Tencent Yazindua Mix Yuan

Kufunguliwa kwa Tencent Mix Yuan: Modeli ya Chanzo Huria ya Picha-hadi-Video na Uwezo Ulioboreshwa wa Kuzalisha

Tencent imepiga hatua kubwa katika uwanja wa akili bandia ya uzalishaji (generative AI) kwa kuzindua modeli yake ya Hunyuan ya kubadilisha picha kuwa video. Teknolojia hii yenye nguvu sasa inapatikana kwa hadhira pana, ikiwezesha biashara na wasanidi programu binafsi kuchunguza uwezo wake wa ubunifu. Ufikiaji unatolewa kupitia Wingu la Tencent (Tencent Cloud) kupitia maombi ya API, huku uzoefu unaomfaa mtumiaji ukitolewa kupitia tovuti rasmi ya Hunyuan AI Video. Zaidi ya hayo, asili ya chanzo huria ya modeli hii inaruhusu upakuaji wa moja kwa moja na majaribio ndani ya vituo vikuu vya wasanidi programu kama GitHub na Hugging Face.

Kupanua Upeo wa Uundaji wa Video: Picha-hadi-Video na Zaidi

Toleo kuu, modeli ya picha-hadi-video, inawakilisha hatua kubwa katika kurahisisha utengenezaji wa video. Inaruhusu watumiaji kubadilisha picha tuli kuwa klipu fupi za sekunde 5. Mtumiaji hutoa picha na maelezo ya maandishi ya mwendo unaohitajika na marekebisho ya kamera. Hunyuan kisha huhuisha picha kwa akili, ikizingatia maagizo, na hata inajumuisha athari za sauti za usuli zinazofaa. Mchakato huu angavu huweka demokrasia uundaji wa video, na kuifanya iwe rahisi kupatikana kuliko hapo awali.

Lakini uvumbuzi hauishii hapo. Tencent Hunyuan inaleta utendakazi unaosukuma mipaka ya kile kinachowezekana:

• Usawazishaji wa Midomo (Lip-Syncing): Huleta uhai katika picha tuli. Kwa kupakia picha na kutoa maandishi au sauti, watumiaji wanaweza kumfanya mhusika aonekane ‘anaongea’ au ‘anaimba.’ Hii inafungua uwezekano wa kusisimua wa maudhui ya kibinafsi na usimulizi wa hadithi unaovutia.

• Uendeshaji wa Mwendo (Motion Driving): Kupanga mwendo haijawahi kuwa rahisi. Kwa kubofya mara moja, watumiaji wanaweza kutoa video za densi, zikionyesha uwezo mwingi wa modeli na uwezo wake wa kutafsiri na kutekeleza amri changamano za mwendo.

Vipengele hivi, pamoja na uwezo wa kutoa video za ubora wa juu wa 2K na athari za sauti za usuli, huimarisha nafasi ya Hunyuan kama zana pana na yenye nguvu ya uzalishaji wa video.

Chanzo Huria: Kukuza Ushirikiano na Ubunifu

Uamuzi wa kufanya modeli ya picha-hadi-video kuwa chanzo huria unajengwa juu ya ahadi ya awali ya Tencent kwa uvumbuzi wa wazi, iliyoonyeshwa na ufunguzi wa awali wa modeli ya Hunyuan ya maandishi-hadi-video. Roho hii ya ushirikiano imeundwa ili kuwezesha jumuiya ya wasanidi programu, na matokeo yanajieleza yenyewe.

Kifurushi cha chanzo huria kinajumuisha:

• Uzito wa Modeli (Model Weights): Kutoa akili ya msingi ya modeli.
• Msimbo wa Utoaji (Inference Code): Kuwezesha wasanidi programu kuendesha na kutumia modeli.
• Msimbo wa Mafunzo wa LoRA (LoRA Training Code): Kuwezesha uundaji wa modeli maalum, zilizobinafsishwa kulingana na msingi wa Hunyuan. LoRA (Low-Rank Adaptation) ni mbinu ambayo inaruhusu uboreshaji bora wa modeli kubwa za lugha, ikiwezesha wasanidi programu kurekebisha modeli kwa mitindo au seti za data maalum bila kuhitaji mafunzo mapya ya kina.

Kifurushi hiki cha kina kinawahimiza wasanidi programu sio tu kutumia modeli bali pia kuirekebisha na kuijenga juu yake. Upatikanaji kwenye majukwaa kama GitHub na Hugging Face huhakikisha ufikiaji mpana na kukuza mazingira ya ushirikiano.

Modeli Inayoweza Kutumika kwa Matumizi Mbalimbali

Modeli ya Hunyuan ya picha-hadi-video inajivunia vigezo bilioni 13, ikionyesha usanifu wake wa hali ya juu na mafunzo ya kina. Kiwango hiki kinaiwezesha kushughulikia aina mbalimbali za masomo na matukio, na kuifanya iwe inafaa kwa:

• Uzalishaji wa Video Halisi (Realistic Video Production): Kuunda video za kweli zenye miondoko na mwonekano wa asili.
• Uzalishaji wa Wahusika wa Anime (Anime Character Generation): Kuleta uhai kwa wahusika waliopambwa kwa uhuishaji laini.
• Uundaji wa Wahusika wa CGI (CGI Character Creation): Kuzalisha picha zinazozalishwa na kompyuta (computer-generated imagery) kwa kiwango cha juu cha uhalisia.

