TYRIMAI

Multimodalinio vertimo pradininkai: nuo bendrų audiovizualinių tyrimų iki pirmojo pamatinio modelio

FAMILIAR TYRIMAIATNAUJINTA VISI STRAIPSNIAI

SANTRAUKA

Komanda, pradėjusi bendrų audiovizualinių žmogaus modelių sritį, sukūrė pirmąjį pamatinį multimodalinio vertimo modelį. „Familiar“ multimodalinis lokalizavimo sprendimų modelis (MLDM) žmogaus žodžius, balsą ir lūpas iš karto perkelia į 30 kalbų iš medžiagos bet kuria iš 99. Šiame straipsnyje nubrėžiamas kelias nuo tyrimų iki modelio: ką komanda paskelbė, kodėl dubliavimas iki šiol rėmėsi atskirais įrankiais, kas nauja, ką renkatės šiandien ir kas jau kuriama.
PIRMASIS PAMATINIS MULTIMODALINIO VERTIMO MODELIS

Kas pradėjo bendrų audiovizualinių žmogaus modelių sritį?

Dubliažas įtikina tik tada, kai balsas ir veidas lieka vienas žmogus. „Familiar“ tyrėjai – mokslų daktarai, pradėję bendrų audiovizualinių žmogaus modelių sritį: jų straipsnis JAM-Flow, pristatytas ECCV 2026, yra pirmasis bendras audiovizualinis žmogaus modelis, kuriame kalbančio žmogaus balsas ir veidas sprendžiami kaip viena problema.

STRAIPSNIAI

22

kiekvienas pateiktas su nuoroda tyrimų apžvalgoje

RECENZUOTI

18

ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ACM Multimedia ir WACV konferencijose

CITAVIMAI

Daugiau nei 10 000

komandos rezultatas nuo 2021 m.

PATARĖJAI

2

prof. Xu Zheng ir prof. Youngjung Uh

Darbai apima visas dalis, kurių reikia multimodaliniam vertimui: bendrus audiovizualinius žmogaus modelius, greitus vaizdo modelius, redagavimą ir multimodalinį suvokimą. Kiekvienas straipsnis ir konferencija išvardyti mūsų tyrimų apžvalgoje. Priežastis asmeninė: generalinis direktorius An Zhu Liu vaikystėje negalėjo susikalbėti angliškai su klasės draugais ir šios kalbos išmoko iš televizijos; ši istorija papasakota mūsų misijos puslapyje.

Kodėl dubliavimas rėmėsi atskirais įrankiais?

Todėl, kad kiekviena dalis pirmiausia buvo išspręsta atskirai. Mašininis dubliavimas atsirado kaip grandinė, ir būtent ši grandinė apskritai jį įgalino. Ji taip pat nubrėžė jo ribą, o vėliau sukurti įrankiai vis dar renkasi tarp kokybės ir laiko. Pagalbiniai įrankiai kokybę pasiekia su VFX specialistų komanda ir keliomis savaitėmis kiekvienam projektui, o kiekviena kalba yra naujas projektas. Vieno ypo įrankiai greiti, bet paaukoja visa kita: jų lūpos išsiderina, kai veidą dengia ranka ar mikrofonas, kai vaizdas neryškus, su bokeh efektu, filmuotas iš šono ar kai kadre keli žmonės: jokio erdvinio mąstymo, jokio pasaulio supratimo. „Familiar“ – tai vienas ypas ir kokybė.

GRANDINĖS ERA

  • Transkripcija, tada vertimas, tada balsas, tada lūpų sinchronizavimas.
  • Kiekvienas įrankis spėja nežinodamas, ką daro kiti.
  • Svetimas balsas ant veido, kuris nebesutampa.

VIENAS PAMATINIS MODELIS

  • Žodžiai, balsas, lūpos ir scena, perkelti vienu metu.
  • Vertimas žino, prie kokios burnos turi derėti.
  • Balsas žino, kokioje scenoje skamba.
  • Žmogus niekada nepasikeičia.
++
„Familiar“ – tai pirmasis pamatinis multimodalinio vertimo modelis: vienas modelis, kuris žodžius, balsą, lūpas ir sceną perkelia į naują kalbą vienu metu.

Palyginimas žingsnis po žingsnio – straipsnyje Garso ir vaizdo vertimas iš karto, o ne grandine; apibrėžimas – straipsnyje Pirmasis pamatinis multimodalinio vertimo modelis.

