Video Düzenleme Modelleri
Video Düzenleme için en iyi AI modellerini keşfet
Gemini Omni Flash
YeniGemini Omni Flash, Google DeepMind'ın metin, görüntü, video ve ses girdilerinin herhangi bir kombinasyonundan fizik-bilinçli ve senkronize sesli video üreten çığır açıcı multimodal AI modelidir. Google I/O 2026'da duyurulan model, geleneksel text-to-video modellerinden farklı olarak konuşma tabanlı iteratif video düzenleme imkânı sunar — kullanıcılar sıfırdan yeniden üretim yapmadan doğal dil ile sahneleri iyileştirebilir. Model, birden fazla düzenleme turunda karakter tutarlılığını ve sahne belleğini korur, sekanslar boyunca kimlik ve sesi muhafaza eder, yerçekimi, çarpışma ve malzeme özellikleri dahil gerçek dünya fiziğini anlar. Sinematik kamera kontrolleri (dolly zoom, omuz üstü çekimler, takip), kelime kelime animasyonlu doğru metin oluşturma, çoklu girdi sentezi (video, görüntü, ses ve storyboard birleştirme) ve anime, kil animasyonu, suluboya gibi sanatsal ortamlar arasında stil transferi destekler. Gemini'nin eğitim verisine dayandığından Veo gibi bağımsız video modellerinden çok daha zengin dünya bilgisi taşır ve kuantum hesaplamadan tarihi olaylara kadar karmaşık kavramları ayrıntılı prompting gerektirmeden görselleştirebilir. Gemini uygulaması, Google Flow ve Google AI Studio üzerinden erişilebilen model, içerik özgünlüğü için görünmez SynthID filigranlı 10 saniyeye kadar klipler üretir.
ProPainter
ProPainter, Nanyang Teknoloji Üniversitesi S-Lab tarafından olağanüstü zamansal tutarlılıkla video inpainting ve nesne kaldırma için geliştirilen gelişmiş bir derin öğrenme modelidir. Model, maskelenmiş veya kaldırılmış bölgeleri video kareleri boyunca doldurmak için Transformer tabanlı dikkat mekanizmasıyla birleştirilmiş çift alan yayılım mimarisi kullanır ve kusursuz görsel süreklilik sağlar. ProPainter, bir video ve kaldırılacak veya doldurulacak bölgeleri gösteren ikili bir maske alır, ardından çevresindeki piksellerle doğal olarak uyum sağlayan ve kareler arasında tutarlı kalan içerikle tamamlanmış videoyu üretir. Çift alan yaklaşımı, hem uzamsal hem de zamansal boyutlarda bilgi yayar; komşu karelerden doku ayrıntılarını aktarmak için optik akış yönlendirmeli çarpıtma ve görünür referansı olmayan bölgeler için içerik sentezlemek üzere Transformer dikkat mekanizması kullanır. Bu kombinasyon, büyük maskelenmiş alanlar, hızlı kamera hareketi ve önceki yöntemlerin titreme veya hayalet artefaktları üretmesine neden olan karmaşık sahne dinamikleri dahil zorlu senaryoları ele almayı sağlar. Model, DAVIS ve YouTube-VOS dahil standart video inpainting kıyaslamalarında son teknoloji sonuçlar elde eder. S-Lab lisansı altında araştırma amaçlı açık kaynaklıdır. Pratik uygulamalar arasında video görüntülerinden istenmeyen nesnelerin kaldırılması, hasarlı video içeriğinin restorasyonu, filigran kaldırma, görsel efektler için temiz arka plan oluşturma ve video tabanlı içerik moderasyonu yer alır.