AI Gemini od Google: Pierwsze wrażenia

Filmowe AI Gemini od Google debiutuje, ale pierwsze wrażenia są letnie

Google oficjalnie wkroczył na arenę wideo generowanego przez sztuczną inteligencję, udostępniając swój model wideo AI Veo 2 subskrybentom Gemini Advanced.

Oznacza to publiczny debiut technologii wideo AI Google, choć na początku za paywallem.

Osoby pragnące eksperymentować z Veo 2 mogą skorzystać z bezpłatnego, miesięcznego okresu próbnego subskrypcji premium Google One AI, która obejmuje dostęp do Gemini Advanced. Po okresie próbnym subskrypcja kosztuje 20 USD miesięcznie. Veo 2 jest również zintegrowany z nowatorskim projektem animacji AI Google Labs. Google zamierza w przyszłości rozszerzyć dostępność Veo 2 na bezpłatnych użytkowników.

Pojawienie się wideo AI stanowi najnowszą ewolucję w generatywnej sztucznej inteligencji. Szerokie wydanie Veo 2 przez Google następuje po podobnych inicjatywach OpenAI (Sora) i Adobe (Firefly). Sektor usług kreatywnych AI staje się coraz bardziej konkurencyjny, a główne firmy technologiczne prezentują swoje modele wideo AI. Wejście Google sygnalizuje rosnącą dynamikę w ofercie usług wideo AI.

Polityka prywatności Google Gemini stanowi, że może gromadzić dane z interakcji użytkowników, w tym czaty i pliki, odradzając użytkownikom udostępnianie poufnych informacji. Wyrażając zgodę na politykę generatywnej sztucznej inteligencji Google, użytkownicy zgadzają się przestrzegać wytycznych firmy dotyczących dopuszczalnego użytkowania, mających na celu zapobieganie tworzeniu szkodliwych lub nielegalnych treści.

Użytkownicy mogą tworzyć krótkie klipy AI za pośrednictwem witryny Gemini lub aplikacji mobilnej, wybierając Veo 2 z opcji modeli w interfejsie Gemini Advanced. Filmy są zazwyczaj generowane w ciągu minuty lub dwóch.

Te generowane przez AI klipy wideo są ograniczone do ośmiu sekund i rozdzielczości 720p, bez dźwięku. Gemini automatycznie renderuje filmy w formacie poziomym 16:9, bez widocznych opcji dla alternatywnych rozmiarów, nawet jeśli zostały określone w podpowiedzi. Ponadto użytkownicy nie mogą przesyłać obrazów lub odniesień do stylu, co wymaga biegłości w inżynierii podpowiedzi AI, aby osiągnąć pożądane wyniki wideo.

Istnieją ograniczenia dotyczące liczby filmów, które użytkownicy mogą generować miesięcznie, chociaż dokładny pomiar tych kredytów pozostaje niezdefiniowany. Google informuje, że użytkownicy otrzymają ostrzeżenie w Gemini, gdy zbliżą się do swojego limitu.

Znaki wodne SynthID Google są automatycznie osadzane w filmach Veo 2. Te niedostrzegalne znaki wodne służą do identyfikacji treści generowanych w całości przez AI. Google wykorzystuje również tę technologię w przypadku obrazów tworzonych za pomocą modelu tekst-obraz Imagen 3.

Wstępne oceny Veo 2 sugerują, że filmy są zadowalające, ale niczym szczególnym się nie wyróżniają. Gemini wykazało godne pochwały przestrzeganie podpowiedzi, dokładnie generując treści z minimalnymi błędami lub niespójnościami. Jednak platformy takie jak Sora i Firefly umożliwiają tworzenie filmów AI w wyższych rozdzielczościach, takich jak 1080p, i oferują bardziej rozbudowane opcje dostosowywania, które są kluczowe dla minimalizacji edycji postprodukcyjnej. Chociaż Google niewątpliwie ma plany dotyczące ulepszeń Veo, Veo 2 służy obecnie jako intrygujące narzędzie do eksperymentowania, ale jest mało prawdopodobne, aby stało się niezbędne w codziennych przepływach pracy twórców.