HeyGenHeyGenElevenLabsElevenLabsHeyGen + ElevenLabsONE-SHOT TOOLS · NO CONTROL

One shot today means giving up the rest.

The one-shot tools today give up the rest: the translation cannot be edited, the music and the room drop out, the voice drifts, and the lips fail on a hand over the face, a microphone, blur, bokeh, a side view or several people in frame. No spatial reasoning, no understanding of the world, no control. ElevenLabs' current Dubbing v2 edits only through an Enterprise API, and its full editor is the older model, in maintenance mode; HeyGen stitches a lip-sync over a dub like that, and the lip-sync breaks on the ordinary shots of any episode. Familiar is one shot and the quality: translation first, reviewed; then the voice, the lips and the scene together, through the hard shots.

54.7%

FEWER TRANSLATION ERRORS · FAMILIAR VS ELEVENLABS DUBBING V2

270%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND-SOUND ERROR · THE LAUGHTER, THE MUSIC, THE AMBIENCE

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER

Ką čia reiškia būti pradininku?

Garso ir vaizdo vertimas iš karto, o ne grandine: pirmasis tokio pobūdžio.

Trys dalykai, pirmą kartą kartu. Pirma, garsas ir vaizdas į naują kalbą perkeliami vienu metu, vieno modelio, todėl sprendimai dera tarpusavyje: balsas yra paties aktoriaus, lūpos seka naujus žodžius, o juokas, minia ir muzika lieka ten, kur buvo.

Antra, tvarka. Pirmiausia vertimas, tada dubliažas vienu ypu: balsas, lūpos ir scena kartu. Žodžiai užfiksuojami ir peržiūrimi jūsų kūrybos direktorių dar prieš įgarsinant.

Trečia, įrašas. Kiekvienas MLDM priimtas sprendimas įrašomas kartu su projektu, ir bet kurį jų galite pakeisti. Išsamiai – straipsnyje Sprendimų įrašas: kaip kūrybos direktoriai valdo MLDM; kas yra MLDM – apibrėžimo straipsnyje.

Ką sprendžia modelis ir ką pasirenkate jūs?

Tyrimo rezultatas tampa produktu tada, kai juo besinaudojantys žmonės išlieka sprendimų šeimininkai. MLDM – monotoniškam darbui. Kūrybiniai sprendimai lieka jums.

SPRENDŽIA MLDM | PASIRENKATE JŪS

TEKSTAS
MLDM SPRENDŽIAKuriuo variantu perteikti kiekvieną repliką: terminai, slengas, paliktas taip, kaip pasakyta, vardai ir prekės ženklai, žiūrovams atpažįstama kultūrinė nuoroda.
JŪS PASIRENKATEŠiandien: variantas, iš pasiūlytų su kiekvieno pagrindimu.
GARSAS
MLDM SPRENDŽIAKą apskritai versti: pagrindinis balsas, perkeltas paties kalbėtojo balsu; visa kita paliekama, kaip buvo.
JŪS PASIRENKATEJau kuriama: kas liks originalo kalba.
VAIZDAS
MLDM SPRENDŽIAKas iš tikrųjų kalba ir kaip lūpos bei veido išraiškos seka naujus žodžius.
JŪS PASIRENKATEJau kuriama: kitas veidas, kai modelis parinko ne tą kalbėtoją, ir kurį tekstą kadre versti.

Kas dar kuriama?

Būti pradininku reiškia pirmąją versiją, o ne paskutinę. Vertimo pasirinkimai atviri jau šiandien; likusi įrašo dalis atsiveria palaipsniui.

  1. ŠIANDIEN

    Jūsų kūrybos direktoriai peržiūri vertimo sprendimus.

    Variantai su kiekvieno pagrindimu; neverčiamų žodžių sąrašas ir vieno sakinio kontekstas keliauja kartu su užduotimi.
  2. JAU KURIAMA

    Garso ir vaizdo sprendimai toje pačioje peržiūroje.

  3. JAU KURIAMA

    Tekstas kadre.

    Telefono ekranas, knygos viršelis, gatvės lentelė, užrašyti jūsų jau pasirinktais terminais; prekės ženklas ar vardas lieka toks, koks nufilmuotas, tai sprendžiama iš karto: Tostitos pakelis lieka Tostitos.
  4. JAU KURIAMA

    Tiesioginis dubliavimas.

Ką tai keičia žmonėms ekrane?

