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Um dos modelos mais recentes lançados pelo RunwayML é o Gen-2, que é um modelo de vídeo generativo que pode sintetizar vídeos realistas e consistentes de texto ou imagens. O Gen-2 é baseado em uma nova técnica chamada difusão estável, que permite ao modelo aprender com conjuntos de dados de vídeo em larga escala e produzir saídas de alta qualidade. O Gen-2 pode ser usado para várias aplicações, como criar novas cenas, personagens ou animações, aprimorar vídeos existentes ou gerar conteúdo de vídeo para contar histórias ou educação.GEN-2 é diferente do Gen-1, que é outro modelo de vídeo generativo pela RunwayML que pode transformar qualquer vídeo em outro vídeo com base em um determinado estilo ou conteúdo. A Gen-1 usa uma técnica diferente chamada Difusão Latente, que codifica o vídeo de entrada em um espaço latente e depois a decodifica em um novo vídeo. O Gen-1 pode ser usado para tarefas como tradução de vídeo-vídeo, transferência de estilo ou manipulação de conteúdo. Aboth Gen-1 e Gen-2 são exemplos de como a RunwayML está avançando a criatividade com inteligência artificial. Ao fornecer ferramentas de IA fáceis de usar e poderosas, a RunwayML visa capacitar e inspirar a próxima geração de contadores de histórias e criadores.
Vantagens
Ele pode sintetizar vídeos em qualquer estilo que você possa imaginar usando nada além de um prompt de texto. Ele pode transferir o estilo de qualquer imagem ou prompt para todos os quadros do seu vídeo. Ele pode transformar maquetes em renderizações totalmente estilizadas e animadas. Ele pode isolar assuntos em seu vídeo e modificá -los com avisos de texto simples. Ele pode transformar renderizações não texturizadas em saídas realistas aplicando uma imagem de entrada ou prompt.
Desvantagens
Pode exigir muitos recursos computacionais e tempo para gerar vídeos de alta qualidade. Pode não ser capaz de lidar com cenas ou movimentos complexos que não estão bem representados nos dados de treinamento. Em alguns casos, pode produzir artefatos ou inconsistências, como quando o prompt de entrada é vago ou contraditório. Pode levantar questões éticas ou legais em relação à propriedade e uso dos vídeos gerados. Pode ter impactos sociais ou culturais não intencionais, como criar expectativas irreais ou influenciar as percepções das pessoas.
