Aunque los modelos de inteligencia artificial de texto a video, como Openi Surah, están ayunando frente a nuestros ojos, han luchado por producir videos metamórficos. Los demócratas de los árboles o la apertura de flores son mucho más difíciles que producir otros tipos de videos del sistema de IA porque requiere el conocimiento del mundo físico y puede variar ampliamente.
Pero ahora, estos modelos han tomado un movimiento evolutivo.
Los informáticos de la Universidad de Rochester, la Universidad de Packing, la Universidad de California, Santa Cruz y la Universidad Nacional de Singapur han desarrollado un nuevo texto de IA para el modelo de video que aprende el conocimiento de la física real del mundo de los videos de tiempo. El equipo presentó un esquema de su modelo, un matricium en un artículo publicado Análisis de patrones y transacciones IEE en inteligencia mecánica.
“Se ha desarrollado inteligencia artificial para comprender el mundo real e imitar las actividades y eventos que están bajo la supervisión del profesor Jabbo Lou, de la informática de la informática”. El Magtium es un paso hacia la IA que puede copiar mejor las propiedades físicas, químicas, biológicas o sociales del mundo que nos rodea “.
Los modelos anteriores produjeron videos que generalmente tienen movimiento limitado y malos cambios. Para capacitar a los modelos de IA para transmitir el proceso metamórfico de manera más efectiva, los investigadores desarrollaron un datos de datos de alta calidad de más de 2,000 intervalos con títulos detallados.
Actualmente, la versión U-Net de código abierto del magnetium produce dos segundos, 512 por 512 píxeles (8 cuadros a 8 por segundo), y con él expande la arquitectura del transformador a diez segundos de clips. Este modelo se puede usar no solo para imitar la metamorfosis biológica, la construcción o los edificios de horno de pan en el horno.
Pero aunque los videos hechos son visualmente interesantes y pueden ser divertidos para jugar con la demostración, los investigadores lo consideran como un paso importante hacia modelos más sofisticados que pueden proporcionar a los científicos herramientas importantes.
“Esperamos que algún día, por ejemplo, pueda usar un video de Generato para acelerar la búsqueda temprana de teorías biológicas”, dice Huang. “Aunque las experiencias físicas son indispensables para la verificación final, el ciclo de imitación correcto puede acortar el número de ensayos directos y directos”.
