真·拿嘴做录像！Meta“AI导演”一句话搞定录像素材，网友：我已跟不上AI发展速度

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基于这样的理论，Make-A-Video不仅能根据象形文字投换已成截图，还具备了以下几种技能。

将连续性影像投已成截图：

根据前后两张图片投换已成一段截图：

根据原截图投换已成新的截图：

连续的象形文字截图投换已成连续性SOTA

似乎，Meta的Make-A-Video相当是象形文字投换已成截图（T2V）的首次在此之后。

比如，北大和智源在明年晚些时候就另一款了他们自研的“名言投换已成截图”AI：CogVideo，而且这是目前唯一一个开放源码的T2V连续性。

来得晚以前，GODIVA和微软的“女娲”也都借助过根据象形文字描述投换已成截图。

不过这一次，Make-A-Video在投换已成精确度上有引人注意的降低。

在MSR-VTT数据资料集上的试验中整体而言，在FID（13.17）和CLIPSIM（0.3049）两项测试法则上，Make-A-Video都逐年连续的了SOTA。

此外，Meta AI的小组还采用了Imagen的DrawBench，进行人为表象审核。

他们请来Beta他指感官Make-A-Video，表象审核截图与象形文字间的自然语言相异间的关系。

整体而言，Make-A-Video在精确度和忠实度上都优于其他两种法则。

One More Thing

有意思的是，Meta释出新的AI的同时，似乎也紧接著了T2V连续性竞速的序幕。

Stable Diffusion的该集团StabilityAI就坐不下到了，创始者兼CEO Emad放话道：

我们将释出一个比Make-A-Video来得好的连续性，大家都能用的那种！

而就在前几天，ICLR网站上也显现了一篇就其篇文章Phenaki。

投换已成精准度是这样的：

对了，虽然Make-A-Video都已官方网站，但Meta AI官方也问到，准备另一款一个Demo让大家可以显然弓感官，感兴趣的小伙伴可以站立一波了~

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