قد يكون إنشاء مقاطع فيديو مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي مُكلفًا ومُقيِّدًا. يرغب العديد من المُبدعين والمُطوِّرين في مزيد من التحكُّم والتخصيص، والأهم من ذلك، في بديل مجاني ومفتوح المصدر.
إذا سئمت من محدودية الوصول، فلدينا بعض البدائل القوية مفتوحة المصدر لبرنامج Runway . جميعها توفر إنشاء فيديوهات عالية الجودة دون أي قيود على الاشتراك. لمعرفة المزيد عن ميزاتها، تابعنا حتى النهاية. هيا بنا نبدأ!
أفضل البدائل مفتوحة المصدر لـ Runway
فيما يلي بعض من أفضلها التي يمكنك الاطلاع عليها:
1. Stable Video Diffusion
بما أن Stable Video Diffusion مفتوح المصدر، يُمكن لأي شخص استخدامه، وتعديل ميزاته، أو دمجه في مشاريع أخرى. فهو يُتيح للفنانين والمطورين ومنشئي المحتوى تجربة مقاطع فيديو مُولّدة بالذكاء الاصطناعي دون قيود.
دعونا نلقي نظرة على أفضل ميزاته بالتفصيل:
تكامل المطور
يأتي Stable Video Diffusion مزودًا بواجهة برمجة تطبيقات (API)، مما يتيح للمطورين دمجه في تطبيقاتهم. يُعد هذا مفيدًا للمبرمجين الذين يرغبون في إضافة تقنية إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي إلى برامجهم دون الحاجة إلى بناء كل شيء من الصفر.
نظرًا لأنه مفتوح المصدر، يمكن للمطورين أيضًا تحسين الأداة أو تخصيصها لتناسب مشاريعهم.
مقاطع فيديو عالية الدقة
يُنتج Stable Video Diffusion مقاطع فيديو بدقة 576×1024 بكسل. تتراوح مدة الفيديو بين ثانيتين و5 ثوانٍ. هذا مثالي للرسوم المتحركة والمقاطع القصيرة والمؤثرات البصرية. علاوة على ذلك، يُمكن للمستخدمين إنشاء أنماط فيديو مختلفة عن طريق ضبط المُدخلات والنموذج.
معدلات إطارات قابلة للتخصيص
يمكن للمستخدمين التحكم في معدل إطارات مقاطع الفيديو الخاصة بهم، بالاختيار بين 3 و30 إطارًا في الثانية (FPS). تُنشئ الأداة تسلسلات فيديو تتراوح بين 14 و25 إطارًا ، حسب الطرازات المُختارة.
تحويل الصور إلى مقاطع فيديو
يُضفي Stable Video Diffusion حيوية على الصور الثابتة بإضافة الحركة. يدرس الصورة ويُنشئ إطارات جديدة لتحريكها. يُعد هذا خيارًا رائعًا إذا كنت ترغب في تحريك الصور دون الحاجة إلى العمل إطارًا تلو الآخر.
2. AnimateDiff
AnimateDiff وحدة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر بالكامل، تُضفي الحركة على الصور الثابتة باستخدام رسوم متحركة قائمة على الانتشار. بخلاف أدوات الذكاء الاصطناعي الحصرية، فإن AnimateDiff متاح مجانًا للجميع. بُني على Stable Diffusion، مما يسمح للمطورين والباحثين بتجربة توليد الحركة المدعوم بالذكاء الاصطناعي دون قيود.
يمكنك العثور على الكود المصدري لـ AnimateDiff على GitHub ، وهو مُحسّن باستمرار من قِبل مجتمع الذكاء الاصطناعي. لذا، إذا كنت تبحث عن بديل مفتوح المصدر Runway ، فإن AnimateDiff خيار ممتاز لك.
وفيما يلي ميزاته الرئيسية الأخرى:
الرسوم المتحركة المتكررة
يمكن AnimateDiff إنشاء رسوم متحركة متكررة سلسة، مما يجعله مثاليًا لـ:
- خلفيات متحركة
- شاشات التوقف
- عمل فني رقمي.
لذا، يساعد AnimateDiff الكتاب والرسامين المتحركين ومنشئي المحتوى على تطوير مفاهيم القصة أو مقاطع الفيديو التوضيحية المتحركة.
تحرير الفيديو والتلاعب به
يتضمن AnimateDiff ميزة تحويل الفيديو إلى فيديو، مما يتيح للمستخدمين تحرير ومعالجة مقاطع الفيديو الحالية باستخدام الذكاء الاصطناعي. وبمساعدة ControlNet، يمكن للمستخدمين إزالة أو إضافة أو تعديل عناصر في الفيديو من خلال توفير تعليمات نصية.
سير العمل الإبداعي
يمكن للفنانين والمبدعين دمج AnimateDiff في عمليتهم الإبداعية لإنشاء لوحات قصصية ورسوم متحركة ومعاينات بصرية بسرعة. تُعد هذه الميزة مفيدة بشكل خاص خلال مرحلة التخطيط لمشاريع الرسوم المتحركة.
