Après que l’IA Copilot de Microsoft ait acquis la capacité de générer des clips audio à partir de textes sollicités, Google a introduit VideoPoet, un grand modèle de langage (LLM) qui repousse les limites de la génération de vidéos avec des clips de 10 secondes produisant moins d’artefacts. Le modèle prend en charge une gamme de tâches de génération de vidéos, notamment la conversion de texte en vidéo, la transformation d’images en vidéo, la stylisation vidéo, le remplissage et les fonctionnalités audio-vidéo. À la différence de ses prédécesseurs, VideoPoet se démarque par sa capacité à générer des vidéos de grande ampleur cohérentes. Le modèle met en œuvre ses capacités en produisant des vidéos de 10 secondes, laissant ainsi derrière lui ses concurrents, y compris Gen-2. Notamment, VideoPoet ne s’appuie pas sur des données spécifiques pour la génération de vidéos, ce qui le distingue des autres modèles qui nécessitent une entrée détaillée pour des résultats optimaux. Cette polyvalence est rendue possible grâce à l’utilisation d’un grand modèle multi-modal, le positionnant sur une trajectoire susceptible de devenir la norme en matière de génération de vidéos. Le VideoPOET de Google s’écarte de la tendance prédominante en matière de génération de modèles vidéo, qui repose principalement sur des approches de diffusion. Au lieu de cela, VideoPoet tire parti de la puissance des grands modèles de langage (LLM). Le modèle intègre de manière transparente diverses tâches de génération de vidéos au sein d’un seul LLM, ce qui élimine le besoin de composants entraînés séparément pour chaque fonction. Les vidéos résultantes présentent une longueur variable et des actions et styles diversifiés en fonction du contenu du texte d’entrée. De plus, VideoPoet peut convertir les images d’entrée en animations en fonction des invitations fournies, mettant ainsi en œuvre son adaptabilité aux différentes entrées.
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