|
ИИ научили генерировать видео по описанию
|
|
|
|
Исследователи из Google представили две модели машинного обучения, генерирующие видеозаписи по текстовому описанию: одна лучше справляется с короткими запросами, а другая синтезирует длинные ролики по более детальным описаниям. За несколько дней до этого аналогичный алгоритм представили исследователи из Meta. Три статьи с описанием алгоритмов (Imagen Video и Phenaki от Google, Make-A-Video от Meta) опубликованы на arXiv.org.
|
|
|
|
В середине 2010-х годов алгоритмы машинного обучения, работающие с визуальным контентом, в основном использовались для его улучшения. Например, были широко распространены приложения для обработки фотографий, такие как Prisma, которое «перерисовывало» снимки в заданном стиле. Затем благодаря развитию архитектуры генеративно-состязательных нейросетей стало появляться много алгоритмов, качественно генерирующих те или иные объекты с нуля, например, широкую известность получила нейросеть NVIDIA для генерации лиц несуществующих людей.
|
|
|
В последние пару лет активное развитие получило смежное, но другое направление: генерация визуального контента по текстовому описанию (Text-to-Image). В 2021 году широкую известность получила нейросеть DALL-E от OpenAI, а также связанная с ней нейросеть CLIP. DALL-E умела генерировать изображения не определенных классов, а произвольные, соответствующие текстовому описанию, которое дал пользователь. К примеру, ее можно было попросить нарисовать горный пейзаж, домашнее животное или даже сцену, которой, вероятно, никогда не существовало в действительности, например, астронавта на коне. Уже в этом году OpenAI показала вторую версию этого алгоритма, а вскоре свой аналог под названием Imagen выпустила и Google.
|
|
|
|
Затем настал следующий этап: исследователи в области машинного обучения начали изучать возможность генерации видео по текстовому описанию (Text-to-Video). Работы в этом направлении велись и раньше, но существенного прогресса удалось достичь лишь недавно. В мае нейросеть под названием CogVideo выпустили китайские исследователи, а теперь практически одновременно (с разницей менее, чем в неделю) исследователи из Meta и Google представили сразу три таких алгоритма, показывающих существенно лучшие результаты: Meta разработала алгоритм Make-A-Video, а Google создала Imagen Video и Phenaki.
|
|
|
|
Первыми из этой тройки алгоритмов вышел Make-A-Video. В его основе лежит Text-to-Image модель, основанная на архитектуре DALL-E 2. Она получает на вход текст, превращает его в эмбеддинг (сжатое векторное представление тех же данных) и подает его на декодировщик, который диффузионным методом формирует двумерное изображение.
|
|
|
|
Чтобы научить алгоритм учитывать и временное измерение, разработчики модифицировали сверточные слои и слои внимания так, чтобы они генерировали на основе эмбеддинга не одно изображение, а сразу 16, причем так, чтобы объекты и их движения были согласованы между кадрами. После этого полученный набор из первичных кадров разрешением 64 на 64 пикселя пропускается через нейросети, интерполирующие кадры и повышающие их разрешение. На выходе получается видео длиной в несколько секунд и разрешением 768 на 768 пикселей.
|
|
|
|
Примечательно, что во время обучения не использовались пары «текст — видео». Вместо этого Make-A-Video обучалась на парах «текст — изображение» и неразмеченных видео. Алгоритм обучали на датасетах LAION-5B (с отфильтрованными изображениями для взрослых, фотографиями с токсичным текстом или водяными знаками), WebVid-10M и HD-VILA-10M. Авторы показали, что Make-A-Video превосходит CogVideo и другие аналоги как по количественным метрикам (FVD и IS), так и при оценке добровольцами. Кроме генерации новых видео с нуля алгоритм умеет «оживлять» изображения. Примеры генерации и интерактивные демонстрации опубликованы на сайте проекта.
|
|
|
|
С разницей всего в несколько дней исследователи из Google представили два аналогичных алгоритма для генерации видео по текстовому запросу. Первый из них основан на Text-to-Image модели Imagen и получил название Imagen Video. Во многом схема работы алгоритма аналогична Make-A-Video. Получая текстовое описание ролика, он с помощью кодировщика T5 формирует эмбеддинг, а затем с помощью диффузионной сети Videо U-Net, представленной ранее в этом году, генерирует 16 пространственно и временно согласованных между собой кадров разрешением 40 на 24 пикселя. После этого каскад нейросетей интерполирует кадры, увеличивая их количество до 128 (5,3 секунды при 24 кадрах в секунду), и повышает разрешение до 1280 на 768 пикселей.
|
|
|
|
Imagen Video обучался на собственном датасете Google, состоящем из 14 миллионов пар «текст — видео» (это важное отличие от Make-A-Video, который обучался без таких пар), а также 60 миллионов пар «текст — изображение». Кроме того авторы использовали датасет LAION-400M с парами «текст — изображение». В отличие от коллег из Meta, исследователи из Google не сравнили качество работы Imagen Video с CogVideo (и из-за почти одновременной публикации вряд ли имели возможность сравнить с Make-A-Video). Результаты работы алгоритма можно увидеть на сайте проекта.
|
|
|
|
Вторая генеративная нейросеть от Google называется Phenaki. Она была представлена один день с Make-A-Video, но не получила такой широкой огласки от Google. Phenaki отличается от двух других описанных алгоритмов тем, что предназначена для генерации более длинных роликов по более длинному и детальному текстовому запросу. Авторы отмечают, что длина может достигать и нескольких минут (а теоретически длина не ограничена). Также алгоритм отличается и по схеме работы. Авторы взяли за основу трансформер-нейросеть ViViT, которая преобразует видео в пространственно-временные токены. Также они использовали текстовый трансформер T5X, который преобразует в эмбеддинги текст. Так исследователи свели проблему генерации видео по описанию к задаче переноса между двумя последовательностями, которую как раз эффективно решают нейросети типа трансформер. В результате получаются видео произвольной длины в разрешении 128 на 128 пикселей.
|
|
|
|
Phenaki обучали на 15 миллионах пар «текст — видео» и 450 миллионах пар «текст — изображение» (из них 400 миллионов из LAION-400M). Авторы сравнили работу алгоритма количественно с некоторыми аналогами и показали сравнимые результаты по FID. Примеры можно увидеть на сайте проекта. Авторам всех трех работ удалось достичь большого прогресса в качестве генерации видео, в том числе его стабильности. Но, как это было и с большинством алгоритмов для генерации изображений, разработчики не опубликовали модели в открытом доступе, опасаясь, что такая технология может быть использована во вред.
|
|
|
|
Источник
|
