پرش به محتوای اصلی
آخرین اخبار
۲ وایر پاداش مطالعه

معرفی مدل ویدیوساز FLUX 3 Max؛ تولید ویدیوی ۱۰ ثانیه‌ای در کمتر از ۱۳ ثانیه

انتشار:۱۰ آبان ۱۴۰۵(۲ دقیقه پیش)
۲ دقیقه زمان مطالعه
۰ دیدگاه
اشتراک و پسندیدن

بخش پژوهشی fal Research با همکاری Black Forest Labs از مدل ویدیوساز FLUX 3 Max رونمایی کرد. این نسخه ارتقایافته با بهینه‌سازی فرایند استنتاج، می‌تواند یک ویدیوی ۱۰ ثانیه‌ای را تنها در ۱۲٫۴۵ ثانیه تولید کند و کیفیت بالاتری نسبت به نسخه اولیه ارائه دهد.

معرفی مدل ویدیوساز FLUX 3 Max؛ تولید ویدیوی ۱۰ ثانیه‌ای در کمتر از ۱۳ ثانیه

در یک نگاه (نکات کلیدی خبر)

خلاصه مهم‌ترین نکات و تحولات این گزارش برای مطالعه سریع

  • مدل جدید FLUX 3 Max حاصل بازتنظیم و بهینه‌سازی مدل پایه FLUX 3 توسط تیم fal Research است و برای تولید ویدیو از متن و تصویر به کار می‌رود.
  • این مدل با بهینه‌سازی عمیق فرایند استنتاج موفق شده یک ویدیوی ۱۰ ثانیه‌ای را در حدود ۱۲ ثانیه تولید کند که بیش از ۲۶ برابر سریع‌تر از رقبا است.
  • ارزیابی‌های اولیه نشان می‌دهد این مدل ویدیوساز با ۴۷ امتیاز بهبود در شاخص کیفی در ردیف برترین ابزارهای تولید ویدیوی هوش مصنوعی قرار می‌گیرد.

معرفی

مدل FLUX 3 Max یک مدل پیشرفته تولید ویدیو است که در اکتبر ۲۰۲۶ توسط fal Research و با همکاری Black Forest Labs (BFL) معرفی شد. این سیستم یک نسخه پس‌آموزش‌دیده (Post-trained) از مدل پایه FLUX 3 به‌شمار می‌رود؛ تیم fal با استفاده از وزن‌های FLUX 3 و اعمال بهینه‌سازی‌های اختصاصی در مراحل پس‌آموزش و فرایند استنتاج، کیفیت خروجی و سرعت اجرای آن را ارتقا داده است.

این ابزار در پلتفرم fal برای سناریوهای تولید متن به ویدیو (text-to-video)، تصویر به ویدیو (image-to-video) و فریم‌های کلیدی به ویدیو (keyframes-to-video) در دسترس قرار دارد. این مدل از همان رویکرد موفقی پیروی می‌کند که fal پیش‌تر در مدل H3 Max با استفاده از وزن‌های متن‌باز MiniMax H3 به کار گرفته بود.

توضیحات و جزئیات فنی

نکات کلیدی

  • سازندگان مدل: بخش fal Research (شاخه تحقیقاتی پلتفرم رسانه‌های مولد fal.ai) همراه با Black Forest Labs، آزمایشگاه خالق خانواده مدل‌های FLUX، این مدل را توسعه داده‌اند.
  • ماهیت پروژه: این اثر یک مدل پایه جدید محسوب نمی‌شود، بلکه نسخه پس‌آموزش‌دیده مدل FLUX 3 است؛ پژوهش‌های مدل پایه بر عهده BFL بوده و fal مراحل پس‌آموزش و بهینه‌سازی سرعت استنتاج را اجرا کرده است.
  • سرعت تولید: در آزمون‌های اختصاصی پلتفرم fal، این مدل یک ویدیوی ۱۰ ثانیه‌ای را ظرف ۱۲٫۴۵ ثانیه تولید می‌کند؛ در حالی که این زمان برای مدل Seedance 2.5 برابر با ۲۷۷٫۸۰ ثانیه است. به گفته fal، این دستاورد نشان‌دهنده ۲۶٫۵ برابر سرعت بیشتر و کاهش ۹۶٫۲ درصدی تاخیر در پاسخ‌دهی است.
  • کیفیت بصری: در ارزیابی تصویر به ویدیو در پلتفرم Artificial Analysis، شرکت fal از بهبود ۴۷ امتیازی در رتبه‌بندی Elo نسبت به نسخه اولیه FLUX 3 خبر می‌دهد که آن را در رده برترین مدل‌های ویدیویی قرار می‌دهد.
  • بهبود مداوم: تیم fal اعلام کرده است که فرایند پس‌آموزش FLUX 3 Max همچنان ادامه دارد، از این رو سرعت و کیفیت خروجی آن به‌مرور زمان ارتقا خواهد یافت.

ارتباط با سایر مدل‌ها

  • FLUX 3: مدل پایه شرکت BFL که FLUX 3 Max بر پایه آن توسعه یافته است.
  • FLUX 3 Image Klein: یک مدل تصویری مستقل و کوچک‌تر از خانواده FLUX 3 که توسط BFL طراحی شده است.
  • H3 Max: نخستین مدل ویدیویی پیشروی پس‌آموزش‌دیده در fal Research که بر پایه MiniMax H3 ساخته شد.

تمامی آمارهای بنچمارک بالا بر اساس ادعاهای رسمی شرکت fal در گزارش رونمایی این مدل گردآوری شده است.

