ระบบกล้อง Veo 3 ที่มีความสามารถในการถ่ายภาพเชิงคำนวณขั้นสูง แสดงให้เห็นถึงการก้าวข้ามที่สำคัญในด้านการจับภาพและการสร้างเนื้อหาทางสายตาที่น่าดึงดูด ความสามารถในการจัดการคำสั่งวิดีโอแนวตั้งซึ่งมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น TikTok, Instagram Reels และ YouTube Shorts เป็นคุณสมบัติสำคัญ แพลตฟอร์มเหล่านี้เติบโตจากเนื้อหาที่มีความยาวสั้นและมีสุนทรียภาพ โดย Veo 3 มีเป้าหมายในการทำให้กระบวนการสร้างง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม คำถามเกี่ยวกับการที่คำสั่งวิดีโอแนวตั้งของ Veo 3 สนับสนุนการควบคุมความลึกโดยตรงหรือไม่นั้น เป็นเรื่องที่น่าสนใจ การควบคุมความลึกหมายถึงความสามารถในการจัดการพื้นที่ในการโฟกัสภายในภาพ โดยการเบลอพื้นหลัง (หรือพื้นหน้า) เพื่อแยกวัตถุออกมาและสร้างความรู้สึกของความลึก ซึ่งมักจะทำได้ผ่านฟีเจอร์ที่ปรับค่ารูรับแสงในกล้องถ่ายภาพแบบดั้งเดิมหรือใช้เอฟเฟกต์โบเก้เชิงคำนวณในสมาร์ทโฟน สำหรับ Veo 3 จำเป็นต้องวิเคราะห์ว่าวิธีการจัดการคำสั่งวิดีโอแนวตั้งนั้นจัดการท่อการสร้างภาพรวมอย่างไร เพื่อให้เข้าใจถึงศักยภาพในการรวมการควบคุมความลึกนี้
Anakin AI
ก่อนที่จะไปลึกลงไป มันสำคัญที่ต้องเข้าใจวิธีการควบคุมความลึกที่ใช้กันทั่วไป ในการถ่ายภาพแบบดั้งเดิม สิ่งนี้จะเกิดขึ้นจากการปรับค่ารูรับแสง ซึ่งควบคุมขนาดของการเปิดของเลนส์ ค่ารูรับแสงที่กว้างขึ้น (หมายเลข f ต่ำ เช่น f/1.8) จะส่งผลให้เกิดความลึกตื้น หมายความว่ามีช่วงระยะห่างจากกล้องเพียงแค่แคบที่อยู่ในโฟกัสคมชัด ในขณะที่พื้นหลังและพื้นหน้าจะถูกเบลอ เทคนิคนี้มักใช้ในการถ่ายรูปบุคคลเพื่อแยกวัตถุออกจากพื้นหลังและสร้างความงามที่น่าดึงดูด ในทางกลับกัน ค่ารูรับแสงที่แคบลง (หมายเลข f สูง เช่น f/16) จะส่งผลให้เกิดความลึกที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งมีระยะห่างที่กว้างขึ้นในโฟกัส การถ่ายภาพภูมิทัศน์มักใช้สิ่งนี้เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างตั้งแต่หินในพื้นหน้าไปจนถึงภูเขาที่อยู่ห่างไกลนั้นคมชัด ในการถ่ายภาพเชิงคำนวณ ผลลัพธ์เหล่านี้สามารถเลียนแบบและแม้กระทั่งเพิ่มขึ้นได้ผ่านการประมวลผลทางอัลกอริธึม โดยการวิเคราะห์ภาพเพื่อตรวจจับวัตถุและเลือกเบลอพื้นหลัง แม้หลังจากที่ถ่ายภาพไปแล้ว การเข้าใจพื้นฐานเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินความเป็นไปได้ของการควบคุมความลึกภายในระบบคำสั่งวิดีโอแนวตั้งของ Veo 3