Dogłębne zanurzenie w Veo 2 Gemini: Kompleksowy przegląd

Chociaż wstępna wersja Veo 2 Google może wydawać się rozczarowująca w porównaniu z konkurentami, takimi jak Sora OpenAI i Firefly Adobe, należy zagłębić się w specyfikę jego możliwości, ograniczeń i potencjału. Zrozumienie tych niuansów ma kluczowe znaczenie dla każdego, kto rozważa integrację Veo 2 z ich kreatywnym przepływem pracy.

Rozdzielczość i jakość wyjściowa

Jednym z najbardziej oczywistych ograniczeń Veo 2 jest jego maksymalna rozdzielczość wyjściowa wynosząca 720p. W erze, w której standardem staje się wideo 4K, a nawet urządzenia mobilne są w stanie nagrywać w wysokiej rozdzielczości, to ograniczenie znacząco wpływa na postrzeganą jakość generowanych treści. Chociaż 720p może wystarczyć do szybkich postów w mediach społecznościowych lub komunikacji wewnętrznej, nie spełnia on wymagań profesjonalnych aplikacji lub projektów wymagających wysokiej wierności wizualnej. Konkurenci, tacy jak Sora, którzy oferują wyjście 1080p, od razu mają przewagę w tym obszarze.

Brak dźwięku

Brak dźwięku w filmach generowanych przez Veo 2 jest kolejną zauważalną wadą. Dźwięk jest kluczowym elementem opowiadania historii w filmie, a jego brak wymaga dodatkowej pracy postprodukcyjnej w celu dodania muzyki, efektów dźwiękowych lub dialogów. To nie tylko zwiększa czas i wysiłek potrzebny do stworzenia gotowego produktu, ale także ogranicza kreatywne możliwości w samym procesie generowania AI. Użytkownicy, którzy mają nadzieję na szybkie tworzenie angażujących filmów ze zintegrowanym dźwiękiem, uznają Veo 2 za niewystarczający pod tym względem.

Ograniczone opcje dostosowywania

Ograniczone opcje dostosowywania Veo 2 dodatkowo ograniczają jego użyteczność. Niemożność określenia proporcji obrazu wykraczających poza standardowy format 16:9, w połączeniu z brakiem obsługi obrazów lub odniesień do stylu, utrudnia dostosowanie wyjścia do konkretnych wizji twórczych. Zmusza to użytkowników do polegania wyłącznie na podpowiedziach tekstowych, które mogą być trudne do precyzyjnego dostrojenia, aby osiągnąć dokładne wyniki. Natomiast platformy, które pozwalają na wprowadzanie wizualne i bardziej szczegółową kontrolę nad stylem i kompozycją, oferują znaczną przewagę.

Wyzwania związane z inżynierią podpowiedzi

Biorąc pod uwagę ograniczenia w dostosowywaniu, efektywna inżynieria podpowiedzi staje się najważniejsza podczas korzystania z Veo 2. Użytkownicy muszą nauczyć się tworzyć szczegółowe i precyzyjne podpowiedzi, aby poprowadzić AI w kierunku pożądanego wyniku. Wymaga to dogłębnego zrozumienia, w jaki sposób AI interpretuje język i przekształca go w treści wizualne. Chociaż eksperymentowanie może pomóc użytkownikom w rozwinięciu tej umiejętności, krzywa uczenia się może być stroma, a nawet doświadczeni inżynierowie podpowiedzi mogą mieć trudności z osiągnięciem spójnych wyników. Brak wizualnej informacji zwrotnej podczas procesu tworzenia podpowiedzi dodatkowo komplikuje sprawę.

