微软的图像转视频 AI 指的是一种将静态图像转换为动态视频序列的人工智能技术。虽然微软目前没有提供独立的“图像转视频”服务，但其 Azure AI 平台提供了开发者可以用来构建此类系统的工具和框架。例如，Azure 机器学习和认知服务包括用于对象检测、图像分析和视频处理的视觉 API，这些 API 可以与自定义模型结合使用以生成视频内容。这项技术通常依赖于深度学习模型，例如生成对抗网络 (GAN) 或扩散模型，这些模型经过训练可以预测运动或创建从输入图像平滑过渡的帧。
要使用微软的工具创建图像转视频系统，开发者可以首先在包含配对图像和视频的数据集上训练模型。例如，模型可以学习通过添加移动的云或流动的水来动画化风景照片。 Azure 机器学习通过提供可扩展的计算资源和用于训练视觉模型的预构建模板来简化此过程。开发者可以使用与 Azure 集成的 PyTorch 或 TensorFlow 框架来设计预测顺序帧的神经网络。可以应用光流估计或帧插值等技术来确保生成的帧之间的时间一致性。 Microsoft 的 ONNX Runtime 可以优化这些模型的部署，从而平衡实时应用的速度和质量。
开发者可以使用 Azure API 和 SDK 将这些功能集成到应用程序中。例如，零售应用程序可能会将产品图像转换为显示该商品从多个角度拍摄的短视频。为了实现这一点，开发者可以首先使用 Azure 的计算机视觉 API 从图像中提取对象边界，然后应用托管在 Azure Kubernetes Service 上的自定义视频生成模型。微软的生态系统还支持混合方法，例如将预训练的视觉模型与用户定义的逻辑相结合以获得特定效果。虽然构建这样的系统需要机器学习和视频处理方面的专业知识，但微软的文档和社区资源为实施针对营销、娱乐或模拟等用例量身定制的可扩展解决方案提供了指导。