发布时间:2024-07-31 14:53:31 浏览量:156次
一段AI生成的体操视频,吸引了数以百万计的网友围观,LeCun等专家们也因此展开激烈讨论。
体操表演,这样算不算呢?
通过视频水印,这个视频被确认是由被称为“下一代”文生视频的Dream Machine(Luma AI推出)生成的。
众人观看后不禁议论纷纷,讨论的焦点是AI视频领域常见的话题:AI是否理解物理规律。
LeCun直言:
视频生成模型根本不懂基本物理知识,更别提人体了。
华盛顿大学教授Pedro Domingos对此更是摇头不止:
AGI可能并不会像某些人预期的那样迅速到来。
自Sora横空出世以来,“AI是否理解物理规律”这个话题备受关注。
比如,Sora生成的“寄居蟹用灯泡当外壳的夜间场景”展示出海浪与沙滩的细腻交互,寄居蟹身上的纤毛活灵活现。
相比真实场景照片,唯独灯泡没有电源亮起成了突显裂痕。
Luma AI的Dream Machine同样展现出第一视角探索废弃房屋的逼真感:
因此,许多人认为Sora、Luma等视频生成模型已经理解了简单的物理规律。
然而,这次公布的视频却有点过火。
不仅腿脚乱飞,还频繁出现变戏法的大场面:
即使是高难度的空中翻身,连牛顿都要被气活了:
观众看后直呼,既不太恐怖,也勉强算不上搞笑。
LeCun直言,视频生成模型不懂物理。他解释说,尽管Sora或其他模型存在类似问题,但视频生成技术势必会随时间不断进步。
然而:
真正理解物理的学习系统不会生成内容。就像鸟类、哺乳动物等比任何视频生成系统更了解物理。但它们却不能生成详细的视频。
另有一种观点认为:
即使AI视频模型未来发展出色,生成视频质量“完美”,这是否意味着它理解了物理规律?
LeCun等的看法立刻引起网友质疑:
鸟类和哺乳动物也许能在大脑中生成详细视频,只是无法具象化成形。
然而,这一反驳并未说服LeCun。
此外,也有许多人持反对意见。
例如,谷歌DeepMind/Brain团队研究员Lucas Beyer指出:
这就像展示Dall·E几年前生成的图像,然后说现有的图像生成方式注定失败一样。
毕竟,之前生成的图像如下:
为何模型生成如此离谱视频?
有网友认为是因为缺乏体操表演数据,也有人认为是模糊处理导致模型无法理解人体结构,无法确保肢体动作连贯性。
视频生成方面更加复杂,有高度的上下文依赖性,需要丰富的标注数据进行训练,这需要更多努力。
之前SD 3也曾失败,特别是在人体生成效果上,网友也探讨过此问题,过于严格的数据审查可能误删了某些无害的成人图像,影响了模型对人体结构的理解。
除了Luma AI的Dream Machine生成体操视频出问题,Runway的Gen-3也有……
同款三头六臂:
同样的空中悬浮技巧:
— 完 —
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