Uwezo huu mwingi unatokana na mbinu ya mafunzo ya awali iliyounganishwa. Uwezo wa picha-hadi-video na maandishi-hadi-video hufunzwa kwenye seti moja kubwa ya data. Msingi huu wa pamoja huwezesha modeli kunasa utajiri wa habari za kuona na za kisemantiki, na kusababisha matokeo thabiti zaidi na yanayohusiana na muktadha.

Udhibiti wa Vipimo Vingi: Kuchagiza Simulizi

Modeli ya Hunyuan inatoa kiwango cha udhibiti kinachozidi uhuishaji rahisi. Kwa kuchanganya aina mbalimbali za ingizo, watumiaji wanaweza kurekebisha vyema video iliyozalishwa:

• Picha (Images): Ingizo la msingi la kuona, linalofafanua mwanzo wa video.
• Maandishi (Text): Kutoa maelezo ya vitendo vinavyohitajika, miondoko ya kamera, na mienendo ya jumla ya tukio.
• Sauti (Audio): Inatumika kwa usawazishaji wa midomo, ikiongeza safu nyingine ya usemi kwa wahusika.
• Pozi (Poses): Kuwezesha udhibiti sahihi wa miondoko na vitendo vya mhusika.

Udhibiti huu wa vipimo vingi huwawezesha waundaji kuchagiza simulizi ya video zao kwa kiwango cha juu cha usahihi. Inaruhusu uundaji wa video ambazo sio tu za kuvutia bali pia zinawasilisha ujumbe na hisia maalum.

Mapokezi Makubwa katika Jumuiya ya Wasanidi Programu

Athari ya toleo la chanzo huria la Hunyuan imekuwa ya haraka na kubwa. Modeli ilipata umaarufu haraka, ikiongoza orodha ya Hugging Face mnamo Desemba mwaka uliopita. Mafanikio haya ya mapema ni ushuhuda wa ubora wa modeli na mahitaji ya zana za uzalishaji wa video zinazoweza kupatikana na zenye nguvu.

Umaarufu wa modeli unaendelea kukua, kwa sasa ikijivunia zaidi ya nyota 8.9K kwenye GitHub. Kipimo hiki kinaonyesha ushiriki hai wa jumuiya ya wasanidi programu na nia iliyoenea ya kuchunguza na kutumia uwezo wa Hunyuan.

Zaidi ya modeli ya msingi, mfumo ikolojia mzuri wa kazi zinazotokana na hiyo unaibuka. Wasanidi programu wamekubali kwa shauku fursa ya kujenga juu ya msingi wa Hunyuan, wakiunda:

• Programu-jalizi (Plugins): Kupanua utendakazi wa modeli na kuiunganisha na zana zingine.
• Modeli Zinazotokana (Derivative Models): Kurekebisha modeli kwa mitindo, seti za data, au matumizi maalum.

Modeli ya awali ya chanzo huria ya Hunyuan DiT ya maandishi-hadi-picha imekuza shughuli kubwa zaidi, huku zaidi ya modeli 1,600 zinazotokana na hiyo zikiundwa ndani na nje ya nchi. Hii inaonyesha athari ya muda mrefu ya mkakati wa chanzo huria wa Tencent na uwezo wake wa kukuza jumuiya inayostawi ya uvumbuzi. Idadi ya matoleo yanayotokana na modeli ya uzalishaji wa video ya Hunyuan yenyewe tayari imezidi 900.

Mbinu Kamili ya Akili Bandia ya Uzalishaji

Ahadi ya Tencent kwa chanzo huria inaenea zaidi ya uzalishaji wa video. Mfululizo wa modeli za chanzo huria za Hunyuan sasa unajumuisha aina mbalimbali za modaliti, ikiwa ni pamoja na:

• Uzalishaji wa Maandishi (Text Generation): Kuunda maandishi thabiti na yanayohusiana na muktadha.
• Uzalishaji wa Picha (Image Generation): Kuzalisha picha za ubora wa juu kutoka kwa maelezo ya maandishi.
• Uzalishaji wa Video (Video Generation): Lengo la mjadala huu, kuwezesha uundaji wa video zinazobadilika kutoka kwa picha na maandishi.
• Uzalishaji wa 3D (3D Generation): Kupanuka katika uwanja wa uundaji wa maudhui ya pande tatu.

Mbinu hii kamili inaonyesha maono ya Tencent ya mfumo ikolojia mpana na uliounganishwa wa zana za akili bandia ya uzalishaji. Ufuasi wa pamoja na nyota kwenye GitHub kwa mfululizo wa chanzo huria wa Hunyuan unazidi 23,000, ikionyesha utambuzi mpana na kupitishwa kwa teknolojia hizi ndani ya jumuiya ya wasanidi programu.

