Phenaki
Phenaki: Генерация текста в видео с динамическими подсказками
Runway Research
Познакомьтесь с передовыми разработками Runway Research в области мультимодального ИИ, включая генерацию видео Gen-4, 3D-моделирование гауссовых схем и обобщение доменов. Узнайте, как Runway формирует будущее моделирования и креативности.
О исследованиях взлетно-посадочной полосы
Создание универсальных симуляторов мира
Компания Runway Research занимается разработкой мультимодальных систем искусственного интеллекта, которые понимают и имитируют динамику реального мира. В своей работе они используют видео в качестве основного источника входных и выходных данных, дополненного такими модальностями, как аудио и текст, для создания более комплексных моделей. Эти универсальные симуляторы призваны стать основой для следующего поколения креативных и аналитических инструментов.
Видеоориентированный ИИ как следующая парадигма
Команда Runway считает, что видео, благодаря своей сложности и временной структуре, обеспечивает самую мощную основу для обучения ИИ, имитирующего человеческое восприятие и понимание. Основывая модели на обширных видеоданных, они стремятся найти применение в кино, дизайне и интерактивных проектах.
Последние результаты исследований Runway
StochasticSplats для 3D-гауссовского сплэттинга
Исследователи, занимающиеся разработкой взлётно-посадочных полос, представили метод StochasticSplats, который улучшает существующие методы 3D-гауссовского сплэттинга, устраняя необходимость сортировки по глубине. Этот подход к стохастической растеризации обеспечивает больший контроль над затратами на рендеринг и визуальной точностью, улучшая результаты в 3D-приложениях.
Улучшение оперативного согласования с SCoPE
Метод SCoPE совершенствует интерпретацию сложных подсказок генеративными моделями. Разбивая подсказки на уровни от грубых к точным, система обеспечивает более точное визуальное представление и лучшее соответствие между входными описаниями и сгенерированными изображениями.
Генеративные модели ИИ от Runway
Gen-4: скачок в создании видео
Модель Gen-4 от Runway представляет собой значительный шаг вперёд в области преобразования текста в видео. Обладая более широкими возможностями управления и более высокой точностью, чем предыдущие версии, Gen-4 позволяет пользователям создавать кинематографические визуальные эффекты с минимальными затратами, расширяя творческие горизонты в кинопроизводстве и анимации.
Акт первый и рамки для интерактивного творчества
Дополняя Gen-4, такие инструменты, как Act-One и Frames, предназначены для создания интерактивного контента. Эти платформы позволяют пользователям манипулировать контентом, созданным с помощью ИИ, в режиме реального времени, обеспечивая гибкость и точность при создании визуальных историй.
Изучение обобщения предметной области
Использование скрытых диффузионных пространств
Исследования Runway в области обобщения доменов изучают, как особенности модели диффузии могут разделять невидимые домены без использования размеченных данных. Этот метод позволяет создавать более адаптивные системы искусственного интеллекта, особенно в средах с непредсказуемыми или разнообразными входными данными.
Повышение гибкости классификатора
Выявляя латентные доменные структуры, Runway дополняет существующие классификаторы новыми представлениями. Это повышает надёжность моделей в различных доменах, делая их полезными для реального применения, где изменчивость данных является нормой.
Инициативы за пределами исследований
Сессии РНК и творческие мероприятия
Runway расширяет своё исследовательское влияние благодаря RNA Sessions — постоянной серии мероприятий, посвящённых взаимодействию искусственного интеллекта, искусства и инноваций. Эти мероприятия приглашают лидеров мнений обсудить прорывы и будущие направления развития генеративных медиа.
Сотрудничество и партнерство в отрасли
Сотрудничество с такими организациями, как Lionsgate и Tribeca Festival, подчеркивает стремление Runway к практической интеграции инструментов искусственного интеллекта в реальный мир. Эти партнерства способствуют внедрению генеративных технологий в профессиональные творческие процессы.