لماذا يعني التشابك المفاهيمي أنك لا يمكنك الحصول على فيديو AI “بالطريقة الخاصة بك”

أدوات فيديو AI توعد بالسيطرة الكاملة، لكن التشابك المفاهيمي الخفي يلصق الهويات والتعابير والسلوكيات معًا، مما يضطر إلى حيل و خدع القوالب التي تكسّر أسطورة السحر الخفي لجين AI.

رأي منذ آخر مرة طوّلت فيها هذا الموضوع منذ خمس سنوات، اتسع مشكلة التشابك المفاهيمي في الأنظمة المدربة على الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة أوسع من المستخدمين، دون أن يتم فهمها بشكل أفضل على مساحةها الخاصة.

في ذلك الوقت، كانت أنظمة التوافقيات للتعدين العميق (أي DeepFaceLab المتوقفة عن العمل و FaceSwap الأقل تركيزًا على الإباحية، وكلاهما مشتق من إصدار الкод المخزي على ريديت في عام 2017) هي اللعبة الوحيدة في المدينة لإنشاء تعدين عميق متقن لشخصيات.

كانت هذه الأنظمة تعتمد على مجموعات بيانات واسعة النطاق لتدريب الوجه تم توجيهها لتزويد نموذج الذكاء الاصطناعي بمعلومات حول أ) كيف يبدو الشخص في حالة راحة (تضمين مرجعي قانوني) وب) كيف يبدو تحت ظروف متنوعة يمكن أن تعكسه الوجه، من النوم إلى الضحك، الرعب، الملل، الانخداع، الحزن، وغيرها.

الهوية لا تأتي بمفردها، بل مع التعبيرات الوجهية. بالإضافة إلى ذلك، قد لا تتوفر بعض العواطف إلا من زوايا معينة، مما يرتبط بالزاوية والعاطفة بشكل متبادل.

كانت المشكلة هي أن الهوية القانونية غالبًا ما يجب استخلاصها من لقطات الوجه التي ليست في حد ذاتها “محايدة”، لذلك سيؤدي ذلك إلى تحويل التوزيع نحو “افتراض مبتسم”. كان هذا بسبب حجم كبير من لقطات التصوير الفوتوغرافي على السجادة الحمراء في بيانات التدريب المخترقة من الويب التي تزوّد هذه النماذج، بالإضافة إلى أي سبب آخر مشبوه لماذا قد يكون هناك انحياز في مجموعة البيانات.

بمعنى آخر، نظام التشفير التلقائي سيتعين عليه محاولة استخراج مفهوم “هوية محايدة” من آلاف الصور حيث كانت الميزات الوجهية مشوهة بواسطة التعبيرات الوجهية العادية.

كما كان عليه محاولة فك تشابك المفاهيم الوجهية الدلالية المختلفة للعواطف من الزوايا التي تم تناولها منها. هذا يعني أنه إذا كانت العبارات الوحيدة المتاحة للعبارات الوجهية “المخيفة” تم أخذها من وجه جانبي، فإن النظام المدرب سيتمكن فقط من إعادة إنتاج هذه العاطفة بفعالية من هذا المنظور.

النظر إلى الأمام

مع ظهور نهج الانتشار في مشهد جين إيه آي للصورة (والفيديو لاحقًا) من عام 2022 فصاعدًا، أصبحت الأنظمة التوليدية أفضل في استخراج التعبيرات الوجهية الدقيقة عند تزويد بيانات الوجه المحدودة.

حتى التحدي الشائك جدًا لمعالجة المناظر الجانبية قد تم التغلب عليه تقريبًا في الحالة الحالية للتقنية، في حين تم فصل بيانات التعبير بشكل فعال عن الهوية – إلى الحد الذي تم فيه تمكين نوع التحكم التلقائي في التلاعب بالوجه بواسطة نظام البث التلقائي بواسطة DeepFaceLive، والذي تمت محاكاته في العديد من التطبيقات غير المتعلقة بالزمن الحقيقي بالفعل، مع احتمال تنفيذ زمن حقيقي في المستقبل:

انقر للتشغيل. من مشروع FlashPortrait، أمثلة متنوعة لتشغيل التمثيلات من خلال مقاطع الفيديو المصدر. في هذه الحالة، لا يهم ما الجانب الذي يقع عليه النطاق “المعقول”، إذا كان هناك أي جانب. المصدر 

ومع ذلك،随着 توسيع لوحة جين إيه آي وتصبح الإخراج أكثر تعقيدًا، انتشرت مشكلة التشابك إلى العديد من المجالات الأخرى – وتتم إصلاحها حاليًا بواسطة بعض الحيل القديمة والرخيصة. إذا كنت لا تعرف ما هي هذه الحيل، قد يكون لديك نظرة أكثر إيجابية حول مدى سرعة تقدم فيديو وصور الذكاء الاصطناعي وتخطي عيوبه القديمة.

القطط المتحدثة

من المفترض أن يكون واضحًا لماذا كان من الصعب فصل الهوية والعاطفة في الأنظمة القديمة للتعدين العميق من عام 2017. كان ذلك لأن هناك الكثير من البيانات من نوع معين، أو نسخة معينة من نوع مهم من البيانات، مما يؤدي إلى انحياز توزيعي؛ و / أو ب) لم تكن معمارية النموذج كافية لمهام فصل هذه الجودة، وتended إلى “لصقها معًا” في وقت الاستدلال، trừ إذا كان المستخدم يأخذ رعاية غير عادية لضمان توازن في قاعدة البيانات.

من أجل نفس السبب، ظهرت مشاكل مماثلة في عدد من نماذج الفيديو المفتوحة والمملوكة في السنوات القليلة الماضية، على الرغم من أنهم كانوا يخضعون لمستويات أكبر من الانتقاد حول الوهم، و نقص الرقابة، ومواضيع أخرى متنوعة.

على سبيل المثال، في نظام Wan2.+ ، وجد العديد من المستخدمين أنه من الصعب جداً منع الشخصيات المولدة من التحدث المستمر، وأحيانًا من الصعب منعهم من النظر إلى الكاميرا.

تسبق مشكلة “النظر إلى الكاميرا” (أو كسر الحائط الرابع) ظهور أنظمة 합성 الصور فقط، بسبب انتشار صور “النظر إلى الكاميرا” في مجموعات بيانات الويب المخترقة مثل LAION.

تأتي مشكلة الشخصيات “المتحدثة” من وفرة فيديوهات “المؤثرين” على يوتيوب، والتي توفر بشكل طبيعي آلاف الساعات من الخطاب المباشر للكاميرا، غالبًا ما يتم تنسيقها في مجموعات بيانات حيث يمكن للعلماء البحث غسيل الويب عن طريق توفير سياق أكاديمي.

لكن ما لم يكن المنشئون الأصليون أو لاحقًا يأخذون رعاية لتحديد عدد الفيديوهات من هذا النوع، وبالتالي موازنة بينها وبين أنواع أخرى من اللقطات، فإن انحيازًا شديدًا سيتم تطويره في نموذج الفيديو، والذي سيتطلب معالجة عن طريق علاجات قائم على الدفع و أنظمة مساعدة خارجية.

مواجهة مشكلة “التحدث” في Wan، وجد مستخدم Reddit u/Several-Estimate-681 حلاً يعتمد على إعداد في نظام Infinite Talk V2V – إطار مصمم لتشجيع نوع “المؤثر” الم-talky – والذي يسمح للمستخدم بتصميت الشخصية المرسومة:

انقر للتشغيل. فقط استمع – حلاً لتحقيق انتباه الشخصية في Wan2.+. المصدر 

من الواضح أن هذه الأنواع من الحيل لا تمثل حلولاً معمارية منخفضة المستوى، وغياب الحلول الحقيقية التي يتم اكتشافها وتنفيذها من قبل مصممي النماذج الأساسية (لأن الهواة العاديين لا يملكون عادة ملايين الدولارات لإعادة إنشاء أو تحسين مثل هذا العمل)، هذا يعني أن لعبة “التشابك” سوف يتم إعادة ضبطها إلى الصفر عند إصدار الإصدار التالي.

رخيص وهش

لا يوجد شيء في هيكل الانتشار نفسه يجعل هذه المشاكل حتمية؛ في الواقع، إذا كان هناك طريقة لتطبيق التكريس الفعّال والفحص والتعليق والتعيين عالي الجودة لمجموعات بيانات ضخمة تحتوي على بيانات تصل إلى الملايين، فمن المحتمل أن تختفي معظم هذه المشاكل.

然而، فإن هذا المستوى من الاهتمام بال细节 سيكون مشابهًا لمشروع مانهاتن من حيث اللوجستيات والنطاق والموارد والجهد طويل الأمد المطلوب. في مناخ حيث يمكن أن يبطل نموذج معماري جديد أو حتى إصدار نموذج معماري جديد مدى هذا الجهد، لا يوجد إرادة حالية لاتخاذ هذا النوع من الالتزام.

نتيجة لذلك، بقاء الأرخص Approaches المفضل، مثل توسيع البيانات، والذي، عند تطبيقه بحرية و على مجموعات بيانات فيديو خاطئة، يمكن أن يؤدي إلى نتائج مضحكة:

因为 توسيع البيانات غالبًا ما ي đảo ngược اتجاه مقاطع الفيديو في قاعدة البيانات، يمكن للنموذج أن يتعلم أحيانًا بعض “الحركات المستحيلة”. – المصدر

ومع ذلك، في المجموع، فإن الصخور التي تتدحرج إلى أعلى والشخصيات التي تنكسر بالدخول إلى “وضع المؤثر” تميل إلى أن تُعتبر أمثلة على الضرر الجانبي في الأنظمة التوليدية التي يمكن، على الرغم من هذه الأخطاء والآخيلة، أن تُحفز لتحقيق نتائج مثيرة للإعجاب و عناوين رئيسية كافية.

حلول قوالبية

في الفترة الحالية، تتمتع مئات من مجالات الفيديو التوليدية،几乎 جميعها تنتهك إلى حد ما مجموعة جديدة من القوانين والضغط ضد جين إيه آي، بتجربة وقتها في الحوض قبل إزالة هذه الخدمات التجارية بواسطة إنفاذ القانون أو قوائم الحظر أو أنواع أخرى من إزالة المنصة.

المواقع الأكبر والأكثر شهرة من هذا النوع، مثل Kling و Grok، تميل إلى اتباع بعض أشكال الرقابة الذاتية (في النهاية)، أو الاستجابة للانتقادات bằng تغيير أنواع المحتوى التي تسهلها منصاتهم للمستخدمين.

لكن وراء هذه الأسماء الكبيرة، هناك مئات من العمليات التي تنتشر بسرعة، والتي تقدم باستمرار لتحقيق الطلب على أنواع جديدة (وأحيانًا أكثر تطرفًا) من المحتوى.

تمنع هذه الأنواع من التمويل منخفض التكلفة التكلفة العالية والجهد المطلوب لتدريب نماذج أساسية من الصفر. غالبًا ما يتم استبعاد حتى التحسين، الذي يكلف بكثير أقل.

لذلك، تقدم هذه المواقع “قوالب”، والتي تتصرف بنسبة 100٪ مثل نماذج LoRAs المخصصة، والتي تم استخدامها بواسطة هواة الذكاء الاصطناعي لمدة أكثر من أربع سنوات الآن، لتدريب أي هوية مرغوبة، وأسلوب، وكائن، و (في حالة فيديوهات LoRAs) حركة أو إجراء في نماذج LoRA مخصصة.

مع LoRA بين المستخدم ونموذج أساسي، ستكون النتائج التي تم الحصول عليها محددة جدًا لما تم تدريب LoRA عليه، وسيتم إعادة إنتاج المواد الخاصة به بشكل جيد، ولكنها ستفرض أيضًا هذه المواد في أي طلب على الإطلاق (إذا سمحت المواقع جين إيه آي الفيديو بهذا المستوى من التحكم – لا تفعل؛ إنها توفر فقط قالب إجراء اختياري، وتفسر إدخال نص / صورة / فيديو المستخدم بالطريقة الأكثر احتمالاً لتحقيق تطبيق ناجح للقالب).

في دراسة حديثة صينية من عام 2024، يُقترح أن حلًا للتشابك قد لا يكون ضروريًا على الإطلاق لمعالجة المشاكل التي يطرحها. تاريخيًا، هذا صحيح، منذ أن تم التغلب على العديد من المشاكل الصعبة في رؤية الكمبيوتر ليس عن طريق حلها، ولكن من خلال التغلب عليها من خلال تقنيات ونهج جديدة تمامًا.

حتى ظهور منافس منفصل، يبدو أننا سنستمر في تطبيق إصلاحات سريعة ومرتدة لعيوب جين إيه آي وقيودها، ونتحمل التقييمات الزائدة لل弾性 و مرونة نماذج أساسية.

نشر لأول مرة يوم الإثنين، 23 مارس 2026