AI 图像生成模型的一个最大问题就是速度:使用 ChatGPT 或 Stable Diffusion 生成一张图像可能需要几分钟的时间。甚至 Meta 首席执行官马克・扎克伯格在去年的 Meta Connect 大会上也抱怨了图像生成速度。
“发光的水母从海洋中慢慢升起,”在 Morph Studio 中继续输入想看到的景象,“在夜空中变成闪闪发光的星座”。
近期,Google Research和MIT CSAIL共同推出了一项名为SynCLR的新型人工智能方法,该方法旨在通过使用合成图像和字幕,实现对视觉表征的学习,摆脱对真实数据的依赖。
最近,Github上的一个名为OpenVoice的AI语音克隆项目爆火,该项目由myshell-ai开源,仅开源了不到三周,就有了6.1k的star。
在最近的文本到视频生成(T2V)方法中,实现合成视频的可控性通常是一个挑战。通常情况下,为了解决这个问题,需要提供低级别的每帧指导,如边缘图、深度图或待修改的现有视频。
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