कोलिंग के चार्ज होने से कोई बात नहीं है, एक और मुफ्त वीडियो जनरेट करने वाला टूल आ गया है। पहले, बहुत ध्यान आकर्षित करने वाला शेनशु टेक्नोलॉजी का वीडियो जनरेशन मॉडल विदु अब आधिकारिक रूप से वैश्विक स्तर पर लॉन्च हो चुका है। उपयोगकर्ता सीधे ईमेल से पंजीकरण करके लॉगिन कर सकते हैं, बिना कतार में खड़े हुए। पंजीकरण सफल होने के बाद, उपयोगकर्ता को 80 अंक मिलेंगे।
यह AI वीडियो जनरेटर न केवल पूर्ण कार्यक्षमता प्रदान करता है, बल्कि इसका संचालन भी सरल है, उपयोगकर्ता आसानी से 4 सेकंड या 8 सेकंड के उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो जनरेट कर सकते हैं, जिसकी रिज़ॉल्यूशन 1080P तक है, जो विभिन्न उच्च मानकों की वीडियो निर्माण आवश्यकताओं को पूरा करता है।
विदु के मुख्य आकर्षण:
तेजी से निर्माण: विदु ने उद्योग में सबसे तेज़ इनफेरेंस गति हासिल की है, केवल 30 सेकंड में 4 सेकंड के वीडियो का निर्माण कर सकता है, जो उद्योग के सबसे तेज स्तर का दो गुना है।
उच्च यथार्थता: चाहे वह एनीमे शैली हो या यथार्थवादी शैली, विदु जीवंत और यथार्थवादी चित्र उत्पन्न कर सकता है, पात्रों की गति स्वाभाविक और सुचारू है, बड़े पैमाने पर गतियाँ भी चित्र को बर्बाद नहीं करती हैं।
पात्र संगति: विदु पात्र संगति फ़ीचर का समर्थन करता है, एक पात्र छवि अपलोड करने के बाद, उपयोगकर्ता उस पात्र को किसी भी दृश्य में किसी भी क्रिया करने के लिए निर्दिष्ट कर सकते हैं, जो मेम्स और इमोजी बनाने को आसान बनाता है।
कई शैलियों का समर्थन: यथार्थवादी शैली के अलावा, विदु एनीमे शैली के वीडियो निर्माण का भी समर्थन करता है, इसकी कला शैली में मियाज़ाकी का स्वाद है, जो कल्पना से भरपूर है।
पाठ से वीडियो में सीधा रूपांतरण: आधारभूत ढांचे के नवाचार के कारण, विदु के काम एकल निरंतरता में अधिक प्राकृतिक हैं, वीडियो को बिना किसी फ्रेम插入 के लगातार उत्पन्न किया जाता है।
व्यापक अनुप्रयोग परिदृश्य: गेम निर्माण, फिल्म पोस्ट-प्रोडक्शन से लेकर शिक्षा, प्रशिक्षण आदि तक, विदु मजबूत समर्थन प्रदान कर सकता है।
कोलिंग, लुमा जैसे उत्पादों की तुलना में, विदु की मुख्य विशेषता यह है कि इसमें पात्र संगति और एनीमे शैली के दो प्रमुख फ़ीचर्स शामिल हैं।
यहाँ AIbase ने पहले उत्पन्न किए गए फ्लैट चित्रों का परीक्षण किया, इस प्रकार की छवियाँ कोलिंग जैसे प्लेटफार्मों पर वीडियो बनाना कठिन होती हैं, चेहरे अक्सर बर्बाद हो जाते हैं।
विदु का ऑपरेशन इंटरफेस बहुत सरल है, बस छवि अपलोड करें, फिर छवि के उपयोग का चयन करें, यहाँ मैंने छवि की मौलिक पृष्ठभूमि को बदलने की योजना नहीं बनाई, प्रारंभिक फ्रेम के रूप में उपयोग करने के लिए चुना, फिर उत्पन्न करने के लिए क्लिक करें।
संकेत शब्द: छोटा लड़का पानी के गड्ढे में खुशी से पानी छिड़कता है, बारिश और बढ़ती है
परीक्षण का प्रभाव इस प्रकार है:
आप देख सकते हैं, विदु एनीमे शैली के वीडियो निर्माण में कोलिंग की तुलना में अधिक मजबूत है, पात्रों की गति सामान्य है और पात्र बर्बाद नहीं होते हैं। अंतिम फ्रेम में संकेत शब्द से थोड़ा अलग होने के अलावा, पहले का हिस्सा अधिकांशतः उपयोगी है।
