Meta presenta i nuovi strumenti di watermarking Metaverse e AI

Il team Fundamental AI Research (FAIR) di Meta ha rilasciato nuovi modelli per compiti di controllo del corpo intero per il Metaverse e per il watermarking di contenuti generati dall'AI.

Il primo modello, Motivo, si è addestrato su un "algoritmo che sfrutta un set di dati non etichettati di movimenti", per eseguire un'intera gamma di compiti di controllo del corpo, "tra cui il tracciamento del movimento, il raggiungimento della posa dell'obiettivo e l'ottimizzazione della ricompensa, senza addestramento o pianificazione aggiuntivi"

Meta afferma che il modello "raggiunge prestazioni competitive" con altri metodi specifici e può esibire una gamma di movimenti e comportamenti "simili a quelli umani". In futuro, l'azienda ritiene che questa ricerca consentirà "agenti completamente incorporati nel Metaverso" e porterà a personaggi interattivi più realistici e alla "democratizzazione dell'animazione dei personaggi"

Video Seal è un "framework completo per il watermarking video neurale" Può aggiungere una filigrana e un messaggio nascosto opzionale ai video. Questi sono "impercettibili a occhio nudo" e possono essere utilizzati per tracciare l'origine di un video e determinare se è stato generato dall'AI.

Meta afferma che queste filigrane hanno "dimostrato di essere resistenti ai comuni sforzi di editing video, come la sfocatura o il ritaglio, nonché agli algoritmi di compressione comunemente utilizzati quando si condividono contenuti online"

L'azienda ha anche rilasciato il codice per Flow Matching, un modello multimodale che può generare una serie di output, dalle immagini ai video, all'audio e alle strutture 3D come le proteine. Ha anche annunciato un quadro di generazione di dati chiamato Teoria della mente e nuovi strumenti per valutare i modelli di generazione di immagini per la modellazione della diversità.