3. genmo
genmo هو مختبر أبحاث ذكاء اصطناعي يُركز على إنتاج مقاطع فيديو مفتوحة المصدر. ولأن النموذج مفتوح المصدر، يُمكن لأي شخص المساهمة فيه، مما يُساعد على تحسينه وتطويره مع مرور الوقت. يُمكن للمطورين والباحثين الوصول إلى شيفرته ودمجها في مشاريعهم الخاصة.
نموذجهم الرئيسي، Mochi 1 ، يُعدّ تقدمًا كبيرًا في مجال الرسوم المتحركة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فهو يسمح للمستخدمين بإنشاء مقاطع فيديو سلسة وعالية الجودة من خلال وصف نصي.
فيما يلي الميزات الرئيسية التي تجعل genmo بديلاً رائعًا لـ Runway.
إمكانية الوصول مفتوحة المصدر
تم إصدار Mochi 1 بموجب ترخيص Apache 2.0 ، ما يعني أنه مجاني للاستخدام الشخصي والتجاري. بخلاف أدوات فيديو الذكاء الاصطناعي الاحتكارية التي تتطلب اشتراكات مدفوعة، يتيح genmo الوصول الكامل إلى نموذجه، بما في ذلك أوزانه وبنيته.
حركة عالية الدقة
يُنتج Mochi 1 مقاطع فيديو بمعدل 30 إطارًا في الثانية (FPS)، مما يضمن حركة سلسة وواقعية. يُساعد هذا المعدل على جعل الرسوم المتحركة تبدو طبيعية، متجنبًا التقطع الذي يُشاهد عادةً في مقاطع الفيديو المُولّدة بالذكاء الاصطناعي.
الالتزام القوي والسريع
من أفضل ما يميز لعبة موتشي 1 من جينمو هو دقة اتباعها للتعليمات. فعندما تُوجّه إليها رسالة نصية، تلتزم بالتفاصيل، وتتأكد من تطابق الشخصيات والإعدادات والحركات في الفيديو تمامًا مع ما وصفته.
4. Hunyuan Video
يُعدّ Hunyuan Video أحد أكثر نماذج توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تقدمًا ومفتوح المصدر المتاحة حاليًا. بـ 13 مليار معلمة، يُعدّ من أكبر النماذج المتاحة للعامة في هذا المجال.
من خلال جعل Hunyuan Video مفتوح المصدر، تمنح Tencent المطورين والمبدعين حرية التجربة والتحسين وتشكيل مستقبل إنشاء الفيديو المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Hunyuan Video:
13 مليار معلمة
يحتوي Hunyuan Video على 13 مليار مُعامل، مما يجعله أكبر نموذج مفتوح المصدر لتوليد الفيديو بتقنية الذكاء الاصطناعي. يُحدد عدد المُعاملات في نموذج الذكاء الاصطناعي قدرته على معالجة محتوى فيديو مُعقد وتوليده. كلما كان النموذج أكبر، زادت تفاصيله، وانسيابية حركته، وزاد اتساق المشهد.
حركة عالية الجودة
يستخدم Hunyuan Video مُشفّرًا ذاتيًا متغيرًا ثلاثي الأبعاد (3D VAE) متطورًا لإنشاء حركة طبيعية. يُمكّن هذا النموذج من التنبؤ بالإطارات وتوليدها بسلاسة، مما يجعل الحركات تبدو واقعية بدلًا من أن تكون آلية أو متقطعة.
مُشفِّر نص MLLM
يتميز Hunyuan Video بمشفر نص MLLM (نموذج اللغة الكبير متعدد الوسائط)، مما يعني أنه يفهم مطالبات النص التفصيلية بشكل أكثر دقة من العديد من نماذج الفيديو الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
عندما يقدم المستخدمون وصفًا، يقوم النموذج بمعالجة معنى الكلمات وتمثيلها المرئي، مما يضمن أن الفيديو الناتج يتطابق مع الطلب.
أفضل أداء في فئته
يتفوق Hunyuan Video على النماذج المتطورة السابقة في محاذاة النصوص وجودة الفيديو. ووفقًا لموقعه الرسمي، فإنه يحقق:
- دقة 68.5% في محاذاة النص مع الفيديو، مما يعني أن الفيديو النهائي يتطابق بشكل وثيق مع وصف المستخدم.
- 96.4% درجة جودة بصرية، مما يضمن مخرجات حادة ومحددة جيدًا.
دقة عالية الدقة
يُنتج Hunyuan Video مقاطع فيديو بدقة متعددة، بدقة أصلية 1280×720 بكسل. هذا يجعله مناسبًا لـ:
- وسائل التواصل الاجتماعي
- دعاية
- تعليم
- ترفيه.
خاتمة
باختصار، ناقشنا في هذا الدليل المفصل بعضًا من أفضل بدائل Runway مفتوحة المصدر. جميع هذه الأدوات مجانية ومفتوحة المصدر، ومتاحة لك لاستكشافها اليوم. جرّبها بنفسك!