विदु की एनीमे क्षमताओं की पुष्टि करने के लिए, AIbase ने "परंपरागत कठिनाई" के रूप में एनीमे प्राचीन शैली के पात्रों का परीक्षण किया। कल इस छवि का परीक्षण कोलिंग और लुमा के साथ किया गया, उत्पन्न परिणाम संतोषजनक नहीं थे। प्राचीन शैली के एनीमे पात्र हमेशा वीडियो जनरेशन मॉडल के लिए एक चुनौती रहे हैं।
संकेत शब्द: लड़का हाथ से टोपी को सहारा देता है, अचानक हंसने लगता है
परीक्षण का प्रभाव इस प्रकार है:
आप देख सकते हैं, प्राचीन शैली के पात्रों की गति का पूरा प्रक्रिया समग्र रूप से समेकित है, और हाथ और चेहरे की गति में कोई बर्बादी नहीं हुई है, हालांकि पात्र थोड़े बदसूरत हो गए हैं, कोलिंग की तुलना में, यह प्राचीन शैली के चित्रों को वीडियो में बदलने में बेहतर बना है।
3D मॉडल प्रकार की छवियाँ, विदु भी आसानी से संभाल सकता है:
संकेत शब्द: प्यारा मशीन ड्रैगन बुलबुले खेल रहा है
इस तरह के हाथ से बने एनीमे पात्र, विदु के लिए भी कोई समस्या नहीं है:
संकेत शब्द: प्रेमी, चुम्बन
पात्र संगति परीक्षण:
यहाँ AIbase ने पहले उत्पन्न किए गए ट्यूलिप सुंदरता को परीक्षण चित्र के रूप में चुना:
उत्पन्न प्रभाव इस प्रकार है:
संकेत शब्द: लड़की ने सोंग-शैली की हानफू पहनी है, जियांगन के छोटे गली में चल रही है
AIbase ने कुछ वीडियो का परीक्षण किया है, वर्तमान में, विदु की पात्र संगति में प्रदर्शन अपेक्षाकृत अस्थिर है, उत्पन्न वीडियो अक्सर धुंधला होता है, और कभी-कभी पात्रों में बर्बादी होती है।
यह ध्यान देने योग्य है कि विदु कोलिंग की तरह, एक साथ कई कार्यों का समर्थन नहीं करता है। यदि आपका एक वीडियो अभी तक पूरा नहीं हुआ है, तो अगला वीडियो जनरेशन कार्य शुरू नहीं हो सकता।
हालांकि आधिकारिक तौर पर विदु का दावा है कि केवल 30 सेकंड में 4 सेकंड का वीडियो उत्पन्न किया जा सकता है, लेकिन AIbase के वास्तविक परीक्षण में एक वीडियो का निर्माण करने का समय कम से कम 2-3 मिनट लगता है। लेकिन कोलिंग, लुमा जैसे उत्पादों की तुलना में यह निश्चित रूप से तेज है।
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विदु को त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय के प्रोफेसर झू जुन द्वारा नेतृत्व किए गए टीम ने विकसित किया है, जो पूरी तरह से स्व-निर्मित U-ViT आर्किटेक्चर पर आधारित है, यह आर्किटेक्चर वैश्विक स्तर पर पहला है जो डिफ्यूजन और ट्रांसफार्मर को एकीकृत करता है, जो सोरा द्वारा अपनाए गए DiT आर्किटेक्चर से पहले प्रस्तुत किया गया था।
विदु की नवाचार यह है कि यह पाठ से वीडियो में सीधे और निरंतर रूपांतरण को सक्षम बनाता है, पारंपरिक बहु-चरण प्रसंस्करण में फ्रेम插入 और जोड़ने से बचता है, जिससे उत्पन्न वीडियो अधिक प्रवाहमान और दृश्य रूप से अधिक स्वाभाविक होते हैं।
शेनशु टेक्नोलॉजी की स्थापना मार्च 2023 में हुई थी, शेनशु टेक्नोलॉजी की टीम त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान संस्थान के मुख्य सदस्यों से बनी है, जिनका बहु-मोडल सामान्य बड़े मॉडल के विकास में गहरा अनुभव और क्षमता है। कंपनी ने 2023 में स्थापित होने के बाद, एंट ग्रुप, क्यूमिंग वेंचर कैपिटल जैसे प्रसिद्ध औद्योगिक संस्थानों की मान्यता प्राप्त की है, और कई करोड़ों की फंडिंग पूरी की है, जिससे यह घरेलू बहु-मोडल बड़े मॉडल क्षेत्र में सबसे अधिक मूल्यांकन वाली स्टार्टअप टीम बन गई है।
