Meta, Muse Video'yu Resmi Lansmandan Önce Tanıttı

Meta($META), video üretim modeli 'Muse Video'yu resmi lansman değil, ilk tanıtım aşamasında duyurdu. Şirket, modeli yakında içerik üreticilerine ve Meta AI'a sunacağını belirtti ancak çıkış tarihi, fiyatlandırma ya da API erişimiyle ilgili herhangi bir bilgi paylaşmadı.

Meta, 7 Temmuz'da (yerel saatle) resmi blogunda Muse Image ve Muse Video'yu birlikte tanıttı. Muse Image, Meta AI uygulaması ve meta.ai üzerinden, ABD'de Instagram Stories'te ve bazı ülkelerde WhatsApp'ta kullanıma sunulurken, Muse Video aynı model ailesinin sonraki aşamada duyurulacak ürünü olarak sunuldu.

Muse Video, Meta Superintelligence Labs tarafından geliştirilen ilk medya üretim model grubunda yer alıyor. Meta, Muse Image ile Muse Video'nun aynı ön eğitim altyapısını paylaştığını açıkladı.

Model, temel düzeyde ses desteğine sahip bir video üretim sistemi. Meta, Muse Video'nun prompt uyumu, görsel kalite ve zamansal tutarlılık açısından rekabetçi bir performans sergilediğini belirtti.

Şirket performans verilerini de paylaştı. Duyuru anı itibarıyla Muse Video, metinden videoya (text-to-video) kategorisinde Arena insan tercihi Elo sıralamasında üçüncü sırada yer aldı. Muse Image ise metinden görsele, tek görsel düzenleme ve çoklu görsel düzenleme kategorilerinin her birinde ikinci sırada gösterildi.

Meta, teknik sınırlamaları da not düştü. Ses ile görüntü senkronizasyonu ve hızlı hareketlerin fiziksel olarak doğru şekilde yansıtılması gibi alanlarda geliştirme yapılması gerektiği belirtildi.

Bu duyuru, Meta'nın üretken yapay zekayı ayrı bir deneysel teknoloji olarak tutmak yerine kendi uygulamalarının içine taşıma eğilimiyle örtüşüyor. Şirket daha önce Muse Spark ve Meta Model API'yi duyurarak ajan tipi yapay zeka ve geliştiricilere yönelik model erişimini genişletmişti.

Meta, Muse Image'ın arama ve kodlama araçlarını kullanarak sonuçlarını kendi kendine düzeltebilen bir 'kendini geliştirme' özelliğine sahip olduğunu açıkladı. Bu durum, görsel üretim modelinin yalnızca bir çıktı aracı değil, Meta'nın yapay zeka ürün ailesi içinde çalışan üretken bir sistem olarak konumlandırılmak istendiğinin işareti olarak yorumlanıyor.

Reuters, Meta'nın Muse Image'ın lansmanıyla birlikte üretken yapay zeka araçlarını uygulamaları genelinde yaygınlaştırdığını bildirdi. Muse Image, Instagram Stories için 30'dan fazla yapay zeka efektini destekliyor; bazı ülkelerde WhatsApp'ta ise Meta AI ile yapılan sohbetler içinde görsel üretimi sunuluyor.

Ancak aynı pakette duyurulan Muse Image, kısa süre içinde gizlilik tartışmasına takıldı. Reuters, Meta'nın herkese açık Instagram hesaplarını kullanarak görsel oluşturmaya imkan tanıyan özelliği, lansmandan birkaç gün sonra durdurduğunu aktardı.

Meta, konuyla ilgili “İnsanların bu yöntemle açık içeriklerinin referans olarak kullanılıp kullanılmayacağını kontrol edebilmelerini amaçladık” açıklamasını yaptı ve “Bu özelliğin beklentileri karşılamadığına dair geri bildirimler aldık, artık sunmuyoruz” dedi. Özelliğin tasarımının kullanıcı onayı ve kontrolü sorununu yeterince çözemediği yorumları yapıldı.

Oyuncular ve medya çalışanlarını temsil eden sendika SAG-AFTRA da konuya itiraz etti. Sendika, Instagram kullanıcılarının görsellerinin kullanılması için açık ve belirgin bir onay mekanizması gerektiğini belirtti; Meta özelliği durduktan sonra ise rızasız dijital kopyalama riskine dikkat çekerek kararı memnuniyetle karşıladığını açıkladı.

Video üretiminde yapay zeka söz konusu olduğunda onay ve telif hakkı sorunları daha geniş bir boyuta taşınabilir. Bir kişinin yüzü, sesi ve hareketleri birlikte üretime yansıyabildiği için, dijital kopyalama tartışmalarının görsellere kıyasla daha da büyümesi mümkün.

Meta, üretilen görselleri tanımlamak amacıyla görünmez filigran yöntemiyle çalışan 'Content Seal' özelliğini Muse Image'a uyguladı. Şirket, bu yöntemi videoya da genişletmeyi planladığını açıkladı.

Ancak videoda uygulama sonuçları ve doğrulama gücü konusunda şu an için yalnızca resmi açıklamalara dayalı bilgi bulunuyor. Muse Video gerçek bir hizmet olarak kullanıma açıldığında, üretim kalitesinin yanı sıra kullanıcı onayı, telif hakkı ve üretilen içeriğin işaretlenme biçimi de test edilecek konular arasında yer alacak.