Goku ist ein hochmodernes multimodales Generierungsmodell mit einer Kerntechnologiearchitektur, die auf Flow Transformation basiert. Das Modell erreicht eine dynamische Interaktion zwischen Bild- und Videomarkern durch eine innovative Flow Transformation-Formulierung, die die Kohärenz und Detailgenauigkeit der generierten Inhalte erheblich verbessert. Die Flow-Transformation-Technik ermöglicht es dem Modell, sanfte Übergänge zwischen Videobildern im latenten Raum zu schaffen, wodurch das Problem des Bildsprungs, das bei herkömmlichen Methoden häufig auftritt, gelöst wird.
Als ko-generatives Modell ist Goku in der Lage, sowohl Standbilder als auch bewegte Videos zu verarbeiten. Dieses Design durchbricht die Beschränkungen traditioneller unimodaler Generatoren und ermöglicht es dem Modell, die zugrundeliegenden Merkmalsrepräsentationen sowohl von Bildern als auch von Videos gemeinsam zu nutzen, wodurch die Effizienz der Datennutzung verbessert wird. Experimentelle Daten zeigen, dass die Qualität der Videogenerierung von Goku in Standard-Benchmark-Tests das Basismodell um 231 TP3T übertrifft, insbesondere bei feinkörnigen Merkmalen wie Charakterausdrücken und Objekttexturen.
Anwendungen in der Industrie zeigen, dass die föderierte Architektur der Technologie besonders für Szenarien geeignet ist, die modalübergreifende Transformationen erfordern, z. B. die Umwandlung von Werbeplakaten (Bilder) in dynamische Werbung (Videos). Ein Mechanismus zur gemeinsamen Nutzung von Parametern innerhalb des Modells gewährleistet die Effektivität der Wissensmigration zwischen verschiedenen generativen Aufgaben.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGoku: Erzeugt detaillierte und konsistente Videos, ideal für die Erstellung von Werbespots mit detaillierten Figuren und Objekten.Die
