Hailuo 02 Video AI

해루어 02 비디오 AI

개요

해루어 02 비디오 AI는 미니맥시에서 개발한 최첨단 비디오 생성 모델입니다. 이 모델은 Noise-aware Compute Redistribution(NCR)이라는 새로운 아키텍처를 활용하여 텍스트 프롬프트로부터 고품질 비디오 출력을 생성합니다.

주요 목적 및 대상 사용자 그룹

• 주요 목적: 제작자가 텍스트 프롬프트만으로 전례 없는 효율성과 경제성으로 고품질의 복잡한 비디오를 생성할 수 있도록 하여, 비디오 프로덕션에서 더 큰 창의적 자유와 접근성을 제공합니다.
• 대상 사용자 그룹:
  • 콘텐츠 크리에이터: 유튜버, 소셜 미디어 인플루언서, 디지털 아티스트, 독립 영화 제작자 등 빠르고 비용 효율적으로 매력적인 비디오 콘텐츠를 제작하려는 사용자.
  • 마케팅 전문가: 역동적인 비디오 광고, 홍보 자료, 설명 비디오를 제작하려는 기업 및 에이전시.
  • 개발자 및 AI 애호가: 고급 비디오 생성 기능을 자신의 애플리케이션에 통합하거나 최신 인공지능 모델 성능을 탐구하는 데 관심 있는 개인 및 팀.
  • 교육자 및 학생: 교육 콘텐츠, 프레젠테이션 제작 또는 해루어 02 비디오 AI의 창의적 잠재력을 탐구하기 위한 목적.

기능 세부 정보 및 작동 방식

• 텍스트-투-비디오(T2V) 생성: 텍스트 설명(프롬프트)을 동적인 비디오 시퀀스로 변환합니다.
• 고해상도 출력: 기본 1080p 해루어 02 비디오 AI 생성이 가능하여 탁월한 시각적 선명도를 제공합니다.
• 고급 지시 따르기(SOTA): 복잡한 프롬프트를 해석하고 실행하는 데 탁월하여 더 정확하고 원하는 비디오 결과를 도출합니다.
• 강력한 물리적 성능: 체조와 같이 다른 모델에서는 어려운 복잡한 물리적 상호작용 및 움직임을 렌더링하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다.
• 효율적인 아키텍처(NCR): Noise-aware Compute Redistribution을 활용하여 훈련 및 추론 효율성을 2.5배 향상시켜, 사용자 비용 증가 없이 더 큰 모델 매개변수를 가능하게 합니다.
• 확장 가능한 매개변수 및 데이터: 이전 모델보다 3배 더 큰 총 매개변수를 특징으로 하며, 4배 더 많은 데이터를 처리하여 모델의 표현력과 품질을 향상시켰습니다.
• 다양한 출력 해상도/지속 시간: 768p-6s, 768p-10s, 1080p-6s를 포함한 다양한 출력 옵션을 제공하여 다양한 창의적 요구에 부응합니다.
• 지속적인 개선: 생성 속도 향상, 선호도 정렬(안정성/성공률) 개선, T2V/I2V를 넘어선 고급 기능 구현에 중점을 둔 지속적인 개발이 진행 중입니다.

사용자 혜택

• 창의성 발현: 사용자가 고품질의 복잡한 상상력을 비디오를 통해 생생하게 구현할 수 있도록 지원합니다.
• 생산 비용 절감: 해루어 02 비디오 AI는 업계 최고 수준의 경쟁력 있는 비디오 생성 가격을 제공하여 더 많은 사람이 고품질 비디오에 접근할 수 있도록 합니다.
• 시간 절약: 기존 비디오 프로덕션에 필요한 시간과 노력을 크게 줄여줍니다.
• 고품질 출력: 기본 1080p 해상도와 사실적인 물리 시뮬레이션으로 전문가 수준의 비디오를 제공합니다.
• 사용 편의성: 비디오 제작 과정을 간소화하여 기술 진입 장벽을 낮춥니다.
• 경쟁 우위: 복잡한 시나리오에서 많은 경쟁자를 능가하는 최첨단 해루어 02 비디오 AI 모델에 대한 접근을 제공합니다.

호환성 및 통합

• 웹 플랫폼: 해루어 02 비디오 AI 웹 인터페이스를 통해 직접 접근할 수 있습니다.
• 모바일 애플리케이션: 해루어 02 비디오 AI 모바일 앱을 통해 이동 중에도 창작 활동이 가능합니다.
• 오픈 플랫폼 API: 개발자가 해루어 02의 비디오 생성 기능을 자신의 애플리케이션 및 워크플로우에 통합할 수 있도록 API를 제공합니다.

