ModelScope Text to Video Synthesis 文本轉影片生成擴散模型是一個強大的自然語言處理工具，它由三個子網絡組成：文本特徵提取、文本特徵到影片潛在空間擴散模型和影片潛在空間到影片視覺空間。該模型的參數總數約為17億。該模型支持英文輸入。擴散模型採用Unet3D結構，通過純高斯噪聲影片的迭代去噪過程實現影片生成功能。
該模型具有廣泛的應用，可以根據任意英文文本描述進行推理和視頻生成。但是，該模型存在一些限制和偏差。例如，該模型是基於公共數據集進行訓練的，因此生成的結果可能存在與訓練數據分布相關的偏差。此外，該模型不能產生清晰的文字，且只支持英文。
使用Elon musk dancing關鍵字生成的4個影片:
使用該模型需要一定的計算資源，例如16GB CPU RAM和16GB GPU RAM。在ModelScope框架下，可以通過調用簡單的Pipeline來使用該模型，其中輸入必須以字典格式進行，合法的鍵值為”text”，內容為短文本。該模型目前僅支持在GPU上進行推理。
為了方便使用該模型，用戶可以參考阿里雲筆記本教程，快速開發這個文本到視頻模型。該模型已經在ModelScope Studio和huggingface上推出，用戶可以直接體驗。
生成一隻豬爬樹然後在菜地吃菜的影片:
當然，在使用該模型時，也需要注意其限制和誤用風險。例如，該模型不能生成與人或事件相關的真實內容，且禁止生成貶低或有害於人類或其環境、文化、宗教等方面的內容。此外，該模型也禁止生成色情、暴力和血腥的內容，以及錯誤和虛假信息。總體而言，該模型是一個非常有用的自然語言處理工具，但需要注意其限制和誤用風險。
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