यह एआई गहन शिक्षण या डेटासेट के बिना निर्बाध वीडियो हेरफेर करता है

क्या आप कभी किसी को हटाने या जोड़ने के लिए किसी वीडियो को संपादित करना चाहते हैं, पृष्ठभूमि बदलना चाहते हैं, इसे थोड़ी देर तक चलाना चाहते हैं, या किसी विशिष्ट पहलू अनुपात को बिना संपीड़ित या खींचे फिट करने के लिए रिज़ॉल्यूशन बदलना चाहते हैं? आप में से जो पहले से ही विज्ञापन अभियान चला चुके हैं, आप निश्चित रूप से एबी परीक्षण के लिए अपने वीडियो की विविधताएं चाहते हैं और देखें कि सबसे अच्छा क्या काम करता है। खैर, निव हैम एट अल द्वारा यह नया शोध। एक ही वीडियो में और एचडी में सब कुछ करने में आपकी मदद कर सकता है! दरअसल, एक साधारण वीडियो का उपयोग करके, आप उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो के लिए मेरे द्वारा बताए गए किसी भी कार्य को सेकंड या कुछ मिनटों में कर सकते हैं। आप मूल रूप से इसका उपयोग किसी भी वीडियो हेरफेर या वीडियो जनरेशन एप्लिकेशन के लिए कर सकते हैं जो आपके मन में है। यह सभी तरह से GAN से बेहतर प्रदर्शन करता है और किसी गहन शिक्षण फैंसी शोध का उपयोग नहीं करता है और न ही एक विशाल और अव्यवहारिक डेटासेट की आवश्यकता है! और सबसे अच्छी बात यह है कि यह तकनीक उच्च-रिज़ॉल्यूशन वीडियो के लिए मापनीय है

लुई बुचार्ड

मैं गैर-विशेषज्ञों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नियम और समाचार समझाता हूं।

खैर, निव हैम एट अल द्वारा यह नया शोध। एक ही वीडियो में और एचडी में आप सभी के बारे में करने में मदद कर सकते हैं!

दरअसल, एक साधारण वीडियो का उपयोग करके, आप उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो के लिए मेरे द्वारा बताए गए किसी भी कार्य को सेकंड या कुछ मिनटों में कर सकते हैं। आप मूल रूप से इसका उपयोग किसी भी वीडियो हेरफेर या वीडियो जनरेशन एप्लिकेशन के लिए कर सकते हैं जो आपके मन में है। यह सभी तरह से GAN से बेहतर प्रदर्शन करता है और किसी भी गहन शिक्षण फैंसी शोध का उपयोग नहीं करता है और न ही एक विशाल और अव्यवहारिक डेटासेट की आवश्यकता होती है!

और सबसे अच्छी बात यह है कि यह तकनीक उच्च-रिज़ॉल्यूशन वीडियो के लिए मापनीय है…

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[एम्बेडेड सामग्री]

संदर्भ

पूरा लेख पढ़ें: https://www.louisbouchard.ai/vgpnn-ge…
पेपर कवर: हैम, एन।, फेनस्टीन, बी।, ग्रानोट, एन।, शोचर, ए।, बैगन, एस।, डेकेल, टी।, और ईरानी, एम। (२०२१)। एकल वीडियो से विविध पीढ़ी संभव हुई। आर्क्सिव, एब्स/2021।
वह तकनीक जिसे छवियों से वीडियो में रूपांतरित किया गया था: Niv Granot, Ben Feinstein, Assaf Shocher, Shai Bagon, और Michal Irani। गन ड्रॉप करें: पैच के बचाव में निकटतम पड़ोसियों को सिंगल इमेज जनरेटिव मॉडल के रूप में। arXiv प्रीप्रिंट arXiv:2103.15545, 2021।
कोड (जल्द ही उपलब्ध): https://nivha.github.io/vgpnn/
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