{"id":9446,"date":"2024-01-24T09:26:57","date_gmt":"2024-01-24T09:26:57","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9446"},"modified":"2024-01-24T12:56:28","modified_gmt":"2024-01-24T12:56:28","slug":"google-unveils-lumiere-a-text-to-video-diffusion-model","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/google-unveils-lumiere-a-text-to-video-diffusion-model\/","title":{"rendered":"Google stellt Lumiere vor, ein Modell zur Verbreitung von Text in Videos"},"content":{"rendered":"<p><strong>Google Research hat Lumiere vorgestellt, ein Text-zu-Video-Diffusionsmodell, das aus Text- oder Bildanweisungen bemerkenswert realistische Videos erstellt.<\/strong><\/p>\n<p>Die Standbilder, die von Tools wie <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/12\/midjourney-v6-released-with-big-improvements-and-image-text\/\">Midjourney<\/a> oder DALL-E sind unglaublich, aber Text-to-Video (TTV) hinkt verst\u00e4ndlicherweise hinterher und ist bisher weit weniger beeindruckend gewesen.<\/p>\n<p>TTV-Modelle wie die von Pika Labs oder Stable Video Diffusion haben in den letzten 12 Monaten gro\u00dfe Fortschritte gemacht, aber der Realismus und die Kontinuit\u00e4t der Bewegung sind immer noch ein wenig unausgereift.<\/p>\n<p>Lumiere stellt einen gro\u00dfen Sprung im TTV dar, da es einen neuen Ansatz zur Erzeugung von r\u00e4umlich und zeitlich koh\u00e4renten Videos verfolgt. Mit anderen Worten, das Ziel ist, dass die Szenen in jedem Bild visuell konsistent bleiben und die Bewegungen fl\u00fcssig sind.<\/p>\n<h2>Was kann Lumiere tun?<\/h2>\n<p>Lumiere verf\u00fcgt \u00fcber eine Reihe von Funktionen zur Videoerstellung, darunter die folgenden:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Text zu Video<\/strong> - Geben Sie eine Texteingabe ein, und Lumiere generiert einen 5-sek\u00fcndigen Videoclip, der aus 80 Bildern mit 16 Bildern pro Sekunde besteht.<\/li>\n<li><strong>Bild-zu-Video<\/strong> - Lumiere nimmt ein Bild als Aufforderung und verwandelt es in ein Video.<\/li>\n<li><strong>Stilisierte Generation<\/strong> - Ein Bild kann als Stilreferenz verwendet werden. Lumiere verwendet eine Texteingabeaufforderung, um ein Video im Stil des Referenzbildes zu erstellen.<\/li>\n<li><strong>Video-Stylisierung<\/strong> - Lumiere kann ein Quellvideo so bearbeiten, dass es einer stilistischen Textaufforderung entspricht.<\/li>\n<li><strong>Kinematografien<\/strong> - W\u00e4hlen Sie einen Bereich in einem Standbild aus, und Lumiere wird diesen Teil des Bildes animieren.<\/li>\n<li><strong>Video-\u00dcbermalung<\/strong> - Lumiere kann eine maskierte Videoszene nehmen und sie \u00fcbermalen, um das Video zu vervollst\u00e4ndigen. Es kann auch Quellvideos bearbeiten, indem es Elemente in der Szene entfernt oder ersetzt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das folgende Video zeigt einige der beeindruckenden Videos, die Lumiere erzeugen kann.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Lumiere\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/wxLr02Dz2Sc?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2>Wie macht Lumiere das?<\/h2>\n<p>Bestehende TTV-Modelle verwenden ein kaskadiertes Design, bei dem ein Basismodell eine Untergruppe von Keyframes generiert und dann ein zeitliches Super-Resolution-Modell (TSR) verwendet wird, um Daten zu generieren, die die L\u00fccken zwischen den Frames f\u00fcllen.<\/p>\n<p>Dieser Ansatz ist speichereffizient, aber der Versuch, die L\u00fccken zwischen einem unterabgetasteten Satz von Keyframes zu f\u00fcllen, f\u00fchrt zu einem Video mit zeitlicher Inkonsistenz oder unruhiger Bewegung. Die niedrig aufgel\u00f6sten Frames werden dann mit einem r\u00e4umlichen Super-Resolution-Modell (SSR) in nicht \u00fcberlappenden Fenstern hochskaliert.<\/p>\n<p>Lumiere verfolgt einen anderen Ansatz. Es verwendet eine Space-Time U-Net (STUNet)-Architektur, die lernt, das Signal sowohl r\u00e4umlich als auch zeitlich herunterzurechnen und alle Bilder auf einmal zu verarbeiten.<\/p>\n<p>Da Lumiere nicht nur eine Teilmenge von Beispiel-Keyframes an eine TSR weitergibt, erzielt es eine global koh\u00e4rente Bewegung. Um das hochaufl\u00f6sende Video zu erhalten, wendet Lumiere ein SSR-Modell auf sich \u00fcberlappende Fenster an und kombiniert die Vorhersagen mit MultiDiffusion zu einem koh\u00e4renten Ergebnis.<\/p>\n<p>Google Research f\u00fchrte eine Nutzerstudie durch, die zeigte, dass die Nutzer Lumiere-Videos gegen\u00fcber anderen TTV-Modellen mit \u00fcberw\u00e4ltigender Mehrheit bevorzugten.<\/p>\n<figure id=\"attachment_9448\" aria-describedby=\"caption-attachment-9448\" style=\"width: 986px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-9448 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models.png\" alt=\"\" width=\"986\" height=\"1080\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models.png 986w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-274x300.png 274w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-935x1024.png 935w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-768x841.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-370x405.png 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-800x876.png 800w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-740x811.png 740w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-20x22.png 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Lumiere-compared-to-other-TTV-models-44x48.png 44w\" sizes=\"auto, (max-width: 986px) 100vw, 986px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-9448\" class=\"wp-caption-text\">Pr\u00e4ferenzen der Nutzer hinsichtlich der Qualit\u00e4t der Text-zu-Video-Qualit\u00e4t, der \u00dcbereinstimmung des Videos mit der Textaufforderung und der Bild-zu-Video-Video-Qualit\u00e4t. Quelle: Google-Forschung<\/figcaption><\/figure>\n<p>Das Endergebnis ist zwar nur ein 5-Sekunden-Clip, aber der Realismus und die koh\u00e4renten Bilder und Bewegungen sind besser als alles andere, was derzeit verf\u00fcgbar ist. Die meisten anderen TTV-L\u00f6sungen erzeugen derzeit nur 3-Sekunden-Clips.<\/p>\n<p>Lumiere beherrscht keine Szenen\u00fcberg\u00e4nge oder Videoszenen mit mehreren Aufnahmen, aber l\u00e4ngere Funktionen f\u00fcr mehrere Szenen sind mit Sicherheit in Planung.<\/p>\n<p>In der <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.12945.pdf\">Lumiere Forschungspapier<\/a>Google wies darauf hin, dass \"ein Risiko des Missbrauchs besteht, um gef\u00e4lschte oder sch\u00e4dliche Inhalte mit unserer Technologie zu erstellen\".<\/p>\n<p>Hoffentlich finden sie einen Weg, ihre Videos mit Wasserzeichen zu versehen und Urheberrechtsprobleme zu vermeiden, damit sie Lumiere ver\u00f6ffentlichen k\u00f6nnen, damit wir es auf Herz und Nieren pr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google Research hat Lumiere vorgestellt, ein Text-zu-Video-Diffusionsmodell, das aus Text- oder Bildanweisungen bemerkenswert realistische Videos erzeugt. 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