适合所有人的 9 种文本转视频工具

2023年07月07日 由 Susan 发表 874805 0
随着市场上充斥着人工智能工具,每个人都可以尝试制作和编辑视频。还有一些复杂的功能可供使用。人工智能软件可以将文本转换为视频、各种编辑可能性、生成头像等——所有这些都以惊人的速度。这是每个人从文本提示制作视频的工具列表!

Runway ML


除了文本到视频功能外,Runway ML 还提供视频修复、帧插值和自定义人工智能训练功能。

当用作编辑工具时,Runway ML 可能无法满足提供全面功能的期望,因为它们的模板与 Canva 的模板相似。它缺乏基本的编辑功能,如 VST、拆分编辑和波纹修剪。

虽然编辑器功能本身非常基本——可能源自现有的开源工具或编解码器,但它们的快速性能和导出遮罩和 ProRes 文件的能力证明 Runway ML 是一个强大的工具。它还包含旨在提高速度的各种人工智能功能,并包括修复功能,尽管它在这方面的有效性尚未得到充分探索。

合成


Synthesia是另一种文本转视频软件,简单方便,可以创建高质量的专业视频。凭借其栩栩如生的画外音和广泛的头像和语言库,您可以从文本中制作视频,而 youtube 开始充斥着它们。他们成立于 2017 年,在我们于 3 年推出第一款产品之前,他们已经使用了这项技术 2020 年。

他们使用一系列神经网络来制作自定义头像,需要大约 15 分钟的镜头来训练他们的模型。我们工作室中的所有化身都是以这种方式制作的,所以它们都是真实人类的捕捉。该工具对于视频编辑新手来说用户友好,并允许自定义逼真的画外音、头像和语言。他们的视频似乎已经在 Youtube 上很受欢迎了!

土坯萤火虫


作为该领域的老将,Adobe最近一直深陷版权案件之中。通过Firefly和他们的“内容真实性计划”,Adobe试图避免遭受相同的命运。Firefly AI Art可以通过文本生成视觉效果、矢量图、电影和3D模型。用户可以轻松修改视频的氛围、光线和天气。它还可以使用最少的文本输入生成定制的营销和社交媒体材料,例如海报、横幅和社交媒体帖子。

他们即将推出的功能专为专业人士而设计。包括将文本转换为可编辑的矢量图、使用文本提示生成图案、通过对自己的图像进行训练以个性化Firefly的输出,并生成来自3D元素的图像等等。

模型范围


Hugging Face的开发团队开发了ModelScope,一种文本到视频合成工具。该工具利用机器学习技术,允许用户使用特殊的深度学习模型从文本创建电影。它旨在为用户友好,即使对机器学习知识了解有限的用户也可以使用。用户可以在Hugging Face Space平台上访问ModelScope文本到视频合成工具以及其他机器学习应用、模型、数据集和信息。

他们每天都在增加更新,使视频动画更好、更流畅、更连贯。但目前的视频中仍带有“shutterstock”的标志。

Yeptic.ai


Yepic Studio 是一款人工智能驱动的视频制作工具,允许用户在几分钟内创建和翻译引人入胜的会说话的头型视频,而无需专业摄像机、表演者或工作室。视频的质量仍然是基本的,但看起来很有希望。他们有八种语言的对口型翻译和五种语言的现场配音。用户可以尝试他们的头像库和将图像转换为头像的有声照片功能。

Yepic Studio可以将内容合并到视频中,支持68种不同的语言。VidVoice 功能通过为视频内容提供实时和动态配音来帮助用户克服语言障碍。

Aug X实验室


这是另一家利用人工智能技术根据文本提示创建视频的公司。播客主持人、广播主持人、喜剧演员和音乐人可以使用这个平台为他们的作品添加引人入胜的视觉效果。他们只需将音频或视频录音提交给他们的虚拟助手Augie,它将根据给定的提示生成视频,无需技术技能。他们还向来自任何地方的创作者发出了加入他们的测试计划并开始制作电影的邀请。

Veed.io


最初打算作为一个视频编辑平台,他们迅速添加了一系列功能,包括录制视频、字幕和转录,最近还扩展了他们的人工智能套件。他们计划推出人工智能头像并改进现有功能。Veed是基于订阅的,提供了丰富的多媒体文件和设计精良的工具,即使在免费版本中也有许多功能。文本到视频功能与其他平台类似,但使用的是他们的图片和视频库。一如既往,免费版本不如付费版本那么复杂。

制作视频


Make-A-Video是另一个由人工智能驱动的平台,允许用户根据文本指令创建专业质量的视频。该平台甚至可以从没有标签的视频中学习,使其更加灵活。Make-A-Video还可以在静态照片之间添加过渡效果,使它们看起来像是在移动。此外,用户还可以以各种方式自定义他们的电影。

菲纳基


Phenaki是一种解决从文本生成视频所面临的挑战的方法,如计算成本、有限的高质量数据和长度不一的视频。它采用了一种新颖的方法,利用因果关注将视频压缩为更小的令牌,从而能够处理不同长度的视频。通过在图像文本对和视频文本示例的组合上进行训练,Phenaki实现了对可用视频数据集以外的泛化。与以往的方法相比,用户可以根据一系列提示或故事,在各种主题下生成任意长度的视频。

 

 

来源:https://analyticsindiamag.com/9-text-to-video-tools-for-everyone/
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