हाल ही में, शोधकर्ताओं ने NeuralSVG नामक एक नई विधि पेश की है, जिसका उद्देश्य पाठ संकेतों के माध्यम से वेक्टर चित्र बनाना है। यह नवाचार तकनीक कलाकारों और डिजाइनरों को अधिक लचीले और प्रभावशाली उपकरण प्रदान करेगी, जिससे वे उच्च गुणवत्ता वाली दृश्य सामग्री बना सकें। पारंपरिक वेक्टर चित्र बनाने की विधियों की तुलना में, NeuralSVG न केवल बहु-स्तरीय संरचना वाले चित्र उत्पन्न करने में सक्षम है, बल्कि उपयोगकर्ताओं को उत्पत्ति की प्रक्रिया में कई गतिशील समायोजन करने की अनुमति भी देता है। NeuralSVG का मुख्य तत्व इसके अंतर्निहित मस्तिष्कीय प्रतिनिधित्व में है, जो एक छोटे से मल्टी...

हाल ही में, एडोब की शोध팀 ने मिशिगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है जिसका नाम MultiFoley है। यह प्रणाली फिल्मों और वीडियो में डबिंग ध्वनि प्रभाव उत्पन्न करने में सहायक है, जिससे पोस्ट-प्रोडक्शन में सहायता मिलती है। MultiFoley की विशेषता यह है कि यह उपयोगकर्ताओं को पाठ संकेत, संदर्भ ऑडियो या वीडियो उदाहरणों के माध्यम से ध्वनि प्रभाव बनाने की अनुमति देती है। डेमो में, यह प्रणाली यहां तक कि बिल्ली के म्याऊ को शेर की दहाड़ में या टाइपराइटर की आवाज को पियानो के नोटों में बदल सकती है, और वीडियो दृश्यों के साथ पूरी तरह से समन्वयित हो जाती है।

वीडियो निर्माण के क्षेत्र में, स्थिर और नियंत्रित एनीमेशन प्रभाव प्राप्त करना शोधकर्ताओं का मुख्य ध्यान रहा है। हाल ही में, शोध दल ने 'AnimateAnything' नामक नई विधि का अनावरण किया, जिसका उद्देश्य सटीक वीडियो संचालन के माध्यम से एनीमेशन निर्माण को अधिक लचीला और कुशल बनाना है। यह तकनीक विभिन्न परिस्थितियों में, जैसे कैमरा पथ, पाठ संकेत और उपयोगकर्ता क्रिया टिप्पणियों के तहत सटीक वीडियो प्रोसेसिंग करने की क्षमता रखती है। 'AnimateAnything' एक बहु-स्केल नियंत्रण विशेषताओं के फ्यूजन नेटवर्क को डिजाइन करके स्थापित किया गया है,

बाइटडांस ने नई पीढ़ी के Depth Anything V2 गहरे मॉडल को पेश किया, जो एकल-आंख की गहराई अनुमान के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार करता है। पिछले जनरेशन Depth Anything V1 की तुलना में, V2 संस्करण में अधिक बारीक विवरण और मजबूत मजबूती है, जबकि दक्षता में भी महत्वपूर्ण सुधार हुआ है, जो Stable Diffusion आधारित मॉडलों की तुलना में 10 गुना अधिक तेज़ है।