『ビデオの安定した拡散について解説』

『ビデオの拡散を安定させる方法について解説』

ステーブルビデオディフュージョンに深く入り込む

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DALLEやMidjourneyなど、最近の超強力な画像生成モデルは、高い計算コスト、長いトレーニング時間、そして共通のハイプという点を除けば、すべて同じメカニズム、すなわちディフュージョンに基づいています。

ディフュージョンモデルは、DALLEを使ったテキストから画像への変換など、ほとんどの画像タスクにおいて最先端の結果となっており、画像インペインティング、スタイルトランスファー、及び画像の超解像度など、他の画像生成に関連するタスクにも使用されています。

そして、潜在ディフュージョンやよく知られたステーブルディフュージョンが登場し、画像生成におけるすべてを変えました。

• タイムシリーズの異常値のデマイスティファイ：2/4
• 「人間の境界を超えたもの：スーパーインテリジェンスの台頭」
• 最大のLLMベンチマーキングスイート：MEGAVERSE

しかし、古い話をするためにここにいるわけではありません。私たちは、Stability AIによって発表された最新の論文とモデル、Stable Video Diffusionについて解説するためにここにいます。それはあなたが今すぐに使用できる、最新のオープンソースのビデオ生成モデルです！このモデルは画像またはテキストを受け取り、これらの自動生成クールビデオを生成することができます。それはまるで3Dに存在するかのようにオブジェクトの複数のビューを生成することさえできます。

私はWhat’s AIのLouisです。さあ、この新しいモデルの仕組みについて詳しく見ていきましょう！

ビデオに入る前に、画像のためのStable Diffusionがどのように機能するかについてまとめましょう。

Stable Diffusionは、高解像度の画像ではなく、圧縮または潜在空間での操作により、画像のトレーニングと処理を効率的かつアクセスしやすくしました。このアプローチでは、入力（テキストまたは画像）を低次元の表現にエンコードするということが含まれます。これは基本的には、私たちの脳に概念を保存するようにモデルに最も価値のある情報を抽出することを教えるということです。例えば、猫の画像を見たり、「猫」という単語を見たりした場合、どちらも同じ意味を持ちます。モデルのエンコーディングでも同じで、すべての情報が配置される空間には…

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