元(以前Facebook)宣布的处子秀做一个视频,一个新的人工智能(AI)系统,让人们把文本提示变成短暂的,高质量的视频剪辑。该计划建立在去年开始的工作大闹一场元人工智能的图像发生器,提供了更大的成分控制图像根据提示,在元的精神,“这不是足够的AI系统生成内容”,用户应该能够“形状和控制系统生成的内容。”
发电机目前没有为公众使用,但是一个白皮书的研究研究已经发表,元共享样本视频是由新技术,如剪辑的“机器人跳舞在时代广场”,另一个是“一只猫看电视。”
使用行文本,甚至只是几句话——做一个视频可以创建独特的剪辑具有鲜艳的色彩,原始字符,和周围的景观。该系统还可以适应现有的图片到视频,或创建新的视频模仿现有的。
当然,这样的技术运行一定的风险,而不仅仅是伤害造成的AI艺术家在她怀里创建更多的内脏,many-eyed-corpse-baby艺术的可能性,或者一旦动画,AI-generated定能够达到通过屏幕和扼杀。应该有真正的担心在媒体领域已经饱和的错误信息,代表AI-generated视频巨大的潜力来加强现有的不足在共识基于事实的真相。
当被问及什么做一个视频可能意味着创建deepfakes,元的一位代表说,“是有风险的,做一个视频可能被用来创建mis /造谣。由于这种风险,我们增加了一个水印创建的所有内容做一个视频,确保观众知道视频是生成的人工智能。”
该公司还表示,它正在“约翰是一位深思熟虑,迭代方法共享一个公共演示之前,“包括共享工作与研究社区的反馈。
这似乎是至少我们可以从元,希望公司像Facebook在其之前的迭代非常有问题错误信息的传播。也许这看起来可笑的看着他们的一个样本的视频,说,一个飞行英雄的狗,但更具争议性的中性足够的例子就像画笔在画布上移动或马饮水时,飞船着陆的剪辑,有一种感觉,这可能是明智的投资在锡纸未来在市场上运行使头盔使用它。
元并不是唯一一家做AI-gen空间移动,画像被谷歌能达到惊人的、写实的结果从文本提示。画像团队似乎敏锐地意识到的潜在陷阱AI意象,用显式声明关于他们的研究局限性和社会影响”页面。
“有几个伦理text-to-image研究广泛,面临的挑战”的声明中写道。“首先,下游的应用text-to-image模型多种多样和复杂的方式可能会影响社会…第二,text-to-image模型的数据需求已经导致人员严重依赖大,大多uncurated, web-scraped数据集,通常反映社会刻板印象,压迫的观点,和贬损,或有害的,协会边缘化身份团体。”
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