AI领域的新突破：文本转视频模型引领革命

AI领域的新突破：文本转视频模型引领革命

• 在过去的一周里，人工智能领域发生了许多令人振奋的事情。从新的Nvidia虚拟鼠标模型到文本转视频技术的突破，让我们一起来看看最新的进展。

• 首先，让我们来看一下最新的文本转视频技术。新推出的Luma AI技术让人震撼，不仅可以将文本转换为视频，还可以将图像转换为视频。观看这些示例视频，细节之处令人惊叹。尽管在转换过程中仍然存在一些小瑕疵，但整体物理效果十分逼真。尤其是在展示人、动物和物体与现实世界互动的场景中，这种世界模型的表现让人印象深刻。

• 除了Luma AI之外，另一家在文本转视频领域掀起革命的公司Runway也推出了全新的第三代产品。他们最新发布的AI视频生成模型名为Gen 3 Alpha，引起了业界的广泛关注。从视频中可以看到，无论是头顶秃顶者戴上假发、巨龙和巨嘴鸟在非洲大草原上行走，还是火车在欧洲古城飞驰，都展现出了极高的逼真度和动态效果。Runway公司的产品不断刷新着人们对文本转视频技术的认知，为行业带来新的探索和可能性。

• AI技术的不断进步，让人类不禁对未来充满期待。文本转视频模型的突破，让我们看到了人工智能在视觉表达方面的无限潜力。随着技术的不断演进，我们相信AI将继续为我们带来更多惊喜和改变。

AI领域的新突破：文本转视频模型引领革命

未来视频制作的开源时代

• 最近有一些创新的视频技术呈现在我们面前，其中提到了一个名为Runway的概念。这让我想到了一个有趣的创意，就是一个宇航员在里约热内卢的小巷里奔跑的场景。想象一下，他胃部区域的行李袋在移动，看起来非常真实。窗户里的一切都在移动，物理效果完全正确。

• 另一个场景是在Runway城市的夜晚，一个巨大的奇怪生物在街道上行走，一盏街灯微弱地照亮周围。这种视觉效果非常酷。还有一个特写镜头，一个年轻女子开车，神情深沉，在雨天的车窗上可以看到绿色的虚化力场，所有的树木都很真实。这些场景给人留下了深刻的印象。

• 最后一个场景是第一视角，穿过隧道进入一个充满活力的水下空间。这里充满了各种元素，需要很高的一致性。我迫不及待想要尝试这些场景，文字和视频的结合展现出强大的视觉冲击力。

• 如今，Sora在文字视频领域面临着来自多家公司的激烈竞争。但我很惊讶的是，我并没有看到太多开源文字到视频模型。事实上，我甚至不清楚是否有这样的模型存在，即使有也可能只是几秒长的片段。我真的希望能出现一个竞争对手，与这些闭源公司的产品相匹敌。

• 除此之外，Figure Robotics的创始人Brett Adcock整理了上周最重要的人工智能新闻，提到了Apple的大型发布会。其中最引人注目的功能之一当然是iPad上的计算器应用，更重要的是你现在可以直接用手绘数学公式，加上等号，它会自动为你解决问题。另外，Apple和OpenAI宣布合作，直接在iOS 18、iPad OS 18和Mac OS中集成聊天GPT。关于此次发布会有一些误解，我想澄清一下。

• Apple确实开发了他们自己的人工智能，拥有一个30亿参数模型在本地运行。这就是Apple芯片的亮点，它能够强大地在本地进行推理处理。此外，对于更大或更复杂的任务，他们有一个私有云服务，可以在必要时外包请求和推理。此云服务拥有一个比30亿参数模型还要大得多的模型，完全由Apple拥有、运营和创建。而OpenAI与此无关。

• 总的来说，未来视频制作的开源时代正在到来，创新的技术让我们看到了更广阔的可能性。希望这样的开放合作模式能够带来更多的惊喜，让创作者们有更多的选择和发展空间。

未来视频制作的开源时代

人工智能的未来：苹果和Nvidia的最新动向

• 人工智能正成为科技领域的热门话题，苹果和Nvidia最新的动向引起了广泛关注。苹果最近宣布了关于人工智能的新功能，这一消息让人们对未来充满期待。

• 苹果的人工智能技术不仅在本地模型上取得了重大突破，还与开放AI的依赖有所不同。其在手机上运行的本地模型比Chachi PT API调用更有价值，这意味着用户将获得更个性化、更高效的人工智能体验。

• 与此同时，Nvidia也不甘落后，他们发布了一款庞大的模型，命名为nitron 4 340b。这一家庭模型为Nvidia Nemo和Nvidia tensor RT llm优化，旨在教育更小型的模型。这一开源模型的推出将对训练小型模型提供巨大帮助，让更多公司有能力参与竞争。

• 除了硬件和软件的创新，在人工智能领域，斯坦福大学的研究也引人注目。他们引入了人类加影子的概念，利用机器人模仿人类的动作。这一实时模仿系统利用单个RGB摄像头和整体动作策略，实现了诸如拳击、弹钢琴等动作的复制，向我们展示了人与机器的新可能。

• 人工智能的发展势不可挡，无论是苹果的突破性功能、Nvidia的庞大模型，还是斯坦福大学的影子机器人技术，都让我们对未来充满了憧憬。这些创新不仅将提升科技产业的发展速度，也将改变我们生活的方方面面。

人工智能的未来：苹果和Nvidia的最新动向

探索未来：人工智能在模拟世界中的新进展

• 最近，Deep Mind 和哈佛大学联合打造了一个由人工智能神经网络驱动的虚拟老鼠，通过深度强化学习，它学会了操作一个生物力学准确的老鼠模型。这实质上是一个模拟的老鼠，而且利用 AI 预测老鼠的神经行为，这为我们走向一个完全模拟的世界迈出了又一步。

• 同时，Open AI 宣布美国退役陆军将军保罗·M·纳卡森·J出任开放智能公司董事会成员，带来世界一流的网络安全专业知识。尽管有着网络安全专家之称，但不少人对开放智能公司的信任度下降，认为他们可能正深入安全机构，如 NSA、陆军及军方，这可能带来更多的监管控制。

• 此外，Stability AI 推出了稳定扩散 3 中型版本，虽然测试结果一般，但如果有足够的需求，我会考虑制作一个设置教程。从日本传来的消息称，他们推出了一种新的自主车辆方法，采用人形机器人驾驶标准车辆，这标志着又一次人工智能在交通领域的创新。

• 最后，深深编码器 V2 新版本来袭，它战胜了多个优秀编码模型。拥有 2300 亿参数的全新版本在编码和数学方面表现卓越，支持 338 种编程语言，并具备 API 访问权限。这一成就令人瞩目，预示着人工智能领域的无限可能。

探索未来：人工智能在模拟世界中的新进展

Conclusion:

AI技术的不断进步展现了人工智能在视觉表达方面的无限潜力。开源视频技术的出现带来更多可能性，未来视频制作将更加多样化创新。

Q & A