Žmonių dubliažas didžiajai pasaulio daliai neprieinamas. Net didžiausios produkcijos dubliuojamos vos keliomis kalbomis dėl kainos, žmonių ir laiko, kurio tai reikalauja; mažesnės produkcijos, laidos ir vertikalios dramos dažniausiai nedubliuojamos visai. Pamatinis multimodalinio vertimo modelis kiekvienai iš jų suteikia tą patį atlikimą kita kalba: aktoriaus balsą, lūpas ir veido išraiškas 30 kalbų, pristatomus iki 4K su tikru 5.1 erdviniu arba stereo miksu 24 bitų PCM formatu (rezultatai).

Kiekvienas dubliažas apdorojamas dešimčių milijonų dolerių vertės NVIDIA B300 GPU klasteryje Toronte, mums priklausančiuose skaičiavimo pajėgumuose, niekada ne viešajame debesyje. Išsamiau – privataus apdorojimo dokumentacijoje.
PRIVATUS APDOROJIMAS · TORONTAS, KANADA

Vertimas pasiekia 100.3% ekspertų žmonių vertimo kokybės, tai lygiavertis rezultatas; tyrimai paskelbti /benchmark. Ne „generatyvinis DI“, o vertimas, įgalinantis kūrėjus. Nuo žmogaus žmogui, vis platesnei auditorijai. Ką tai reiškia katalogui – straipsnyje studijoms ir platformoms.

KLAUSIMAI

Kas sukūrė „Familiar“ pamatinį modelį?

8 žmonių komanda su mokslų daktarais, pradėjusiais bendrų audiovizualinių žmogaus modelių sritį: 22 straipsniai, iš jų 18 recenzuotų, ir daugiau nei 10 000 citavimų. Patarėjai – prof. Xu Zheng ir prof. Youngjung Uh. „Familiar“ remia „Samsung“, „RedBird“ ir „Gold House“.

Kas yra pamatinis multimodalinio vertimo modelis?

Vienas modelis, kuris žodžius, balsą, lūpas ir sceną perkelia į naują kalbą vienu metu. „Familiar“ multimodalinis lokalizavimo sprendimų modelis (MLDM) yra pirmasis tokio pobūdžio: jis sprendžia, ką lokalizuoti tekste, garse ir vaizde, ir kiekvieną sprendimą įrašo kartu su projektu.

Ką reiškia „ne grandine“?

Anksčiau mašininis dubliavimas vaizdo įrašą leisdavo per atskirus įrankius: transkripcija, tada vertimas, tada balsas, tada lūpų sinchronizavimas, kurių kiekvienas spėjo nežinodamas, ką daro kiti. „Familiar“ garsą ir vaizdą į naują kalbą perkelia vienu metu, todėl sprendimai dera tarpusavyje, o žmogus niekada nepasikeičia.

Ar „Familiar“ yra generatyvinis DI?

Ne tradicine prasme. Užklausos nėra, ir nieko naujo neišgalvojama: aktorius, laikas ir scena lieka, o žodžiai, balsas ir lūpos pereina į naują kalbą. Ne „generatyvinis DI“, o vertimas, įgalinantis kūrėjus.

Ką galiu pasirinkti šiandien?

Vertimą. Kur repliką galima perteikti ne vienu būdu, jūsų kūrybos direktoriai mato variantus su kiekvieno pagrindimu ir išsirenka vieną, dar prieš įgarsinant. Garso ir vaizdo pasirinkimai bei tekstas kadre jau kuriami.

ŠALTINIAI

  1. [1]JAM-Flow: Joint Audio-Motion Synthesis with Flow Matching (ECCV 2026)
  2. [2]Komandos paskelbti tyrimai
  3. [3]Multimodalinis lokalizavimo sprendimų modelis (MLDM)
  4. [4]Sprendimų įrašas
  5. [5]„Familiar“ lyginamieji testai
  6. [6]Mūsų misija

Multimodalinis vertimas

„Familiar Labs“ kuria naujos kartos dubliažą, pasitelkdama multimodalinį lokalizavimo sprendimų modelį (MLDM), pirmąjį pamatinį multimodalinio vertimo modelį: vienas modelis sprendžia, ką lokalizuoti tekste, garse ir vaizde, ir parodo jums pasirinkimus. Jūsų balsas ir lūpos, perkelti į naujas kalbas. Tai 8 žmonių komanda su mokslų daktarais, kurią remia „Samsung“, „RedBird“ ir „Gold House“. Mūsų misija