Original title:
Tvorba reklamního videa pomocí neuronových modelů
Translated title:
Creating Advertisement Video Using Neural Models
Authors:
Taipova, Evgeniya ; Švec, Tomáš (referee) ; Smrž, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Cílem této práce je vytvoření systému pro automatickou generaci reklamních videí z textových popisů, který usnadní uživatelům bez zkušeností ve videoprodukci ušetřit čas a peníze. Práce se skládá ze dvou hlavních částí. První část využívá generativní modely Stable Diffusion a Stable Video Diffusion pro tvorbu vizuálního obsahu a GPT-3.5 Turbo pro vytváření scénářů k reklamním videím. Druhá část je webová aplikace, která slouží uživatelům k zadávání potřebných informací pro reklamy a k zobrazení hotových videí. Tento systém zjednodušuje a urychluje proces tvorby různých typů reklam.
The aim of this work is to create a system for the automatic generation of advertising videos based on textual descriptions, which will help users without video production experience save time and money. The work consists of two main parts. The first part uses generative models Stable Diffusion and Stable Video Diffusion for the creation of visual content and GPT-3.5 Turbo for creating scripts for advertising videos. The second part is a web application that allows users to input the necessary information for advertisements and to display the finished videos. This system simplifies and accelerates the process of creating various types of advertisements.
Keywords:
advertisement; artificial intelligence; diffusion models; marketing tools; neural models; Stable Video Diffusion; video generation; difúzní modely; generování videa; marketingové nástroje; neuronové modely; reklama; Stable Video Diffusion; umělá inteligence
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/248207