Day 29/75 Build Text-to-Video AI with LLM [Explained] OpenAI SORA Stable Diffusion VideoPoet Runway

Summary

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

00:00

🚀 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。

05:02

🔍 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。

10:05

🎨 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。

Keywords

💡diffusion models

Diffusion models are a type of generative model used in text-to-video generation research. They involve 'diffusing' or randomly modifying an initial image, then reversing the process to generate new images. Diffusion models like DALL-E 2 and Stable Diffusion have shown impressive results in creating realistic images from text descriptions. The video discusses using them to also create high quality video frames from text that can then be stitched into video.

💡video frames

Video frames refer to the individual still images that comprise a video when played in sequence. The text-to-video models work by generating multiple video frames from a text prompt, then combining those frames into a short video that matches the description. Things like motion and temporal consistency need to be accounted for when generating multiple frames as opposed to a single image.

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