谷歌为Veo 3增加图像转视频生成功能

谷歌周四表示,正在通过其Gemini应用为Veo 3 AI视频生成器增加图像转视频生成功能。

该公司此前已在其AI驱动的视频工具Flow中推出了这项功能,Flow于5月在谷歌I/O开发者大会上首次发布。

在5月推出基于Veo 3的视频生成功能后,截至上周,谷歌已在150多个国家提供该功能。目前,只有Google AI Ultra和Google AI Pro计划用户可以生成视频,每天限制三次创作且不可累积。

谷歌表示,用户可以通过在提示框的工具菜单中选择"视频"选项并上传照片来生成视频片段。用户还可以通过在提示中描述音频来添加声音。视频生成后,可以下载或与他人分享。

该公司指出,自7周前发布以来,用户已通过Gemini应用和Flow工具创建了超过4000万个视频。所有使用Veo 3模型生成的视频都会带有显示"Veo"的可见水印,以及不可见的SynthID数字水印,这是谷歌AI工具用来识别AI生成数字内容的技术。

今年早些时候,该公司还发布了一个帮助检测包含SynthID内容的工具。

谷歌Veo 3 是一个强大的文本视频生成模型,能够根据图像或文本提示生成高质量、高清的视频。虽然目前 Veo 3 的完整实现和 API 接口并未完全开源,但可以通过 Vertex AI 平台使用该模型的预训练版本。以下是一个模拟的 API 使用示例,展示了如何通过类似 Veo 3 的模型将图像换为视频。 假设有一个基于 PyTorch 的简化版本,以下是一个示例代码片段,用于演示图像视频生成的基本流程: ```python import torch from torchvision import transforms from model import Veo3Model # 假设的模型定义模块 # 加载预训练的 Veo3 模型 model = Veo3Model.load_pretrained("veo3_pretrained.pth") model.eval() # 图像预处理 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), ]) # 加载输入图像 input_image = Image.open("input_image.jpg") input_tensor = preprocess(input_image).unsqueeze(0) # 添加 batch 维度 # 设置生成参数 num_frames = 30 # 生成视频的帧数 fps = 10 # 视频帧率 # 生成视频 with torch.no_grad(): generated_video = model.generate_video(input_tensor, num_frames=num_frames) # 保存生成的视频 output_path = "generated_video.mp4" save_video(generated_video, output_path, fps=fps) print(f"生成的视频已保存到 {output_path}") ``` 在上述代码中,`Veo3Model` 是一个假设的模型类,`generate_video` 是模型的一个方法,用于从输入图像生成视频。`save_video` 是一个假设的函数,用于将生成的视频帧保存为 MP4 文件。 请注意,这只是一个示例,实际的 Veo 3 API 可能会有不同的接口和参数。对于实际使用,建议查阅 Google 的官方文档或 GitHub 项目页面以获取最新的 API 文档和示例代码[^2]。
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