Miesięczne limity generowania

Nieujawnione miesięczne limity generowania dodają kolejną warstwę niepewności do użyteczności Veo 2. Bez jasnych informacji na temat sposobu obliczania tych limitów, użytkownicy mogą wahać się przed pełną integracją Veo 2 ze swoim przepływem pracy, obawiając się, że zabraknie im kredytów w krytycznym momencie. Ten brak przejrzystości jest szczególnie niepokojący dla profesjonalnych użytkowników, którzy polegają na przewidywalnym dostępie do narzędzi AI.

Obietnica znaków wodnych SynthID

Pomimo swoich ograniczeń, Veo 2 oferuje jedną znaczącą zaletę: włączenie znaków wodnych SynthID. Te niewidoczne znaki wodne pomagają odróżnić treści generowane przez AI od treści tworzonych przez ludzi, co staje się coraz ważniejsze w walce z dezinformacją i deepfake’ami. Chociaż skuteczność SynthID w wykrywaniu filmów generowanych przez AI na różnych platformach i procesach edycji pozostaje do zobaczenia, jego włączenie sygnalizuje zaangażowanie Google w odpowiedzialny rozwój AI.

Potencjał przyszłego wzrostu

Należy pamiętać, że Veo 2 jest nadal we wczesnej fazie rozwoju. Google ma historię iteracyjnego ulepszania swoich produktów AI i jest prawdopodobne, że Veo 2 otrzyma w przyszłości znaczące aktualizacje i ulepszenia. Potencjalne ulepszenia mogą obejmować:

• Zwiększona rozdzielczość wyjściowa (1080p, 4K)
• Integracja audio
• Bardziej rozbudowane opcje dostosowywania (proporcje obrazu, odniesienia do stylu)
• Ulepszone narzędzia inżynierii podpowiedzi
• Jaśniejsze informacje na temat limitów generowania
• Ulepszona technologia znakowania wodnego SynthID

Veo 2 w szerszym kontekście generowania wideo AI

Aby naprawdę zrozumieć pozycję Veo 2 na rynku, konieczne jest porównanie go z innymi wiodącymi platformami generowania wideo AI. Chociaż każda platforma ma swoje mocne i słabe strony, zrozumienie tych różnic może pomóc użytkownikom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących tego, które narzędzie najlepiej odpowiada ich potrzebom.

Sora OpenAI

Sora OpenAI jest prawdopodobnie najbardziej nagłośnioną platformą generowania wideo AI, która jest obecnie dostępna. Jego kluczowe mocne strony to:

• Wysoka jakość wyjściowa: Sora jest w stanie generować filmy w rozdzielczości 1080p z imponującą wiernością wizualną.
• Realistyczny ruch: Sora doskonale radzi sobie z tworzeniem realistycznego i naturalnie wyglądającego ruchu, który ma kluczowe znaczenie dla tworzenia wiarygodnych scen.
• Złożone generowanie scen: Sora może generować filmy ze skomplikowanymi szczegółami i złożonymi interakcjami między obiektami i postaciami.
• Tekst na wideo i obraz na wideo: Sora obsługuje zarówno podpowiedzi tekstowe, jak i obrazowe, zapewniając użytkownikom wysoki stopień elastyczności.

Jednak Sora ma również swoje ograniczenia:

• Ograniczona dostępność: Sora jest obecnie dostępna tylko dla wybranej grupy badaczy i artystów.
• Wysoki koszt obliczeniowy: Generowanie filmów za pomocą Sora wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, co może prowadzić do wysokich kosztów użytkowania w przyszłości.
• Potencjalne nadużycie: Możliwość tworzenia bardzo realistycznych filmów generowanych przez AI budzi obawy o potencjalne nadużycie, takie jak tworzenie deepfake’ów.

