Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🎥 Минутное видео по тексту? Новый подход к генерации от исследователей!
Генерация длинных видео — всё ещё вызов для ИИ. Self-attention не тянет по скорости, Mamba — по сложности сюжета. Но тут на сцену выходят TTT-слои (Test-Time Training) — и делают шаг вперёд.
🧠 В чём суть: — TTT-слои умеют использовать выразительные скрытые состояния, которые сами являются нейросетями.
— Их добавляют в уже обученный трансформер — и он начинает генерировать минутные видео по текстовому сценарию с плавным движением и логичной историей.
— Проверяли на мультстиле Tom & Jerry — и получили +34 Elo-балла в человеческой оценке по сравнению с Mamba 2 и другими сильными базовыми методами.
ИИ уже близок к тому, чтобы полностью воспроизводить стили старых мультфильмов или аниме. Это может кардинально изменить производство анимации — вместо создания вручную, студии смогут "дообучать" модель и просто писать сценарии.
Прикрепленное видео, было создано с помощью промпта и обучено на сотнях часов Тома и Джерри.
Вот его полный промпт.
⚠️ Да, пока есть артефакты и ограничения — модель на 5B параметров и только минутные ролики. Но подход уже выглядит перспективным.
Следим за развитием.
📌Demos: http://test-time-training.github.io/video-dit/
📌Paper: http://test-time-training.github.io/video-dit/assets/ttt_cvpr_2025.pdf
📌Github: https://github.com/test-time-training/ttt-video-dit
@data_analysis_ml
Генерация длинных видео — всё ещё вызов для ИИ. Self-attention не тянет по скорости, Mamba — по сложности сюжета. Но тут на сцену выходят TTT-слои (Test-Time Training) — и делают шаг вперёд.
🧠 В чём суть: — TTT-слои умеют использовать выразительные скрытые состояния, которые сами являются нейросетями.
— Их добавляют в уже обученный трансформер — и он начинает генерировать минутные видео по текстовому сценарию с плавным движением и логичной историей.
— Проверяли на мультстиле Tom & Jerry — и получили +34 Elo-балла в человеческой оценке по сравнению с Mamba 2 и другими сильными базовыми методами.
ИИ уже близок к тому, чтобы полностью воспроизводить стили старых мультфильмов или аниме. Это может кардинально изменить производство анимации — вместо создания вручную, студии смогут "дообучать" модель и просто писать сценарии.
Прикрепленное видео, было создано с помощью промпта и обучено на сотнях часов Тома и Джерри.
Вот его полный промпт.
⚠️ Да, пока есть артефакты и ограничения — модель на 5B параметров и только минутные ролики. Но подход уже выглядит перспективным.
Следим за развитием.
📌Demos: http://test-time-training.github.io/video-dit/
📌Paper: http://test-time-training.github.io/video-dit/assets/ttt_cvpr_2025.pdf
📌Github: https://github.com/test-time-training/ttt-video-dit
@data_analysis_ml
tgoop.com/neural/9982
Create:
Last Update:
Last Update:
🎥 Минутное видео по тексту? Новый подход к генерации от исследователей!
Генерация длинных видео — всё ещё вызов для ИИ. Self-attention не тянет по скорости, Mamba — по сложности сюжета. Но тут на сцену выходят TTT-слои (Test-Time Training) — и делают шаг вперёд.
🧠 В чём суть: — TTT-слои умеют использовать выразительные скрытые состояния, которые сами являются нейросетями.
— Их добавляют в уже обученный трансформер — и он начинает генерировать минутные видео по текстовому сценарию с плавным движением и логичной историей.
— Проверяли на мультстиле Tom & Jerry — и получили +34 Elo-балла в человеческой оценке по сравнению с Mamba 2 и другими сильными базовыми методами.
ИИ уже близок к тому, чтобы полностью воспроизводить стили старых мультфильмов или аниме. Это может кардинально изменить производство анимации — вместо создания вручную, студии смогут "дообучать" модель и просто писать сценарии.
Прикрепленное видео, было создано с помощью промпта и обучено на сотнях часов Тома и Джерри.
Вот его полный промпт.
⚠️ Да, пока есть артефакты и ограничения — модель на 5B параметров и только минутные ролики. Но подход уже выглядит перспективным.
Следим за развитием.
📌Demos: http://test-time-training.github.io/video-dit/
📌Paper: http://test-time-training.github.io/video-dit/assets/ttt_cvpr_2025.pdf
📌Github: https://github.com/test-time-training/ttt-video-dit
@data_analysis_ml
Генерация длинных видео — всё ещё вызов для ИИ. Self-attention не тянет по скорости, Mamba — по сложности сюжета. Но тут на сцену выходят TTT-слои (Test-Time Training) — и делают шаг вперёд.
🧠 В чём суть: — TTT-слои умеют использовать выразительные скрытые состояния, которые сами являются нейросетями.
— Их добавляют в уже обученный трансформер — и он начинает генерировать минутные видео по текстовому сценарию с плавным движением и логичной историей.
— Проверяли на мультстиле Tom & Jerry — и получили +34 Elo-балла в человеческой оценке по сравнению с Mamba 2 и другими сильными базовыми методами.
ИИ уже близок к тому, чтобы полностью воспроизводить стили старых мультфильмов или аниме. Это может кардинально изменить производство анимации — вместо создания вручную, студии смогут "дообучать" модель и просто писать сценарии.
Прикрепленное видео, было создано с помощью промпта и обучено на сотнях часов Тома и Джерри.
Вот его полный промпт.
⚠️ Да, пока есть артефакты и ограничения — модель на 5B параметров и только минутные ролики. Но подход уже выглядит перспективным.
Следим за развитием.
📌Demos: http://test-time-training.github.io/video-dit/
📌Paper: http://test-time-training.github.io/video-dit/assets/ttt_cvpr_2025.pdf
📌Github: https://github.com/test-time-training/ttt-video-dit
@data_analysis_ml
BY Neural Networks | Нейронные сети
Share with your friend now:
tgoop.com/neural/9982