งานวิจัย

บุกเบิกการแปลแบบมัลติโมดัล: จากงานวิจัยภาพและเสียงร่วมกันสู่โมเดลพื้นฐานตัวแรก

FAMILIAR งานวิจัยอัปเดตเมื่อ บทความทั้งหมด

บทคัดย่อ

ทีมผู้บุกเบิกสาขาโมเดลมนุษย์ที่สร้างภาพและเสียงไปพร้อมกัน ได้สร้างโมเดลพื้นฐานตัวแรกสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัล โมเดลตัดสินใจด้านโลคัลไลเซชันแบบมัลติโมดัล (MLDM) ของ Familiar พาถ้อยคำ เสียง และริมฝีปากของคนหนึ่งคนไปสู่ 30 ภาษาพร้อมกัน จากฟุตเทจในภาษาใดก็ได้จาก 99 ภาษา บทความนี้ไล่เส้นทางจากงานวิจัยสู่ตัวโมเดล ทีมตีพิมพ์อะไรไว้ ทำไมงานพากย์ต้องผ่านเครื่องมือแยกกันมาจนถึงวันนี้ อะไรคือสิ่งใหม่ คุณเลือกอะไรได้วันนี้ และอะไรอยู่ระหว่างพัฒนา
โมเดลพื้นฐานตัวแรกสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัล

ใครเป็นผู้บุกเบิกโมเดลมนุษย์ที่สร้างภาพและเสียงไปพร้อมกัน

งานพากย์จะยืนได้ก็ต่อเมื่อเสียงและใบหน้ายังเป็นคนคนเดียวกัน นักวิจัยของ Familiar คือทีมปริญญาเอกผู้บุกเบิกสาขาโมเดลมนุษย์ที่สร้างภาพและเสียงไปพร้อมกัน บทความ JAM-Flow ของพวกเขาที่ ECCV 2026 คือโมเดลมนุษย์ที่สร้างภาพและเสียงไปพร้อมกันตัวแรก โดยมองเสียงและใบหน้าของคนที่กำลังพูดเป็นโจทย์เดียว

บทความวิจัย

22

ทุกเรื่องมีลิงก์อยู่ในภาพรวมงานวิจัย

ผ่านการพิจารณาโดยผู้ทรงคุณวุฒิ

18

ที่ ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ACM Multimedia และ WACV

การอ้างอิง

มากกว่า 10,000

สถิติของทีมตั้งแต่ปี 2021

ที่ปรึกษา

2

ศ. Xu Zheng และ ศ. Youngjung Uh

งานวิจัยครอบคลุมชิ้นส่วนที่การแปลแบบมัลติโมดัลต้องใช้ ทั้งโมเดลมนุษย์ที่สร้างภาพและเสียงไปพร้อมกัน โมเดลวิดีโอแบบรวดเร็ว การแก้ไขวิดีโอ และการรับรู้แบบมัลติโมดัล บทความและเวทีตีพิมพ์ทั้งหมดอยู่ในภาพรวมงานวิจัยของเรา ส่วนเหตุผลนั้นเป็นเรื่องส่วนตัว An Zhu Liu ซีอีโอ เคยพูดภาษาอังกฤษกับเพื่อนร่วมชั้นไม่ได้ตอนเด็ก และเรียนภาษาจากโทรทัศน์ เรื่องนี้เล่าไว้ในหน้าพันธกิจของเรา

ทำไมงานพากย์ต้องผ่านเครื่องมือแยกกัน

เพราะแต่ละชิ้นถูกแก้โจทย์แยกกันก่อน การพากย์ด้วยเครื่องจึงมาในรูปของสายพาน และสายพานนั้นคือสิ่งที่ทำให้มันเกิดขึ้นได้ตั้งแต่แรก แต่ก็กำหนดขีดจำกัดของมันไว้ด้วย และเครื่องมือที่สร้างขึ้นหลังจากนั้นก็ยังต้องแลกระหว่างคุณภาพกับเวลา เครื่องมือช่วยงานไปถึงคุณภาพได้ด้วยทีมศิลปิน VFX และเวลาหลายสัปดาห์ต่อโปรเจกต์ ทุกภาษาคือโปรเจกต์ใหม่ ส่วนเครื่องมือแบบครั้งเดียวจบเร็ว แต่ต้องยอมเสียอย่างอื่นไปทั้งหมด ปากขยับพลาดเมื่อมีมือบังใบหน้า ไมโครโฟน ภาพเบลอ โบเก้ มุมข้าง หรือมีหลายคนอยู่ในเฟรม โดยไม่มีการให้เหตุผลเชิงพื้นที่ และไม่มีความเข้าใจโลก Familiar คือครั้งเดียวจบและได้คุณภาพ

ยุคของเครื่องมือที่ต่อเป็นทอดๆ

  • ถอดเสียง แล้วแปล แล้วลงเสียง แล้วลิปซิงค์
  • เครื่องมือแต่ละตัวเดาโดยไม่รู้ว่าตัวอื่นทำอะไร
  • เสียงคนแปลกหน้าบนใบหน้าที่ไม่ตรงกันอีกต่อไป

โมเดลพื้นฐานเดียว

  • ถ้อยคำ เสียง ริมฝีปาก และฉาก ถ่ายทอดไปพร้อมกันในคราวเดียว
  • คำแปลรู้ว่าต้องพอดีกับปากแบบไหน
  • เสียงรู้ว่าอยู่ในฉากแบบไหน
  • คนบนจอไม่เคยเปลี่ยนไป
++
Familiar คือโมเดลพื้นฐานตัวแรกสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัล โมเดลเดียวที่พาถ้อยคำ เสียง ริมฝีปาก และฉาก ไปสู่ภาษาใหม่ทั้งหมดในคราวเดียว

การเปรียบเทียบทีละขั้นอยู่ในแปลภาพและเสียงไปพร้อมกัน ไม่ใช่ต่อเป็นทอดๆ ส่วนนิยามอยู่ในโมเดลพื้นฐานตัวแรกสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัล

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

การบุกเบิกในที่นี้หมายถึงอะไร

แปลภาพและเสียงไปพร้อมกัน ไม่ใช่ต่อเป็นทอดๆ ครั้งแรกของวงการ

สามอย่างที่มาอยู่ด้วยกันเป็นครั้งแรก อย่างแรกคือเสียงและภาพถูกพาไปสู่ภาษาใหม่พร้อมกันโดยโมเดลเดียว การตัดสินใจทั้งหมดจึงสอดคล้องกัน เสียงเป็นของนักแสดงเอง ริมฝีปากตามคำใหม่ และเสียงหัวเราะ เสียงฝูงชน กับเสียงดนตรียังอยู่ที่เดิม

อย่างที่สองคือลำดับ แปลก่อน แล้วพากย์ทั้งหมดในครั้งเดียว ทั้งเสียง ริมฝีปาก และฉากไปพร้อมกัน ถ้อยคำถูกกำหนดและผ่านการตรวจจากครีเอทีฟไดเรกเตอร์ของคุณก่อนที่จะมีการลงเสียงใดๆ

อย่างที่สามคือบันทึก ทุกการตัดสินใจที่ MLDM ทำถูกบันทึกไว้กับงาน และคุณแก้ไขได้ทั้งหมด รายละเอียดฉบับเต็มอยู่ในบันทึกการตัดสินใจ: ครีเอทีฟไดเรกเตอร์กำกับ MLDM อย่างไร ส่วน MLDM คืออะไรอยู่ในบทความนิยาม

โมเดลตัดสินใจอะไร และคุณเลือกอะไรได้

ผลงานวิจัยจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์ได้เมื่อคนที่ใช้งานยังเป็นผู้คุม MLDM สำหรับงานส่วนที่จุกจิกน่าเบื่อ ส่วนการตัดสินใจเชิงสร้างสรรค์ยังเป็นของคุณ

MLDM ตัดสินใจ | คุณเป็นคนเลือก

ข้อความ
MLDM ตัดสินใจคำแปลแบบไหนพาแต่ละประโยคไป ทั้งศัพท์เฉพาะ คำสแลงที่คงไว้ตามที่พูด ชื่อและแบรนด์ และการอ้างอิงที่ผู้ชมคุ้นเคย
คุณเลือกวันนี้: คำแปลที่เลือกจากตัวเลือกพร้อมเหตุผลของแต่ละแบบ
เสียง
MLDM ตัดสินใจอะไรควรแปลบ้าง เสียงหลักถ่ายทอดด้วยเสียงของผู้พูดเอง ส่วนที่เหลือคงไว้อย่างเดิม
คุณเลือกอยู่ระหว่างพัฒนา: อะไรจะคงไว้เป็นภาษาต้นฉบับ
ภาพ
MLDM ตัดสินใจใครเป็นคนพูดจริงๆ และริมฝีปากกับสีหน้าจะตามคำใหม่ไปอย่างไร
คุณเลือกอยู่ระหว่างพัฒนา: ใบหน้าอื่นเมื่อโมเดลเลือกผู้พูดผิด และข้อความไหนในเฟรมที่จะแปล

อะไรยังอยู่ระหว่างพัฒนา

การบุกเบิกหมายถึงเวอร์ชันแรก ไม่ใช่เวอร์ชันสุดท้าย ตัวเลือกด้านการแปลเปิดให้ใช้แล้ววันนี้ ส่วนที่เหลือของบันทึกจะเปิดตามมาทีละขั้น

  1. วันนี้

    ครีเอทีฟไดเรกเตอร์ของคุณตรวจการตัดสินใจด้านการแปล

    คำแปลแต่ละแบบพร้อมเหตุผล ส่วนรายการคำที่ไม่แปลและบริบทหนึ่งประโยคติดไปกับงานด้วย
  2. อยู่ระหว่างพัฒนา

    การตัดสินใจด้านเสียงและภาพ ในหน้าตรวจสอบเดียวกัน

  3. อยู่ระหว่างพัฒนา

    ข้อความในเฟรม

    หน้าจอโทรศัพท์ ปกหนังสือ ป้ายถนน เขียนด้วยคำที่คุณเลือกไว้แล้ว แบรนด์หรือชื่อคงไว้ตามที่ถ่ายมา โดยโมเดลตัดสินใจเองทันที ถุง Tostitos จึงยังเป็น Tostitos
  4. อยู่ระหว่างพัฒนา

    การพากย์สด

สิ่งนี้เปลี่ยนอะไรสำหรับคนบนจอ

การพากย์โดยมนุษย์ไม่เคยเข้าถึงได้สำหรับคนส่วนใหญ่ของโลก แม้แต่งานโปรดักชันระดับท็อปก็พากย์ได้เพียงไม่กี่ภาษา เพราะทั้งต้นทุน กำลังคน และเวลาที่ต้องใช้ ส่วนงานโปรดักชันขนาดเล็ก รายการ และซีรีส์แนวตั้งส่วนใหญ่แทบไม่พากย์เลย โมเดลพื้นฐานสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัลมอบการแสดงเดิมในอีกภาษาหนึ่งให้กับทุกเรื่อง ทั้งเสียง ริมฝีปาก และสีหน้าของนักแสดงใน 30 ภาษา ส่งมอบที่ความละเอียดสูงสุด 4K พร้อมมิกซ์เสียงรอบทิศทาง 5.1 แท้ หรือสเตอริโอ ในรูปแบบ 24-bit PCM (ไฟล์ที่ส่งมอบ)

งานพากย์ทุกชิ้นประมวลผลบนคลัสเตอร์ GPU NVIDIA B300 มูลค่าหลักสิบล้านดอลลาร์ที่โทรอนโต บนทรัพยากรประมวลผลที่เราเป็นเจ้าของ ไม่ใช่บนคลาวด์สาธารณะ รายละเอียดอยู่ในเอกสารการประมวลผลแบบส่วนตัว
ประมวลผลแบบส่วนตัว · โทรอนโต แคนาดา

คำแปลวัดได้ 100.3% ของคุณภาพงานแปลจากนักแปลมนุษย์ระดับผู้เชี่ยวชาญ ถือว่าเทียบเท่ากัน การศึกษาทั้งหมดอยู่ที่ /benchmark ไม่ใช่ “Generative AI” แต่คือการแปลที่เสริมพลังให้คนทำงานสร้างสรรค์ จากคนสู่คน ไปถึงผู้ชมได้กว้างไกลกว่าเดิม สิ่งนี้มีความหมายอย่างไรต่อคลังคอนเทนต์อยู่ในบทความสำหรับสตูดิโอและแพลตฟอร์ม

คำถาม

ใครสร้างโมเดลพื้นฐานของ Familiar

ทีม 8 คนที่จบปริญญาเอก ผู้บุกเบิกสาขาโมเดลมนุษย์ที่สร้างภาพและเสียงไปพร้อมกัน มีบทความวิจัย 22 เรื่อง ผ่านการพิจารณาโดยผู้ทรงคุณวุฒิ 18 เรื่อง และได้รับการอ้างอิงมากกว่า 10,000 ครั้ง ศ. Xu Zheng และ ศ. Youngjung Uh เป็นที่ปรึกษา Familiar ได้รับการสนับสนุนจาก Samsung, RedBird, Gold House

โมเดลพื้นฐานสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัลคืออะไร

โมเดลเดียวที่พาถ้อยคำ เสียง ริมฝีปาก และฉาก ไปสู่ภาษาใหม่ทั้งหมดในคราวเดียว โมเดลตัดสินใจด้านโลคัลไลเซชันแบบมัลติโมดัล (MLDM) ของ Familiar คือครั้งแรกของวงการ โมเดลตัดสินใจว่าจะปรับอะไรให้เข้ากับท้องถิ่น ทั้งข้อความ เสียง และภาพ และบันทึกทุกการตัดสินใจไว้กับงาน

“ไม่ต่อเป็นทอดๆ” หมายความว่าอะไร

การพากย์ด้วยเครื่องเคยส่งวิดีโอผ่านเครื่องมือแยกกัน ถอดเสียง แล้วแปล แล้วลงเสียง แล้วลิปซิงค์ แต่ละตัวเดาโดยไม่รู้ว่าตัวอื่นทำอะไร Familiar พาเสียงและภาพไปสู่ภาษาใหม่พร้อมกัน การตัดสินใจทั้งหมดจึงสอดคล้องกัน และคนบนจอไม่เคยเปลี่ยนไป

Familiar เป็น Generative AI หรือไม่

ไม่ใช่ในความหมายแบบดั้งเดิม ไม่มีพรอมต์ และไม่มีอะไรถูกแต่งขึ้นใหม่ นักแสดง จังหวะ และฉากยังอยู่เหมือนเดิม ส่วนถ้อยคำ เสียง และริมฝีปากถูกพาไปสู่ภาษาใหม่ ไม่ใช่ “Generative AI” แต่คือการแปลที่เสริมพลังให้คนทำงานสร้างสรรค์

วันนี้ฉันเลือกอะไรได้บ้าง

คำแปล เมื่อประโยคหนึ่งตีความได้มากกว่าหนึ่งทาง ครีเอทีฟไดเรกเตอร์ของคุณจะเห็นคำแปลแต่ละแบบพร้อมเหตุผล แล้วเลือกหนึ่งแบบก่อนที่จะมีการลงเสียงใดๆ ส่วนตัวเลือกด้านเสียง ด้านภาพ และข้อความในเฟรม ยังอยู่ระหว่างพัฒนา

แหล่งอ้างอิง

  1. [1]JAM-Flow: Joint Audio-Motion Synthesis with Flow Matching (ECCV 2026)
  2. [2]งานวิจัยที่ทีมตีพิมพ์
  3. [3]โมเดลตัดสินใจด้านโลคัลไลเซชันแบบมัลติโมดัล (MLDM)
  4. [4]บันทึกการตัดสินใจ
  5. [5]เบนช์มาร์กของ Familiar
  6. [6]พันธกิจของเรา

การแปลแบบมัลติโมดัล

Familiar Labs สร้างงานพากย์ที่ก้าวกระโดดไปอีกขั้น ด้วยโมเดลตัดสินใจด้านโลคัลไลเซชันแบบมัลติโมดัล (MLDM) โมเดลพื้นฐานตัวแรกสำหรับการแปลแบบมัลติโมดัล โมเดลเดียวที่ตัดสินใจว่าจะปรับอะไรให้เข้ากับท้องถิ่น ทั้งในข้อความ เสียง และภาพ พร้อมแสดงตัวเลือกให้คุณเห็น เสียงและริมฝีปากของคุณ ถ่ายทอดสู่ภาษาใหม่ ทีม 8 คนที่มีปริญญาเอก ได้รับการสนับสนุนจาก Samsung, RedBird และ Gold House ภารกิจของเรา