راهنمای استفاده

نحوه کار با مدل

  1. گزارش رونمایی را مطالعه کنید: معرفی FLUX 3 Max در وبلاگ fal.
  2. وارد حساب کاربری خود در وبگاه fal.ai شوید و صفحه مدل FLUX 3 Max را از طریق این اطلاعیه برای حالت‌های تبدیل متن به ویدیو، تصویر به ویدیو یا فریم‌های کلیدی به ویدیو باز کنید.
  3. ابتدا عملکرد مدل را در محیط آزمایشی (Playground) مرورگر بررسی کنید و سپس با استفاده از کلید API اختصاصی، آن را از طریق SDKهای رسمی پایتون یا جاوا اسکریپت در برنامه‌های خود فراخوانی نمایید.
  4. برای تبدیل تصویر به ویدیو، یک عکس ثابت را همراه با پرامپت متنی بارگذاری کنید؛ در حالت فریم‌های کلیدی به ویدیو نیز کافی است فریم آغازین و پایانی دلخواه خود را تعیین نمایید.

سناریوهای ایده‌آل

  • تولید و ویرایش پرسرعت کلیپ‌های تبلیغاتی، ویدیوهای شبکه‌های اجتماعی و استوری‌بوردها در پروژه‌هایی که سرعت پاسخ‌دهی و زمان تولید اهمیت بالایی دارد.
  • خطوط پردازشی با ترافیک سنگین که نیازمند تولید شمار بالایی از ویدیوها در بازه زمانی کوتاه هستند.

نکات کاربردی

  • پیش از اجرای پردازش‌های حجیم و دسته‌ای، حتماً صفحه تعرفه‌های پلتفرم fal را بررسی کنید؛ چراکه هزینه تولید ویدیو به ازای هر خروجی محاسبه می‌شود.
  • عملکرد مدل را با پرامپت‌های کاری خود در برابر Seedance 2.5 یا سایر مدل‌ها مقایسه کنید؛ زیرا بنچمارک‌های ارائه‌شده از سوی توسعه‌دهندگان همواره بازتاب‌دهنده شرایط واقعی پروژه‌های شما نیستند.

بازخورد و اشتراک‌گذاری این مطلب

اگر این گزارش برایتان مفید بود، با پسندیدن و اشتراک‌گذاری آن با دیگران، از محتوای تخصصی هوش مصنوعی حمایت کنید.

اشتراک‌گذاری در شبکه‌های اجتماعی:

دیدگاه ها و گفتگوی تخصصی

نظرات خود را با جامعه مخاطبان وایر ای آی در میان بگذارید

۰ دیدگاه

هنوز دیدگاهی برای این مطلب ثبت نشده است

اولین نفری باشید که دیدگاه، تحلیل یا دیدگاه خود را درباره این موضوع با دیگران به اشتراک می گذارد.

مطالب مرتبط و پیشنهادی

پلاگین جدید مایکروسافت، هزینه اجرای ایجنت‌های کدنویسی را تا ۳۰ درصد کاهش می‌دهد
آخرین اخبار

پلاگین جدید مایکروسافت، هزینه اجرای ایجنت‌های کدنویسی را تا ۳۰ درصد کاهش می‌دهد

مایکروسافت با معرفی ابزار متن‌باز TokenEconomizer، راهکاری هوشمندانه برای کاهش چشمگیر هزینه‌های اجرای ایجنت‌های هوش مصنوعی ارائه کرده است. این پلاگین با یاد‌گیری مشخصات پروژه‌ها و حذف ابزارهای غیرضروری، مانع از هدررفت توکن‌ها در وظایف تکراری برنامه‌نویسی می‌شود.

۲ دقیقه مطالعه
۰
۱۰ آبان
رونمایی از شبیهساز رباتیک PrimeSim؛ جهش در آموزش مهارت‌های حرکتی با مدل‌های جهان
آخرین اخبار

رونمایی از شبیهساز رباتیک PrimeSim؛ جهش در آموزش مهارت‌های حرکتی با مدل‌های جهان

شرکت Qiyuan Robotics از شبیهساز نوین PrimeSim برای آموزش و ارتقای مهارت‌های حرکتی ربات‌ها رونمایی کرد. این ابزار مبتنی بر مدل جهان، محیط‌هایی تعاملی و مجازی خلق می‌کند تا نیاز به آزمون و خطای پرهزینه ربات‌ها در دنیای واقعی کمتر شود. بررسی‌ها نشان می‌دهند که یاد‌گیری تقویتی در این بستر، نرخ موفقیت مهارت‌های رباتیک را به‌شکل محسوسی افزایش داده است.

۲ دقیقه مطالعه
۰
۱۰ آبان
تبدیل عکس به مدل سه‌بعدی در کمتر از ۲ ثانیه؛ دستاورد مدل متن‌باز Idol
آخرین اخبار

تبدیل عکس به مدل سه‌بعدی در کمتر از ۲ ثانیه؛ دستاورد مدل متن‌باز Idol

مدل متن‌باز Idol با تکیه بر فناوری گوسیان اسپلتینگ می‌تواند تنها با دریافت یک تصویر دوبعدی، مدل سه‌بعدی کامل اشیاء را در کمتر از دو ثانیه بسازد. این مدل با مصرف حدود ۷٫۲ گیگابایت حافظه ویدئویی، روی کارت‌های گرافیک خانگی اجرا می‌شود و ساخت دارایی‌های سه‌بعدی را بسیار آسان می‌کند.

۲ دقیقه مطالعه
۰
۱۰ آبان