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Convergence of Internet, Broadcasting and Communication

A Feasibility Study on RUNWAY GEN-2 for Generating Realistic Style Images

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.16 No.1 (2024.03)바로가기
  • 페이지
    pp.99-105
  • 저자
    Yifan Cui, Xinyi Shan, Jeanhun Chung
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A445415

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Runway released an updated version, Gen-2, in March 2023, which introduced new features that are different from Gen-1: it can convert text and images into videos, or convert text and images together into video images based on text instructions. This update will be officially open to the public in June 2023, so more people can enjoy and use their creativity. With this new feature, users can easily transform text and images into impressive video creations. However, as with all new technologies, comes the instability of AI, which also affects the results generated by Runway. This article verifies the feasibility of using Runway to generate the desired video from several aspects through personal practice. In practice, I discovered Runway generation problems and propose improvement methods to find ways to improve the accuracy of Runway generation. And found that although the instability of AI is a factor that needs attention, through careful adjustment and testing, users can still make full use of this feature and create stunning video works. This update marks the beginning of a more innovative and diverse future for the digital creative field.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background of Study
3. Analysis of Typical Case
3.1 The Impact of the Number of Subjects on Video Accuracy
3.2 Action Proportion's Impact on Runway Accuracy
3.3 Main Object Edge Impact on Runway Accuracy
4. Conclusion
References

키워드

Runway Runway Gen-2 AI Generation Real Style Video Generation

저자

  • Yifan Cui [ Master’s Course, Dept. of Multimedia, Gradute School of Digital Image and Contents, Dongguk University, Seoul, Korea ]
  • Xinyi Shan [ Ph.D, Dept. of Multimedia, Gradute School of Digital Image and Contents, Dongguk University, Seoul, Korea ]
  • Jeanhun Chung [ Professor, Dept. of Multimedia, Gradute School of Digital Image and Contents, Dongguk University, Seoul, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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