从文本到视频，Meta正在改变视频创作的新未来

2023-01-26 22:38:11

文本转视频：视频生成视频的新纪元

从文本到视频的挑战

将文本转化为视频一直以来都是人工智能的一大难题。人工智能系统需要理解文本，提取关键元素，并将其转换为视觉内容。此外，生成的视频必须流畅逼真。

Meta的技术突破

Meta的最新突破解决了文本转视频的难题。他们利用扩散模型，从噪声输入中生成真实感的图像和视频。扩散模型通过一步步去噪，将噪声输入转换为清晰的视频。

代码示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import MNIST

# 加载 MNIST 数据集
train_dataset = MNIST("./data", train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

# 定义扩散模型
model = DiffusionModel()

# 训练扩散模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(100):
    for images, labels in train_loader:
        # 正向传播
        loss = model(images, labels)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # 更新权重
        optimizer.step()

# 将文本转换为视频
text = "一条欢快的金毛犬在草地上奔跑"
video = model.generate_video(text)

V2V 合成

Meta的 V2V（视频到视频）合成技术使 AI 系统能够从输入视频生成新视频，同时保留输入视频的风格和特征。这使得文本转视频可以在特定的视频风格下进行。

代码示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import VideoClips

# 加载视频数据集
video_dataset = VideoClips("./data", clips_per_video=1, transform=transforms.ToTensor())
video_loader = torch.utils.data.DataLoader(video_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

# 定义 V2V 合成模型
model = V2VSynthesisModel()

# 训练 V2V 合成模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(100):
    for videos, labels in video_loader:
        # 正向传播
        loss = model(videos, labels)

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # 更新权重
        optimizer.step()

# 将文本转换为与输入视频风格相匹配的视频
text = "一个男孩在玩足球"
input_video = torch.rand(1, 3, 224, 224)
output_video = model.generate_video(text, input_video)