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[導讀] Shutterstock與Lightricks的合作是全新數(shù)據(jù)授權模式的首次實踐,旨在為人工智能模型的訓練開辟全新路徑 耶路撒冷和紐約2024年12月15日 /美通社/ -- 全球領先的人工智能驅動創(chuàng)意技術公司Lightricks今...

Lightricks與Shutterstock攜手,推動開源LTXV視頻人工智能生成式視頻模型發(fā)展

Shutterstock與Lightricks的合作是全新數(shù)據(jù)授權模式的首次實踐,旨在為人工智能模型的訓練開辟全新路徑

耶路撒冷和紐約2024年12月15日 /美通社/ -- 全球領先的人工智能驅動創(chuàng)意技術公司Lightricks今日宣布將與Shutterstock, Inc.(紐約證券交易所代碼:SSTK)建立合作關系,獲得授權并使用Shutterstock龐大的視頻素材庫。 通過此次合作,Lightricks將能夠利用高質(zhì)量HD和4K視頻素材,進一步訓練其開源視頻生成模型——LTX Video(LTXV)。 Lightricks成為首個在Shutterstock行業(yè)首創(chuàng)的“研究授權”模式下進行訓練的全球合作伙伴。這一獨特模式有效降低了開源模型訓練的準入門檻。

Lightricks與Shutterstock攜手,利用視頻訓練數(shù)據(jù)推動開源LTXV視頻人工智能生成式視頻模型發(fā)展


Lightricks與Shutterstock攜手,利用視頻訓練數(shù)據(jù)推動開源LTXV視頻人工智能生成式視頻模型發(fā)展

 通過這一研究授權模式,Lightricks展現(xiàn)了其拓展創(chuàng)意工具可及性的愿景,同時推動高質(zhì)量生成式人工智能成果的落地,確保創(chuàng)作者從一開始便能有效保護其創(chuàng)作內(nèi)容。 通過首先整合研究授權,初創(chuàng)公司和人工智能企業(yè)能夠在優(yōu)質(zhì)授權數(shù)據(jù)的支持下構建和優(yōu)化人工智能工具,然后再根據(jù)需要進一步擴展,獲取全面的商業(yè)授權。 而且,這種方法為在研發(fā)階段獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)提供了一條具有成本效益的途徑,有效解決了許多初創(chuàng)公司或成熟企業(yè)在訓練人工智能模型時可能面臨的核心挑戰(zhàn)。

“與Shutterstock的長期合作標志著我們戰(zhàn)略發(fā)展的一個重要里程碑。這一合作是我們過去一年在授權領域多項舉措的延續(xù),包括與主要廣播公司和關鍵內(nèi)容提供商達成的關鍵協(xié)議?!盠ightricks聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Zeev Farbman表示, “我們的核心使命是打造強大且易于獲取的創(chuàng)意工具。 這一合作不僅提高了我們利用優(yōu)質(zhì)、多樣化的視頻數(shù)據(jù)訓練人工智能模型的能力,還進一步提升了我們生成式視頻工具的質(zhì)量與契合度,更好地滿足了我們?nèi)找鎵汛蟮膶I(yè)創(chuàng)作者和企業(yè)社區(qū)的需求。”

這一合作也延續(xù)了Lightricks在人工智能領域的使命,推動創(chuàng)意工具的廣泛普及,同時實現(xiàn)高質(zhì)量的生成式人工智能成果。 通過融入Shutterstock授權的視頻數(shù)據(jù),Lightricks進一步強化了其訓練模型,確保其建立在行業(yè)認可的強大數(shù)據(jù)集之上,同時充分尊重電影制作人和廣播公司的獨創(chuàng)性。 此公告發(fā)布于Lightricks在2024年11月向開源社區(qū)公布LTXV 0.9之后。 Lightricks借助Shutterstock的高品質(zhì)HD和4K視頻數(shù)據(jù),旨在于下一版本的模型更新中優(yōu)先提升質(zhì)量,不僅為用戶營造更加卓越的體驗,而且推動其開源項目的持續(xù)發(fā)展。

“通過我們的創(chuàng)新型研究許可模式,我們支持合作伙伴從一開始便能使用可信賴的授權數(shù)據(jù)進行人工智能模型的訓練。”Shutterstock全球數(shù)據(jù)授權與人工智能部門負責人Daniel Mandell表示, “我們非常高興能與Lightricks攜手合作,共同推動其尖端視頻工具的創(chuàng)新,并將繼續(xù)致力于提供他們所需的數(shù)據(jù)素材,助力其實現(xiàn)長期成功。”

Shutterstock的龐大資源庫包含超過十億件免版稅素材,涵蓋圖片、視頻、音樂、3D模型、模板等多種內(nèi)容,為多模態(tài)模型訓練提供了全球最大且最具多樣性的媒體數(shù)據(jù)集之一。

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