การถ่ายภาพเชิงคำนวณได้ปฏิวัติการควบคุมความลึก โดยเฉพาะในสมาร์ทโฟน เทคนิคต่างๆ เช่น โหมดการถ่ายภาพบุคคลซึ่งตอนนี้มีอยู่ทั่วไปรวมถึงการใช้ الگอริธึมเพื่อคำนวณแผนที่ความลึกของภาพ แผนที่ความลึกจะเข้ารหัสระยะห่างของทุกพิกเซลจากกล้อง ขึ้นอยู่กับแผนที่ความลึกนี้ โทรศัพท์สามารถเบลอพื้นหลังหรือพื้นหน้าเพื่อจำลองผลของความลึกตื้นซึ่งมักทำได้ผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น Gaussian blur หรืออัลกอริธึมที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งพิจารณาคุณสมบัติของเลนส์และจำลองเอฟเฟกต์โบเก้ที่สมจริงมากขึ้น พลังของการถ่ายภาพเชิงคำนวณอยู่ที่ความสามารถในการสร้างเอฟเฟกต์เหล่านี้แม้ด้วยเซ็นเซอร์กล้องขนาดเล็กและรูรับแสงที่คงที่ เปิดโอกาสในการสร้างสรรค์ที่ก่อนหน้านี้สามารถเข้าถึงได้เฉพาะกับอุปกรณ์ที่มีความเชี่ยวชาญมากกว่า กล้อง Veo 3 ที่มีความสามารถในการประมวลผลขั้นสูงอาจใช้เทคนิคการถ่ายภาพเชิงคำนวณอย่างกว้างขวาง ทำให้มันเป็นผู้สมัครที่แข็งแกร่งสำหรับการสนับสนุนการควบคุมความลึกในคำสั่งวิดีโอแนวตั้งของมัน
Veo 3 ไม่เพียงแต่เป็นกล้องเท่านั้น มันเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการสร้างวิดีโอ มันอาจรวมถึงส่วนประกอบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย เช่น เซ็นเซอร์ภาพขั้นสูง โปรเซสเซอร์ที่มีประสิทธิภาพ และอัลกอริธึมที่ซับซ้อนสำหรับการประมวลผลภาพ การรู้จำวัตถุ และการเข้าใจฉาก ระบบคำสั่งวิดีโอแนวตั้งของมันอาจสร้างขึ้นจากฐานนี้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุผลลัพธ์ที่ต้องการของวิดีโอผ่านภาษาธรรมชาติหรือสัญญาณทางสายตา ระบบจะใช้คำสั่งเหล่านี้เพื่อชี้นำพารามิเตอร์การถ่ายภาพของกล้องและอัลกอริธึมการประมวลผลหลังจากนั้นผลลัพธ์จะถูกสร้างเป็นวิดีโอที่ต้องการ เพื่อประเมินศักยภาพในการควบคุมความลึก เราต้องเข้าใจว่าระบบตีความและรวมข้อมูลจากคำสั่งเหล่านี้อย่างไร และมันใช้ความสามารถในการคำนวณอย่างไรในการจัดการรายละเอียดของฉาก จำเป็นต้องพิจารณาว่าอัลกอริธึมของมันในปัจจุบันมีตัวเลือกใดๆ ในการปรับโฟกัสหรือเชียนพื้นที่ความลึกตื้นหรือไม่
คำถามหลักอยู่ที่ความสามารถของซอฟต์แวร์ของ Veo 3 และความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้อยู่ภายในคำสั่งวิดีโอแนวตั้ง หากคำสั่งระบุออกมาอย่างชัดเจนว่าให้มุ่งเน้นไปที่วัตถุเฉพาะหรือสร้างพื้นหลังที่เบลอ ระบบจะต้องสามารถตีความคำแนะนำเหล่านี้และใช้ الگอริธึมที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น คำสั่งที่ว่า "บันทึกวิดีโอแนวตั้งของคนในร้านกาแฟ โดยมีพื้นหลังที่เบลอ" ต้องการให้ระบบระบุบุคคล แยกบุคคลออกจากพื้นหลัง