고객 피드백 및 사례 연구

• 긍정적인 반응: 초기 데모 이후 전 세계 크리에이터들로부터 상당한 관심과 긍정적인 피드백을 받았습니다.
• 높은 사용자 참여: 해루어 02 비디오 제품을 사용하는 크리에이터들이 3.7억 개 이상의 비디오를 생성하도록 지원했습니다.
• 산업 인정: 해루어 02 비디오 AI는 인공 분석 비디오 아레나의 초기 버전 테스트에서 전 세계 2위를 차지하며, 경쟁사 대비 강력한 성능을 입증했습니다.
• 아티스트 협업: 복잡한 체조 장면과 같은 것을 생성하는 데 아티스트들이 성공적으로 사용하여 독특한 기능을 입증했습니다.

접근 및 활성화 방법

• 직접 접근: 사용자는 공식 해루어 02 비디오 웹사이트 및 모바일 애플리케이션을 통해 해루어 02에 접근할 수 있습니다.
• API 접근: 개발자는 미니맥시 오픈 플랫폼 API를 통해 모델을 통합할 수 있습니다.
• 단계별 가격 책정: 해상도 및 지속 시간에 따라 다양한 가격 모델을 제공하며, 경쟁력 있고 합리적인 가격으로 책정되었습니다.

Hailuo 02 Video AI란 무엇인가요?

Hailuo 02 Video AI는 미니맥시에서 개발한 최첨단 비디오 생성 모델입니다. 영상 모델의 효과 및 비용 효율성 측면에서 기록을 경신하고, 1080p 기본 해상도, 최첨단 지시 따르기, 생성된 비디오의 극도의 물리적 사실성과 같은 고급 기능을 제공하도록 설계되었습니다.

Hailuo 02 Video AI는 비디오 생성을 어떻게 개선하나요?

Hailuo 02 Video AI는 혁신적인 잡음 인식 컴퓨팅 재분배(NCR) 아키텍처를 통해 비디오 생성을 개선합니다. 이 아키텍처는 훈련 및 추론 효율성을 2.5배 향상시켜 더 큰 매개변수 규모(이전 버전의 3배)와 더 광범위한 데이터 처리(이전 버전의 4배)를 가능하게 합니다. 이는 특히 복잡한 지시 따르기 및 물리적 사실성에서 훨씬 더 나은 성능을 가져옵니다.

Hailuo 02 Video AI의 주요 기능은 무엇인가요?

Hailuo 02 Video AI의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 1080p 기본 해상도

  고화질 비디오를 생성할 수 있습니다.

• 최고 수준의 지시 따르기(SOTA Instruction Following)

  복잡한 프롬프트 및 지시에 매우 잘 반응합니다.

• 극도의 물리적 성능

  체조와 같이 복잡한 물리적 움직임을 정확하게 렌더링할 수 있습니다.

• 비용 효율성

  효율적인 아키텍처 덕분에 업계 최고의 가격을 제공합니다.

Hailuo 02 Video AI는 체조와 같은 복잡한 장면도 처리할 수 있나요?

네, Hailuo 02 Video AI는 체조와 같이 매우 복잡한 장면을 처리할 수 있는 능력으로 잘 알려져 있습니다. 아티스트들은 이 모델이 그러한 복잡한 움직임을 정확하게 렌더링할 수 있는 유일한 모델 중 하나임을 발견했습니다.

Hailuo 02 비디오 AI의 "모두를 위한 지능" 철학은 무엇인가요?

"모두를 위한 지능"은 미니맥시의 핵심 철학으로, 전 세계 창작자들이 상상력을 발휘하고 비디오 제작 품질을 향상시키며 비디오 제작 진입 장벽을 낮추는 동시에 상당한 비용 부담을 주지 않고 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.

잡음 인식 컴퓨팅 재분배(NCR)란 무엇인가요?

잡음 인식 컴퓨팅 재분배(NCR)는 Hailuo 02의 핵심 아키텍처 혁신입니다. 이는 동일한 매개변수 수준에서 훈련 및 추론 효율성을 크게 향상시키는(2.5배) 새로운 아키텍처입니다. 이를 통해 미니맥시는 사용자 비용을 증가시키지 않고 더 큰 매개변수 규모(이전 버전의 3배)를 사용하고 더 많은 데이터(이전 버전의 4배)를 처리할 수 있으며, 이는 더 나은 모델 표현력과 성능으로 이어집니다.

Hailuo 02 Video AI는 어디에서 이용할 수 있나요?

Hailuo 02 Video AI는 Hailuo 비디오 웹 및 앱을 통해, 그리고 미니맥시의 오픈 플랫폼 API를 통해 이용할 수 있습니다.

Hailuo 02 Video AI는 어떤 버전을 제공하나요?

현재 Hailuo 02 비디오_AI는 세 가지 버전(768p-6s, 768p-10s, 1080p-6s)을 제공합니다.

Hailuo 02 Video AI의 향후 개발 계획은 무엇인가요?

Hailuo 02 Video AI의 향후 개발 계획은 다음과 같습니다:

• 생성 속도 향상.
• 선호도 일치 개선 및 안정성 향상.
• Text-to-Video(T2V) 및 Image-to-Video(I2V)를 넘어선 고급 기능 구현.