यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यूनिफ़ॉर्म एक एकीकृत बहु-कार्य प्रसार ट्रांसफ़ॉर्मर है जो साझा लेटेंट स्पेस से ऑडियो और वीडियो मोडैलिटी उत्पन्न करता है। मौजूदा मोडैलिटी-विशिष्ट अलग-अलग मॉड्यूलर दृष्टिकोणों के विपरीत, यह एकीकृत डेनोइज़िंग नेटवर्क का उपयोग करके ध्वनि और दृष्टि के बीच सहसंबंधों को कैप्चर करता है। यह एकल पैरामीटर सेट के साथ वीडियो-टू-ऑडियो, ऑडियो-टू-वीडियो और टेक्स्ट-टू-ऑडियो-टू-वीडियो जनरेशन सहित कई कार्यों का समर्थन करने के लिए कार्य-विशिष्ट डेनोइज़िंग तकनीकों और कार्य टोकन का प्रस्ताव करता है। यह मौजूदा तरीकों की तुलना में अधिक विविध जनरेशन प्राप्त करने के लिए बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल और बड़े पैमाने पर टेक्स्ट-टू-ऑडियो-वीडियो संयुक्त डेटासेट का लाभ उठाता है। यह तीन जनरेशन कार्यों पर अत्याधुनिक एकल-कार्य मॉडल के करीब प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि वास्तविक दुनिया के डेटा वितरण के साथ उच्च संरेखण प्रदर्शित करता है और अधिक विविध और विस्तृत जनरेशन को सक्षम करता है।
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
हम अंतर-रूपात्मक सहसंबंधों का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए ऑडियो-वीडियो निर्माण हेतु एक एकीकृत वास्तुकला प्रस्तुत करते हैं।
◦
एकल पैरामीटर सेट के साथ विभिन्न कार्यों (वीडियो-ऑडियो, ऑडियो-वीडियो, टेक्स्ट-ऑडियो-वीडियो निर्माण) के लिए समर्थन।
◦
बड़े डेटासेट और भाषा मॉडल का लाभ उठाकर जनरेटिव विविधता बढ़ाना।
◦
अत्याधुनिक एकल-कार्य मॉडल के निकट प्रदर्शन प्राप्त करना।
•
Limitations:
◦
इस पेपर में विशिष्ट Limitations का स्पष्ट उल्लेख नहीं किया गया है। Limitations को स्पष्ट करने के लिए आगे के विश्लेषण और तुलनात्मक अध्ययन की आवश्यकता है।