Firefly Adobe

Firefly Adobe jest kolejnym ważnym graczem w przestrzeni generowania wideo AI. Jego kluczowe mocne strony to:

• Integracja z Adobe Creative Suite: Firefly jest bezproblemowo zintegrowany z popularnymi narzędziami kreatywnymi Adobe, takimi jak Photoshop i Premiere Pro, co ułatwia użytkownikom włączenie treści generowanych przez AI do istniejących przepływów pracy.
• Koncentracja na użyciu komercyjnym: Adobe specjalnie kieruje Firefly do użytkowników komercyjnych, oferując funkcje takie jak licencjonowanie treści i ochrona praw autorskich.
• Duży zbiór danych treningowych: Firefly jest trenowany na ogromnym zbiorze obrazów Adobe Stock, co zapewnia wysoką jakość wyjściową i zmniejsza ryzyko generowania materiałów chronionych prawami autorskimi.

Jednak Firefly ma również swoje ograniczenia:

• Ograniczone możliwości generowania wideo: Chociaż Firefly doskonale nadaje się do generowania obrazów i tekstur, jego możliwości generowania wideo są obecnie mniej zaawansowane niż Sora.
• Ceny oparte na subskrypcji: Dostęp do Firefly wymaga subskrypcji Adobe Creative Cloud, która może być kosztowna dla niektórych użytkowników.
• Zależność od ekosystemu Adobe: Użytkownicy, którzy nie znają jeszcze narzędzi kreatywnych Adobe, mogą mieć trudności z integracją Firefly ze swoim przepływem pracy.

Inne wschodzące platformy

Oprócz Sora i Firefly pojawia się wiele innych platform generowania wideo AI, każda z własnymi unikalnymi cechami i możliwościami. Platformy te obejmują:

• RunwayML: RunwayML oferuje zestaw narzędzi AI dla profesjonalistów kreatywnych, w tym generowanie wideo, edycję obrazów i transfer stylu.
• Synthesia: Synthesia koncentruje się na tworzeniu generowanych przez AI awatarów i wirtualnych prezenterów do szkoleń korporacyjnych i filmów marketingowych.
• Pictory: Pictory specjalizuje się w przekształcaniu postów na blogu i artykułów w angażujące filmy dla mediów społecznościowych.

Przyszłość generowania wideo AI

Dziedzina generowania wideo AI szybko się rozwija i jest prawdopodobne, że w nadchodzących latach zobaczymy znaczące postępy. Niektóre potencjalne przyszłe trendy obejmują:

• Wyższa rozdzielczość i jakość: Platformy generowania wideo AI będą nadal poprawiać rozdzielczość i wierność wizualną swoich danych wyjściowych, ostatecznie osiągając punkt, w którym trudno będzie odróżnić filmy generowane przez AI od filmów tworzonych przez ludzi.
• Bardziej realistyczny ruch i fizyka: AI stanie się lepsza w symulowaniu realistycznego ruchu i fizyki, dzięki czemu filmy generowane przez AI będą bardziej wiarygodne i wciągające.
• Ulepszona kontrola i dostosowywanie: Użytkownicy będą mieli większą kontrolę nad procesem twórczym, z możliwością określania szczegółów, takich jak kąty kamery, oświetlenie i emocje postaci.
• Integracja z innymi technologiami AI: Generowanie wideo AI zostanie zintegrowane z innymi technologiami AI, takimi jak przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa, umożliwiając nowe i innowacyjne aplikacje.
• Demokratyzacja tworzenia wideo: Generowanie wideo AI ułatwi i uczyni bardziej przystępnym dla każdego tworzenie wysokiej jakości filmów, niezależnie od ich umiejętności technicznych lub budżetu.

Chociaż Veo 2 Google może nie być najbardziej imponującą platformą generowania wideo AI na rynku, stanowi ważny krok naprzód w demokratyzacji technologii AI. Wraz z dalszym rozwojem tej dziedziny, jest prawdopodobne, że zobaczymy jeszcze potężniejsze i bardziej dostępne narzędzia, które umożliwią twórcom wszelkiego rodzaju ożywienie ich wizji.