Искусственный интеллект создал целый эпизод "Южного парка" (в статье)

Творческие возможности стабильной диффузии или GPT-4 хорошо известны. Однако им не хватает последовательности для сложных историй. SHOW-1 стремится изменить это.

ИИ-компания Fable Studio объединила несколько моделей ИИ в новую модель под названием SHOW-1. Он способен генерировать несколько последовательных эпизодов сериала Южный Парк.

Они доказывают, что их концепция работает с 22-минутным эпизодом "Южного парка", который, что удивительно, касается влияния ИИ на индустрию развлечений.

Для работы модели нужен только название, синопсис и основные события

Создание полного эпизода "Южного парка" - сложный процесс. Система повествования начинается с идеи абстрактного уровня, обычно в виде названия, синопсиса и основных событий, которые должны происходить в течение смоделированной недели (около трех часов игры). Создание одной сцены может занять "значительное количество времени", до минуты.

Система автоматически генерирует до 14 сцен на основе данных моделирования.Система шоураннеров организует актерский состав персонажей и формирует сюжет в соответствии с заранее определенным шаблоном.Каждой сцене назначается буква сюжета (ABC), которая используется для переключения между различными группами персонажей.Каждая сцена определяет местоположение, персонажей и диалог.После первоначальной настройки системы постановки и камер искусственного интеллекта сцена воспроизводится в соответствии с рисунком.Голоса персонажей были предварительно обучены, и голосовые клипы генерировались в режиме реального времени для каждой новой строки.

Работа Fable Studio основана на другой исследовательской работе "Генеративные агенты", опубликованной в апреле учеными Стэнфорда и Google. В нем они смоделировали виртуальный город и наблюдали, сколько дефолтов так называемым агентам - жителям - нужно следовать реалистичной повседневной рутине и взаимодействовать друг с другом.

Для визуализации разработчики использовали набор данных объемом около 1200 символов и 600 фонов. Они использовали DreamBooth для обучения двух специализированных моделей Stable Diffusion: одну для генерации отдельных персонажей на монохромном фоне, а другая для самого фона, чтобы их можно было собрать модульным способом.

Особенностью этого подхода является то, что пользователи могут создавать своего собственного персонажа, используя модель персонажа и принимать его участие в симуляции.

Однако качество изображения ограничено из-за относительно низкого разрешения диффузионных моделей, поэтому в будущем разработчики предлагают генерировать векторы SVG через GPT-4 для масштабирования графики без потерь.

PS. лайк, пожалуйста, он помогает продвижению статьи.

Ну и как положено на VC, канал телеграм))) Канал и чатик

Туда выкладываю статьи VC и то, что нет в VC. Мысли, идеи, опыт.

В закрепленных канале всегда telegram боты Kolersky для доступа в ChatGPT, GPT-4 без VPN, а так же генераторы изображений Midjourney, Dall-e, Stable Diffusion+ (все проекты: KolerskyAI).