คำสั่ง
ปรับปรุงpromptให้ตัวละครพูดแม่นยำโดยอาศัยข้อมูลนี้
แม้ว่า Google จะไม่ได้เปิดเผย "ความลับ"
ทางเทคนิคทั้งหมดในรายละเอียดระดับโมเดล
แต่จากข้อมูลที่เปิดเผยและคุณสมบัติของ Veo 3 มีการทำงานที่สำคัญดังนี้:
โมเดล Latent Diffusion ร่วม (Joint Latent Diffusion Model):
รายงานทางเทคนิคของ Veo 3 ระบุว่าโมเดลนี้ใช้ Latent Diffusion
ที่ประยุกต์ใช้กับ Latents (ข้อมูลที่ถูกย่อส่วน) ของทั้งเสียงและภาพวิดีโอพร้อมกันในกระบวนการ Diffusion
ซึ่งหมายความว่าโมเดลไม่ได้สร้างภาพเสร็จก่อนแล้วค่อยใส่เสียง แต่จะ สร้างภาพและเสียงไปพร้อมๆ กัน ในพื้นที่ Latent เดียวกัน
ทำให้การประสานกัน (Synchronization) เกิดขึ้นตั้งแต่ขั้นตอนการสร้าง
การตีความ Prompt สำหรับเสียง:
เมื่อผู้ใช้ใส่ Prompt ที่มีบทสนทนาเฉพาะเจาะจง (เช่น ใช้เครื่องหมายคำพูด
"เขาพูดว่า 'ยินดีต้อนรับครับ'") ระบบจะใช้ข้อมูลข้อความนั้นเป็นปัจจัยนำเข้าหลักสำหรับระบบเสียง
การสร้างเสียงพูด (Text-to-Speech - TTS): ตัวโมเดล AI จะแปลงข้อความที่ต้องการพูดนั้นให้กลายเป็นคลื่นเสียง (Waveform)
โดยสามารถปรับน้ำเสียง (Tone) และสไตล์ตามคำบรรยายใน Prompt ได้ (แม้ว่าบางครั้งอาจจะไม่สมบูรณ์แบบ)
การซิงโครไนซ์ริมฝีปาก (Accurate Lip-Syncing): นี่คือจุดเด่นที่สำคัญ
Veo 3 มีกลไกที่ซับซ้อนเพื่อให้แน่ใจว่าการเคลื่อนไหวของริมฝีปากตัวละครในวิดีโอจะ ตรงกับคำที่พูด โดยอัตโนมัติ
ทำให้วิดีโอที่สร้างขึ้นมีความสมจริงสูงเมื่อมีบทสนทนา
ความสามารถในการปรับเสียงตามภาษา: Veo 3 ถูกพัฒนาให้รองรับการสร้างเสียงพูดในหลายภาษา (รวมถึงภาษาไทย)
และสามารถช่วยในการทำ Localization (การเปลี่ยนภาษาของบทพูด) สำหรับวิดีโอที่สร้างขึ้นได้
กล่าวโดยสรุปคือ Veo 3 ไม่ได้เป็นแค่ AI สร้างวิดีโอที่เพิ่มเสียงภายหลัง
แต่เป็นโมเดลที่ถูกฝึกฝนมาให้สร้างภาพและเสียง (รวมถึงเสียงพูดที่ซิงค์กับปาก) ในขั้นตอนเดียวอย่างเป็นระบบ
โดยใช้เทคโนโลยี Latent Diffusion Model ที่ผนวกรวมข้อมูลเสียงและภาพเข้าด้วยกัน.
หาเงินโดยการเรียนรู้ai veo3สรา้งเสียงพูดยังไง
ปรับปรุงpromptให้ตัวละครพูดแม่นยำโดยอาศัยข้อมูลนี้
แม้ว่า Google จะไม่ได้เปิดเผย "ความลับ"
ทางเทคนิคทั้งหมดในรายละเอียดระดับโมเดล
แต่จากข้อมูลที่เปิดเผยและคุณสมบัติของ Veo 3 มีการทำงานที่สำคัญดังนี้:
โมเดล Latent Diffusion ร่วม (Joint Latent Diffusion Model):
รายงานทางเทคนิคของ Veo 3 ระบุว่าโมเดลนี้ใช้ Latent Diffusion
ที่ประยุกต์ใช้กับ Latents (ข้อมูลที่ถูกย่อส่วน) ของทั้งเสียงและภาพวิดีโอพร้อมกันในกระบวนการ Diffusion
ซึ่งหมายความว่าโมเดลไม่ได้สร้างภาพเสร็จก่อนแล้วค่อยใส่เสียง แต่จะ สร้างภาพและเสียงไปพร้อมๆ กัน ในพื้นที่ Latent เดียวกัน
ทำให้การประสานกัน (Synchronization) เกิดขึ้นตั้งแต่ขั้นตอนการสร้าง
การตีความ Prompt สำหรับเสียง:
เมื่อผู้ใช้ใส่ Prompt ที่มีบทสนทนาเฉพาะเจาะจง (เช่น ใช้เครื่องหมายคำพูด
"เขาพูดว่า 'ยินดีต้อนรับครับ'") ระบบจะใช้ข้อมูลข้อความนั้นเป็นปัจจัยนำเข้าหลักสำหรับระบบเสียง
การสร้างเสียงพูด (Text-to-Speech - TTS): ตัวโมเดล AI จะแปลงข้อความที่ต้องการพูดนั้นให้กลายเป็นคลื่นเสียง (Waveform)
โดยสามารถปรับน้ำเสียง (Tone) และสไตล์ตามคำบรรยายใน Prompt ได้ (แม้ว่าบางครั้งอาจจะไม่สมบูรณ์แบบ)
การซิงโครไนซ์ริมฝีปาก (Accurate Lip-Syncing): นี่คือจุดเด่นที่สำคัญ
Veo 3 มีกลไกที่ซับซ้อนเพื่อให้แน่ใจว่าการเคลื่อนไหวของริมฝีปากตัวละครในวิดีโอจะ ตรงกับคำที่พูด โดยอัตโนมัติ
ทำให้วิดีโอที่สร้างขึ้นมีความสมจริงสูงเมื่อมีบทสนทนา
ความสามารถในการปรับเสียงตามภาษา: Veo 3 ถูกพัฒนาให้รองรับการสร้างเสียงพูดในหลายภาษา (รวมถึงภาษาไทย)
และสามารถช่วยในการทำ Localization (การเปลี่ยนภาษาของบทพูด) สำหรับวิดีโอที่สร้างขึ้นได้
กล่าวโดยสรุปคือ Veo 3 ไม่ได้เป็นแค่ AI สร้างวิดีโอที่เพิ่มเสียงภายหลัง
แต่เป็นโมเดลที่ถูกฝึกฝนมาให้สร้างภาพและเสียง (รวมถึงเสียงพูดที่ซิงค์กับปาก) ในขั้นตอนเดียวอย่างเป็นระบบ
โดยใช้เทคโนโลยี Latent Diffusion Model ที่ผนวกรวมข้อมูลเสียงและภาพเข้าด้วยกัน.