และจากนั้นใช้เอฟเฟกต์การเบลอพื้นหลังตามข้อมูลความลึกที่มีอยู่ สิ่งนี้สามารถทำได้ผ่านการประเมินความลึกแบบเรียลไทม์หรือโดยการใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งสามารถอนุมานความลึกจากภาพเดียว ความซับซ้อนของการใช้งานนี้จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อคุณภาพและความสมจริงของเอฟเฟกต์ความลึกของสนามที่เกิดขึ้น นอกจากนี้ ความซับซ้อนยังเพิ่มขึ้นเมื่อต้องจัดการกับฉากที่มีพลศาสตร์ซึ่งการติดตามและการปรับโฟกัสต้องเกิดขึ้นอย่างราบรื่น
มีหลายวิธีที่ Veo 3 อาจนำไปใช้การควบคุมความลึกภายในคำสั่งวิดีโอแนวตั้งของมัน วิธีการหนึ่งคือการเสนอพารามิเตอร์เฉพาะหรือคำหลัก within คำสั่งที่ควบคุมความลึกของสนามโดยตรง ยกตัวอย่างเช่น ผู้ใช้อาจสามารถระบุค่าหมายเลข f ที่ต้องการหรือปริมาณเบลอที่จะใช้กับพื้นหลัง สิ่งนี้จะให้ระดับการควบคุมที่ละเอียดมากขึ้นแต่บางทีอาจจำเป็นต้องใช้ความรู้ทางเทคนิคจากผู้ใช้ วิธีการอีกรูปแบบหนึ่งคือใช้ความเข้าใจเชิงพาณิชย์ต่อคำสั่งในการอนุมานความลึกของสนามโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น หากคำสั่งมีคำว่า "โหมดบุคคล" ระบบอาจใช้ความลึกตื้นเพื่อแยกวัตถุโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้จะเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้นแต่บางทีอาจให้การควบคุมที่น้อยกว่าต่อผลลัพธ์สุดท้าย สุดท้าย Veo 3 อาจ incorporateโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายความลึกของสนามที่ต้องการตามเนื้อหาของวิดีโอ โมเดลเหล่านี้สามารถเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของวิดีโอที่มีเอฟเฟกต์ความลึกที่แตกต่างกัน ทำให้ระบบสามารถนำไปใช้ความลึกของสนามที่เหมาะสมโดยอิงจากลักษณะของฉากและวัตถุ
ในขณะที่มุมมองของการควบคุมความลึกในคำสั่งวิดีโอแนวตั้งของ Veo 3 นั้นน่าตื่นเต้น เป็นเรื่องสำคัญที่ต้องรับรู้ถึงข้อจำกัดและความท้าทายที่เกี่ยวข้อง ความท้าทายหนึ่งที่สำคัญคือค่าใช้จ่ายในการประมวลผลข้อมูลเพื่อประเมินความลึกในเวลาจริงและการเบลอ อัลกอริธึมเหล่านี้อาจมีค่าใช้จ่ายในการประมวลผลที่สูงโดยเฉพาะสำหรับวิดีโอที่มีความละเอียดสูง อีกความท้าทายคือการรับประกันความถูกต้องของการประเมินความลึก โดยเฉพาะในฉากที่ซับซ้อนซึ่งมีการอุดตันหรือพื้นผิวที่มีการสะท้อน ความไม่ถูกต้องในการประเมินความลึกสามารถนำไปสู่อาร์ติเฟกต์และเอฟเฟกต์การเบลอที่ดูไม่เป็นธรรมชาติ นอกจากนี้ การสร้างเอฟเฟกต์โบเก้ที่สมจริงอาจทำได้ยาก ซึ่งต้องการอัลกอริธึมที่ซับซ้อนที่จำลองลักษณะของเลนส์จริง นอกจากนี้ การเลือกลึกของสนามในด้านศิลปะเป็นเรื่องที่มีความเห็นและเกี่ยวข้องลึกซึ้งกับข้อความโดยรวมและอารมณ์ที่สื่อสารโดยภาพ การจับภาพลักษณะละเอียดนี้ด้วยระบบอัตโนมัติเป็นความท้าทายที่สำคัญ แม้แต่ระบบที่มีความก้าวหน้าที่สุดก็ยังอาจไม่สามารถเลียนแบบความแม่นยำที่ได้มาจากช่างภาพที่มีทักษะได้
