and difficulty describing complete videos with text
Transformer architectures like VideoGPT have enabled more advanced text-to-video generation with higher quality and longer videos
Diffusion models like Stable Diffusion are now being adapted for text-to-video tasks with remarkable success
Transcripts
hello guys and welcome to Free biru and
welcome to 75 day hard Genera learning
Challenge and this j29 and open I just
released this text to video AI that is
named as Sora it generate the realistic
images out of your Proms and you can see
this the car racing video that it is so
realistic that it is very hard to
differentiate it from the real video
okay so in this video I will tell you
about how you can build your own text to
video artificial Det apps and how this
text to video models actually work and
we will uh learn about many kind of
research papers that that you can read
on text to video models as well and text
to images are how different from this
text to video models okay so let's get
started so very first thing is we going
see this the open AI just puted a post
on the X that can shows that how you can
with the help of a small prompt you
create a complete realistic video and on
the open eyes website you can also see
this that it just creates a realistic
videos out out of your prompts and with
the help of that you can like build a
whole picture or build a whole series or
videos out of it and it it is just
really amazing but the Google is also
not left behind the Google also have its
own uh text to video AI that is called
video poet with the help of video poet
you can generate the zero short video
generation so zero short I already
explained in my past videos it means
without any examples you can generate
these kind of realistic or futuristic uh
videos out out of your text or you can
also generate the audio from the video
as well use it and let me know how you
can build your different different kind
of things out of video Point okay so now
now how actual this text Tex to video AI
work so when you give him a prompt okay
or a text it just analyze that text with
the help of this lar language models
that are working behind uh this whole
text to video Ai and then it generates
the sequence of images the sequence of
images means it can generate the images
frame by frame and with the help of
those multiple frames it combine them
and build a whole video so that's the
whole like a behind working of this text
to video artificial intelligence models
okay now let's first talk about what is
the difference between this text to
video and text to image artificial
intelligence models so in the last 2
years we see many text to image Li
language models like VQ gan xmc gan Goan
and many kind of Gan architectures are
there okay so these were quickly
followed by the open AI massively
powerful Transformer based model that is
called D and with the help of d e a new
wave of diffusion models occur with the
help of stable diffusion okay and the
huge success of stable diffusion led to
many productionize diffusion models
called like uh runaway ML and also the
mid Journey that you already know that
you can use this mid journey to create
realistic images as well okay now so
despite the impressive capabilities of
the diffusion models in the text to
image generation text to video
generation is quite hard because it
faces many challenges as well the first
challenge is computational challenges
ensuring the special and the temporal
dependencies across the frames of the
images it can have a high computational
cost okay so you can't even like train
those models on a large am of video data
sets and there are like lack of high
quality data sets as as well okay and
the vagueness around the video
captioning because describing videos in
a way that makes the model it is easier
to like build a video out of it it is
very hard as well so more than a single
shot text prompt is required to provide
a complete video description so in that
way your tokal length is also getting
increased okay but but these kind of all
the challenges are now solved okay now
these ches can be easily solved with the
help of diffusion models or like many
other kind of uh Gan or VA based models
as well okay so those models will work
in the same way it can take out your
prompt or the caption as well you can
Port it in the Gan or the v's
architectur then it generate the
different different frames of your
caption and then combine it to form a
video okay so if I just give you this
example that that these generated videos
or images are not like completely uh
high quality because those are like low
resolution videos those are short range
videos and those are isolated or
singular motion videos only so uh let me
just show you an example that how the
past videos are getting created so if I
just give him a prom that D6 is moving
up and down from the mnist data set here
then it just generate the multiple
frames of of the digit six moving in a
particular direction and similarly if I
talk give him another prompt that is
digit 7 is left and right and the digit
five is up and down so in that way it
have to make multiple prompts out of it
as well to build a complete video but
these prompts give the uh very low
resolution or very uh short range videos
only okay but but with the help of new
AI models like gpt3 the next surge of
text2 video generation research adopted
Transformer architectures so with with
the help of Transformer architecture a
new kind of uh Transformer based models
like video GPT which is inspired from
the gpt3 uh architecture it generates
the realistic images with the help of
your prompts as well okay and those
images are completely high quality
images as well okay and the next is our
uh faki the faki is like a very amazing
text to image generation model that it
can generate the images which are like
so good faki is particularly interesting
as it enables generating the arbitrary
long videos conditioned on a sequence of
prompt in a way it is a storyline so
with the help of faki you you can create
long length videos out of it but the
main drawback is faki is not
publicly available so if you want to use
faki you have to get the license to use
it okay but the story is not ending here
as well we have the third wave the third
wave is the text to video based models
are the diffusion based models so the
remarkable success of diffusion models
is diverse hyperrealistic and contextual
Rich image generation that led to the uh
text to video generation models as well
the very first kind of these models are
like runaway and text to video Zero
these two models are like ruling the
text to video industry right now okay
but with the uh rise of the Sora AI from
the open AI uh their future might be in
danger as well because Sora AI is just
amazing okay you can like read out those
research papers as well which I am
showing in this video in my video link
description as well guys so these
researches are like very very important
because it h it shows you that how these
text to video L language models are
created uh diffusion based models as
well okay so now now the very best thing
is like I have to show you that how you
can like use this diffusion based Li
language model to generate your own
video with the help of your prompt okay
so let's get started with the python
code in which I show you how you can use
the diffusion based models as well guys
all guys so here is the stable diffusion
code is here I install the stable
diffusion library with the help of
Transformers accelerate and torch I
already explained what these libraries
will do in my past videos you can check
out I will put the link in the
description as well and then I load the
torch library for the pytorch and from
the diffusers I import the diffuser
Pipeline with the help of multi-step
scheduler to generate the multiple
frames of the images and then at the end
export those frames into the image okay
so this is how it completely works it
takes the text and then it just first do
the clip objective then it do do the
prior thing as well so with the help of
that we have this prompt a corgi playing
a flame throwing trumpet with the help
of that he has already seen a image on
that it just generate the image on the
base of our prompt here in that way it
completely like uh do the uh text to
video generation so this kind of a flame
is actually going away this kind of a
trumpet is also playing as well in the
video as well okay okay so very first
thing I just get the text to video Live
Language model here on the float 16
variant and then I just set up my schuer
here and then on the CPU offload because
I want to uh do this task only on my CPU
I can also do it on the GPU if I just
accelerate it from here okay then I give
it a prompt that Spider-Man is surfing
okay and then I pass this prompt into my
pipeline here and I give them the
inference steps that how many frames
that it can generate can generate 25
frames and with the help of this video
frames I can port to video and the video
is getting generated here okay so let me
just run this hole and to show you that
how it actually works here it is so
that's how it completely shows that your
text to video generation Spider-Man is
suffering is completely shown in this
video so these are our 25 frames only
okay okay so I hope you guys completely
understand that how this text2 video
library will work and in our next video
I will talk about about the text to
image generation that how you can
understand that the behind architecture
of the text to image generation and with
the help of diffusion based models we'll
learn about the multiple diffusion based
models on multiple kind of image
generation task as well okay so just be
with it if you want to know about the
prompt engineering machine learning data
science you can watch my YouTube videos
and also read my blogs on medium we'll
meet in our next video thank guys thank
you so
much
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