Maarifa ya Kina ya Kiufundi: Usanifu na Mafunzo

Unyumbufu na uwezo wa kupanuka wa modeli ya uzalishaji wa video ya Hunyuan unatokana na usanifu wake ulioundwa kwa uangalifu na mchakato wa mafunzo. Modeli hutumia mbinu ya msingi wa usambaaji (diffusion-based approach), mbinu ambayo imethibitishwa kuwa na ufanisi mkubwa katika kuzalisha picha na video za ubora wa juu.

Modeli za Usambaaji (Diffusion Models): Modeli hizi hufanya kazi kwa kuongeza kelele hatua kwa hatua kwenye picha au video hadi iwe kelele tupu. Modeli kisha hujifunza kubadilisha mchakato huu, ikianza na kelele na kuiondoa hatua kwa hatua ili kutoa picha au video thabiti. Mchakato huu wa uboreshaji wa kurudia-rudia unaruhusu uundaji wa matokeo ya kina na ya kweli.

Mafunzo ya Awali Yaliyounganishwa (Unified Pre-training): Kama ilivyotajwa hapo awali, uwezo wa picha-hadi-video na maandishi-hadi-video hushiriki seti ya data ya mafunzo ya awali. Mbinu hii inahakikisha kwamba modeli inajifunza uwakilishi uliounganishwa wa habari za kuona na za kisemantiki, na kusababisha uboreshaji wa mshikamano na uthabiti katika modaliti tofauti.

Uundaji wa Muda (Temporal Modeling): Ili kunasa mienendo ya video, modeli inajumuisha mbinu za uundaji wa muda. Mbinu hizi huruhusu modeli kuelewa uhusiano kati ya fremu katika video na kutoa mabadiliko laini na ya asili.

Udhibiti wa Kamera (Camera Control): Uwezo wa modeli wa kujibu maagizo ya mwendo wa kamera ni kitofautishi muhimu. Hii inafanikiwa kupitia ujumuishaji wa vigezo vya kamera katika ingizo la modeli na data ya mafunzo. Modeli hujifunza kuhusisha miondoko maalum ya kamera na mabadiliko ya kuona yanayolingana, ikiwezesha watumiaji kudhibiti mtazamo na uundaji wa video iliyozalishwa.

Vitendakazi vya Hasara (Loss Functions): Mchakato wa mafunzo unaongozwa na vitendakazi vya hasara vilivyoundwa kwa uangalifu. Vitendakazi hivi hupima tofauti kati ya video iliyozalishwa na video ya ukweli, ikitoa maoni kwa modeli na kuongoza ujifunzaji wake. Vitendakazi vya hasara kwa kawaida hujumuisha masharti ambayo yanahimiza:

• Ubora wa Picha (Image Quality): Kuhakikisha kwamba fremu za kibinafsi ni kali na zinavutia.
• Uthabiti wa Muda (Temporal Consistency): Kukuza mabadiliko laini na ya asili kati ya fremu.
• Usahihi wa Kisemantiki (Semantic Accuracy): Kuhakikisha kwamba video iliyozalishwa inaonyesha kwa usahihi maandishi ya ingizo na maagizo mengine.

Urekebishaji wa Hyperparameter (Hyperparameter Tuning): Utendaji wa modeli pia huathiriwa na anuwai ya hyperparameter, kama vile kiwango cha ujifunzaji, ukubwa wa kundi, na idadi ya marudio ya mafunzo. Vigezo hivi hurekebishwa kwa uangalifu ili kuboresha utendaji wa modeli na kuhakikisha kwamba inafikia suluhisho thabiti na bora.

Faida ya LoRA (The LoRA Advantage): Ujumuishaji wa msimbo wa mafunzo wa LoRA katika kifurushi cha chanzo huria ni faida kubwa kwa wasanidi programu. LoRA inaruhusu uboreshaji bora wa modeli bila kuhitaji mafunzo mapya ya kina. Hii ni muhimu sana kwa kurekebisha modeli kwa mitindo au seti za data maalum. Kwa mfano, msanidi programu anaweza kutumia LoRA kufundisha modeli kutoa video katika mtindo wa msanii fulani au kuibobeza kwa aina maalum ya maudhui, kama vile picha za matibabu au uigaji wa kisayansi.

Mchanganyiko wa maelezo haya ya usanifu na mafunzo huchangia utendaji na uwezo mwingi wa modeli ya Hunyuan. Asili ya chanzo huria ya modeli inaruhusu watafiti na wasanidi programu kuchunguza kwa undani zaidi maelezo haya, na kuendeleza zaidi uwanja wa uzalishaji wa video.

Kutolewa kwa modeli ya chanzo huria ya Hunyuan ya picha-hadi-video kunaashiria hatua muhimu. Sio tu kwamba inatoa zana yenye nguvu kwa waundaji, bali pia inaiwezesha jumuiya, ikikuza ushirikiano na kuharakisha maendeleo ya teknolojia ya uzalishaji wa video.