อนาคตของการควบคุมความลึกในการสร้างวิดีโอด้วย AI รวมถึงระบบเช่น Veo 3 มีแนวโน้มที่เป็นไปได้ บทบาทของคอมพิวเตอร์ยังคงเพิ่มขึ้นและการเรียนรู้ของเครื่องจะมีความซับซ้อนมากขึ้น เราสามารถคาดหวังว่าจะเห็นเอฟเฟกต์ความลึกที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และมีความสมจริงในวิดีโอแนวตั้งมากขึ้น การนำ AI เข้ามาจะเป็นปัจจัยสำคัญในการเอาชนะข้อจำกัดและความท้าทายหลายประการในปัจจุบัน ระบบในอนาคตอาจสามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำนายความลึกของสนามที่ต้องการโดยอิงจากบริบทของฉาก ลักษณะของวัตถุ และแม้กระทั่งความชอบทางสไตล์ของผู้ใช้ นอกจากนี้ การรวมข้อมูลความลึก เช่น LiDAR อาจให้ข้อมูลด้านความลึกที่แม่นยำมากขึ้น นำไปสู่ผลลัพธ์ที่สมจริงและน่าดึงดูดยิ่งขึ้น สิ่งนี้จะเปิดโอกาสใหม่ในการสร้างสรรค์สำหรับผู้สร้างวิดีโอแนวตั้ง โดยช่วยให้พวกเขาเล่าเรื่องราวได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและมีผลกระทบทางสายตา
โดยสรุป คำถามเกี่ยวกับว่าคำสั่งวิดีโอแนวตั้งของ Veo 3 สนับสนุนการควบคุมความลึกหรือไม่นั้นซับซ้อนและขึ้นอยู่กับการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงและความสามารถของระบบ ในขณะที่มีความเป็นไปได้ทางเทคนิคในการรวมการควบคุมความลึกผ่านการถ่ายภาพเชิงคำนวณและอัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนโดย AI ความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และประสบการณ์ของผู้ใช้ในฟีเจอร์เช่นนี้จะแตกต่างกันไปตามการออกแบบ เมื่อเทคโนโลยียังคงก้าวหน้า มันเป็นที่แน่ชัดว่าการควบคุมความลึกจะกลายเป็นฟีเจอร์ที่พบเห็นบ่อยๆ ในเครื่องมือการสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น Veo 3 ซึ่งช่วยให้ผู้สร้างมีการควบคุมที่มากขึ้นเกี่ยวกับองค์ประกอบทางภาพของวิดีโอของพวกเขา ศักยภาพในการสร้างเนื้อหาที่น่าดึงดูดและน่าสนใจสำหรับแพลตฟอร์มวิดีโอแนวตั้งนั้นมีมาก ทำให้เป็นพื้นที่ที่ควรมีการสำรวจ ความสามารถของผู้ใช้ในการสร้างเรื่องราวที่ดึงดูดและประสบการณ์ที่ดื่มด่ำจะได้รับการพัฒนาอย่างมากจากฟังก์ชันนี้ อนาคตสดใสสำหรับเครื่องมือที่เข้าถึงง่ายและมีเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าในการแก้ไขวิดีโอ
