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Tecnología

Meta Movie Gen ofrece un conjunto de modelos para generación de vídeo y audio para vídeo de alta calidad

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Meta ha presentado un conjunto de modelos fundacionales que recoge bajo el nombre de Meta Movie Gen, con los que ofrece a los creadores herramientas para generar, personalizar y editar vídeos y producir audios, todos de alta calidad y con descripciones de texto.

Meta Movie Gen es la tercera generación de modelos fundacionales de Meta, que la compañía dirige a creadores de contenido y cineastas como una herramienta que ayude a impulsar su creatividad, en lugar de sustituirla.

Los modelos que incluye se han entrenado con conjuntos de datos con licencia y otros disponibles públicamente, para ofrecer cuatro capacidades: generación de vídeo, generación de vídeo personalizada, edición de vídeo precisa y generación de audio.

En lo que respecta a la generación de vídeo, el modelo utiliza un transformador de 30.000 millones de parámetros para producir vídeos de alta calidad de hasta 16 segundos para una velocidad de 16 fotogramas por segundo, a partir de una descripción de texto.

Como indica Meta, el modelo «puede razonar sobre el movimiento de objetos, las interacciones entre sujetos y objetos y el movimiento de la cámara, y puede aprender movimientos plausibles para una amplia variedad de conceptos», como recoge en su blog oficial.

Los modelos de Meta Movie Gen también generan de vídeos personalizados, a partir de la imagen de una persona y una descripción. A ello se unen la capacidad de editar, con acciones localizadas o más generales, y resultados precisos.

Meta Movie Gen también genera audio. En concreto, utiliza un modelo de 13.000 millones de parámetros que genera vídeo de alta calidad para un vídeo y a partir de una descripción en texto. El resultado tiene una duración de hasta 45 segundos y engloba sonido ambiental, efectos de sonido y música instrumental de fondo. Este modelo también permite generar audio coherente para vídeos de duraciones arbitrarias.

Tecnología

GitHub lanza la versión preliminar de GitHub Spark, su herramienta para crear aplicaciones de IA con lenguaje natural

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GitHub ha lanzado la versión preliminar de GitHub Spark, su herramienta impulsada por Inteligencia Artificial (IA) que permite a los desarrolladores crear aplicaciones personalizadas describiendo sus características a través de lenguaje natural, sin necesidad de utilizar código.

La herramienta fue presentada por la plataforma en octubre del año pasado, en el marco de su conferencia anual para desarrolladores GitHub Universe 2024, destinada a facilitar la creación de ‘apps’ personalizadas y funcionales.

Ahora GitHub, que pertenece a Microsoft, ha lanzado la versión preliminar de GitHub Spark, con el fin de ayudar a crear aplicaciones inteligentes a través de lenguaje natural, utilizando como base el modelo Claude Sonnet 4 de Anthropic para procesar las solicitudes de los usuarios y transformarlas en código funcional, tal y como ha recogido la compañía en una publicación en su blog.

Así, los desarrolladores podrán describir sus ideas de aplicaciones para que Spark las haga realidad al completo, con capacidades ‘frontend’ y ‘backend’, es decir, que permite crear tanto la parte visual de la aplicación, como su lógica interna y manejo de datos.

Además, GitHub ha asegurado que no requiere una configuración previa, así como tampoco el uso datos ni la inferencia de grandes modelos de lenguaje (LLM), alojamiento o implementaciones. La autenticación de GitHub también estará incluida.

Siguiendo esta línea, los desarrolladores podrán añadir funciones inteligentes impulsadas por modelos de otras compañías como OpenAI, Meta o DeepSeek sin necesidad de administrar claves API, según ha apuntado la plataforma, que también ha señalado que la aplicación se podrá publicar «con un solo clic».

La plataforma ofrece igualmente un repositorio con GitHubs Actions y Dependabot integrados, y los desarrolladores podrán abrir espacios de código directamente desde Spark para iterar con el modo de agente de Copilot, así como asignar un problema al agente de codificación Copilot.

Así, Spark ya está disponible en versión preliminar pública para los usuarios de Copilot Pro+, y próximamente se implementará para clientes adicionales, según ha advertido GitHub.

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Tecnología

Elon Musk trabaja en el regreso de Vine, con capacidades de IA integradas

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Elon Musk ha anunciado que está trabajando en el regreso de la conocida plataforma de videos cortos Vine, que volverá a estar disponible para los usuarios con funciones de Inteligencia Artificial (IA) integradas.

Vine fue una plataforma de redes sociales que permitía compartir vídeos de hasta 140 segundos de duración que se repetían en bucle, y que se dio a conocer por su capacidad para fomentar la creatividad entre usuarios y la brevedad del contenido.

En 2012, Vine fue adquirida por la entonces red social de ‘microblogging’ Twitter y, más tarde, en 2017, cerró definitivamente para dar paso a Vine Camera, un servicio que solo permitía compartir los vídeos creados en Twitter.

Ahora, el magnate y propietario de X (antigua Twitter) ha anunciado que están trabajando para volver a lanzar la plataforma Vine, tal y como lo ha compartido en una publicación en su perfil de la red social.

Asimismo, ha detallado que la nueva versión de la red social de vídeos cortos estará renovada con funciones de inteligencia artificial, por lo que se espera que integre algunas de las capacidades de la IA de xAI, