На фоне стремительного прогресса в сфере генеративного ИИ и видео, всё чаще появляются новые технологии, которые меняют представление о том, как можно взаимодействовать с визуальным контентом. На этой неделе я расскажу о двух ключевых достижениях в данной области: модели EMO от Alibaba и методе V-JEPA, представленном Meta.
Character: AI Chloe: Detroit Become Human
Vocal Source: Interview Clip
Vocal Source: Interview Clip
Модель EMO от Alibaba
Технические особенности:
- Модель EMO создана для преобразования статичных изображений в динамические видео с использованием аудиовходов. Это может быть голос или музыка, а персонаж на изображении будет петь или говорить в соответствии с аудиодорожкой.
- Поддержка мультиязычных песен и портретных стилей: Одной из ключевых особенностей EMO является её способность оживлять изображения, используя различные стили портретов и языки. Это делает модель более универсальной и применимой в глобальном масштабе.
- Генерация эмоциональных выражений: В отличие от многих существующих решений, где анимация лица остаётся статичной или выглядит неестественно, EMO делает акцент на реалистичное воспроизведение мимики и эмоций. Это придаёт персонажам глубину и подвижность, что важно для создания более убедительного визуального контента.
Применение:
- Развлекательный контент: EMO может найти применение в индустрии развлечений, например, для создания анимационных видеоклипов, где персонажи поют песни на разных языках.
- Медицина и психотерапия: Возможно применение в качестве инструмента в психотерапии, где пациенты могут видеть и взаимодействовать с аватарами, которые отображают их эмоции.
- Маркетинг и реклама: Бренды могут использовать эту технологию для создания более персонализированных рекламных кампаний с анимированными аватарами, которые могут взаимодействовать с аудиторией на эмоциональном уровне.
Этические вопросы:
- Манипуляция изображениями: Как и в случае с другими технологиями генерации контента, EMO открывает возможности для создания фальшивых видео, что может быть использовано в дезинформации или манипуляциях.
- Соблюдение приватности: Использование изображений реальных людей, особенно без их согласия, поднимает вопросы о защите персональных данных и прав на изображение.
V-JEPA от Meta
Технические особенности:
- Самонаблюдающаяся модель: V-JEPA использует самонаблюдение, то есть обучается на необработанных видеоданных без необходимости в аннотированных наборах данных. Это сильно снижает потребность в предварительно размеченных данных, что важно для ускорения процесса обучения.
- Предсказательная архитектура: Модель не пытается восстанавливать каждый пиксель, а использует концептуальное предсказание на более высоком уровне. Это позволяет моделировать более абстрактные понятия, такие как движение объектов или изменение их состояния.
- Применение для физического мира: V-JEPA предназначена для того, чтобы машины могли учиться на данных о реальном мире, что даёт возможность ИИ лучше предсказывать действия и события на основе видеонаблюдения.
Применение:
- Робототехника: Модель может использоваться в обучении роботов, позволяя им лучше интерпретировать физические объекты и их движения в окружающей среде.
- Безопасность и мониторинг: Возможность предсказания событий по видео может найти применение в системах видеонаблюдения для автоматического распознавания аномалий или потенциально опасных ситуаций.
- Автономные транспортные средства: V-JEPA может быть интегрирована в системы автопилотов, чтобы прогнозировать поведение участников дорожного движения и предотвращать аварии.
Этические вопросы:
- Конфиденциальность данных: Если система используется для видеонаблюдения или сбора данных в реальном времени, могут возникнуть вопросы, связанные с защитой персональной информации и соблюдением этических норм.
- Непрозрачность решений: Модели, работающие с самонаблюдением, могут сталкиваться с проблемой интерпретируемости, то есть пользователям будет сложно понять, как и почему ИИ принимает те или иные решения. Это вызывает вопросы о доверии к таким системам.
Обе технологии — EMO от Alibaba и V-JEPA от Meta — представляют собой шаг вперёд в развитии генеративного ИИ и работы с видео. EMO делает акцент на создание эмоционально богатого контента, что открывает большие возможности для развлечений, маркетинга и обучения. V-JEPA же представляет собой мощный инструмент для предсказания событий и анализа реального мира на основе видео, что находит широкое применение в робототехнике и системах безопасности.
Модель EMO: оживление статичных изображений
EMO, или Emote Portrait Alive, — это новая технология, позволяющая пользователям создавать видео с поющими или говорящими персонажами, используя всего одно статичное изображение и звуковой ввод. Например, загрузив фото персонажа и аудиофайл с речью или песней, пользователь сможет получить видео, в котором изображение оживает, синхронизируясь с голосом. Это решение уже поддерживает различные языки и стили портретов, что позволяет создавать богатые эмоциональными выражениями аватары.
EMO выделяется тем, что лица персонажей выглядят более живыми и динамичными по сравнению с предыдущими моделями, такими как Sora. В примерах EMO персонажи не просто двигаются, но и выражают эмоции через мимику, создавая ощущение естественности. Это показывает, как быстро технологии генеративного ИИ развиваются и становятся всё более совершенными.
Однако публичного доступа к EMO пока нет, и остаются вопросы относительно используемых наборов данных и потенциальных этических рисков. Когда подобные технологии выйдут на массовый рынок, необходимо будет обеспечить надёжные меры безопасности, чтобы избежать злоупотреблений.
EMO, или Emote Portrait Alive, — это новая технология, позволяющая пользователям создавать видео с поющими или говорящими персонажами, используя всего одно статичное изображение и звуковой ввод. Например, загрузив фото персонажа и аудиофайл с речью или песней, пользователь сможет получить видео, в котором изображение оживает, синхронизируясь с голосом. Это решение уже поддерживает различные языки и стили портретов, что позволяет создавать богатые эмоциональными выражениями аватары.
EMO выделяется тем, что лица персонажей выглядят более живыми и динамичными по сравнению с предыдущими моделями, такими как Sora. В примерах EMO персонажи не просто двигаются, но и выражают эмоции через мимику, создавая ощущение естественности. Это показывает, как быстро технологии генеративного ИИ развиваются и становятся всё более совершенными.
Однако публичного доступа к EMO пока нет, и остаются вопросы относительно используемых наборов данных и потенциальных этических рисков. Когда подобные технологии выйдут на массовый рынок, необходимо будет обеспечить надёжные меры безопасности, чтобы избежать злоупотреблений.

Метод V-JEPA: обучение ИИ через видео
Одновременно с этим Meta представила свой метод V-JEPA, который ориентирован не на генерацию контента, а на предсказание и обучение. V-JEPA (Vision-JEPA) — это метод, основанный на предсказательной архитектуре JEPA, впервые представленной Яном Лекуном в 2022 году. В отличие от большинства современных моделей, которые полагаются на заранее размеченные наборы данных, V-JEPA использует самонаблюдение и учится на видео без необходимости в разметке или аннотациях.
Главная особенность V-JEPA заключается в том, что она не пытается воспроизводить все пиксели видео, а использует концептуальное предсказание на более высоком уровне. Модель может, к примеру, предсказать, какие объекты или действия произойдут на основе увиденных данных. Это открывает перспективы для использования ИИ в задачах, связанных с анализом физического мира, таких как предсказание движения объектов или изучение сложных взаимодействий.
Что ждёт нас дальше?
Обе технологии, EMO и V-JEPA, представляют собой важные шаги на пути к созданию более интерактивных и интеллектуальных систем, работающих с визуальной информацией. EMO показывает, как можно оживить статичные изображения, привнося в них эмоции и динамику, а V-JEPA продвигает нас к ИИ, который может обучаться на основе наблюдений за реальным миром.
Основной вопрос, который остаётся открытым, — когда эти технологии станут доступны широкой аудитории. Важным аспектом при этом остаётся их этическое использование. Например, технологии вроде EMO могут быть использованы как для развлекательных целей, так и для манипуляций с изображениями людей, что требует введения строгих мер регулирования. В свою очередь, V-JEPA обещает стать важным инструментом для обучения ИИ без необходимости огромных размеченных наборов данных, что также открывает новые возможности для бизнеса.
Заключение: на пороге больших изменений
Технологии, такие как EMO и V-JEPA, продолжают менять то, как мы воспринимаем взаимодействие с визуальным контентом и обучение ИИ. Важно не только отслеживать их развитие, но и понимать, как они могут быть использованы для создания новых продуктов и решений. В ближайшие годы мы наверняка увидим множество приложений, которые будут базироваться на этих прорывных методах, что сделает ИИ ещё более интегрированным в нашу повседневную жизнь.
Одновременно с этим Meta представила свой метод V-JEPA, который ориентирован не на генерацию контента, а на предсказание и обучение. V-JEPA (Vision-JEPA) — это метод, основанный на предсказательной архитектуре JEPA, впервые представленной Яном Лекуном в 2022 году. В отличие от большинства современных моделей, которые полагаются на заранее размеченные наборы данных, V-JEPA использует самонаблюдение и учится на видео без необходимости в разметке или аннотациях.
Главная особенность V-JEPA заключается в том, что она не пытается воспроизводить все пиксели видео, а использует концептуальное предсказание на более высоком уровне. Модель может, к примеру, предсказать, какие объекты или действия произойдут на основе увиденных данных. Это открывает перспективы для использования ИИ в задачах, связанных с анализом физического мира, таких как предсказание движения объектов или изучение сложных взаимодействий.
Что ждёт нас дальше?
Обе технологии, EMO и V-JEPA, представляют собой важные шаги на пути к созданию более интерактивных и интеллектуальных систем, работающих с визуальной информацией. EMO показывает, как можно оживить статичные изображения, привнося в них эмоции и динамику, а V-JEPA продвигает нас к ИИ, который может обучаться на основе наблюдений за реальным миром.
Основной вопрос, который остаётся открытым, — когда эти технологии станут доступны широкой аудитории. Важным аспектом при этом остаётся их этическое использование. Например, технологии вроде EMO могут быть использованы как для развлекательных целей, так и для манипуляций с изображениями людей, что требует введения строгих мер регулирования. В свою очередь, V-JEPA обещает стать важным инструментом для обучения ИИ без необходимости огромных размеченных наборов данных, что также открывает новые возможности для бизнеса.
Заключение: на пороге больших изменений
Технологии, такие как EMO и V-JEPA, продолжают менять то, как мы воспринимаем взаимодействие с визуальным контентом и обучение ИИ. Важно не только отслеживать их развитие, но и понимать, как они могут быть использованы для создания новых продуктов и решений. В ближайшие годы мы наверняка увидим множество приложений, которые будут базироваться на этих прорывных методах, что сделает ИИ ещё более интегрированным в нашу повседневную жизнь.