Βίντεο / Θαύμα των Χριστουγέννων ή της Τεχνητής Νοημοσύνης; 

Θαύματα γίνονται τα Χριστούγεννα αλλά με την…τεχνητή νοημοσύνη. Ο φίλος του Tvxs Λεωνίδας Γουδέλης δημιούργησε το βίντεο που θα δείτε παρακάτω, χρησιμοποιώντας εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης που μετατρέπουν κείμενα-οδηγίες σε εικόνα και βίντεο.

Οι εφαρμογές που μετατρέπουν γραπτές οδηγίες σε εικόνες ή βίντεο βασίζονται σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης (AI), όπως τα μοντέλα γεννητικής μάθησης και οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης.

Ακολουθεί μια απλή περιγραφή για το πώς λειτουργούν:

1. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing – NLP)

• Η εφαρμογή διαβάζει το γραπτό κείμενο και κατανοεί τις οδηγίες
• Αυτές οι τεχνικές βοηθούν το σύστημα να αναγνωρίσει τη σημασία λέξεων, φράσεων, και τη συνολική πρόθεση της οδηγίας.
• Για παράδειγμα, εάν γράψεις “ένα βουνό με χιονισμένες κορυφές κάτω από ένα φωτεινό ηλιοβασίλεμα,” το μοντέλο αποκωδικοποιεί τα στοιχεία: “βουνό,” “χιονισμένες κορυφές,” και “ηλιοβασίλεμα.”

2. Γεννητική Μοντελοποίηση (Generative Modeling)

• Τα μοντέλα όπως τοDALL-E, τοStable Diffusion, ή το MidJourney χρησιμοποιούν γεννητικές μεθόδους για να δημιουργήσουν εικόνες από το περιγραφικό κείμενο.
• Έχουν εκπαιδευτεί σε τεράστιες βάσεις δεδομένων εικόνων που αντιστοιχούν σε περιγραφές. Μέσα από αυτή την εκπαίδευση, μαθαίνουν ποια στοιχεία ταιριάζουν με ποιες λέξεις.

3. Μετατροπή σε Κινούμενη Εικόνα (για Βίντεο)

• Εάν η εφαρμογή δημιουργεί βίντεο, το μοντέλο επεκτείνει την ιδέα:
• Δημιουργεί μια σειρά εικόνων (frames) που αλλάζουν ελαφρά για να δώσουν την ψευδαίσθηση της κίνησης.
• Για πιο ρεαλιστικά βίντεο, χρησιμοποιούνται προηγμένες τεχνολογίες που προσθέτουν ρεαλιστική ροή κίνησης και φωτισμό.

4. Επεξεργασία και Ρεαλισμός

• Τα μοντέλα προσπαθούν να προσθέσουν ρεαλιστικά στοιχεία όπως σκιάσεις, χρώματα, προοπτική και λεπτομέρειες.
• Μπορεί να εφαρμόζουν πρόσθετους αλγόριθμους για να διορθώσουν ανακρίβειες, να βελτιώσουν τις υφές ή να προσθέσουν περιβάλλον.

5. Προσαρμογή (Customization)

• Οι χρήστες μπορούν συχνά να παραμετροποιούν το αποτέλεσμα, προσθέτοντας περισσότερες λεπτομέρειες ή επιλέγοντας συγκεκριμένο στυλ (π.χ., ρεαλιστικό, καρτούν, αφηρημένο).

Γιατί είναι εφικτά;

• Τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε τεράστια δεδομένα (δεκάδες εκατομμύρια εικόνες και περιγραφές).
• Χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά επίπεδα (deep learning), που τα βοηθούν να κατανοούν περίπλοκες σχέσεις ανάμεσα σε κείμενο και εικόνα.

Περιορισμοί

• Δεν παράγουν πάντα τέλειες εικόνες/βίντεο, ειδικά αν οι οδηγίες είναι υπερβολικά περίπλοκες ή αφηρημένες.
• Οι λεπτομέρειες μπορεί να είναι ανακριβείς (π.χ., πρόσωπα, ανατομία).
• Τα μοντέλα εξαρτώνται από τα δεδομένα εκπαίδευσής τους, οπότε αν κάτι δεν υπάρχει σε αυτά, είναι δύσκολο να το δημιουργήσουν σωστά.

Αν θέλεις να δοκιμάσεις μια τέτοια εφαρμογή, μερικές δημοφιλείς επιλογές είναι το DALL-E για εικόνες ή το Runway MLγια βίντεο.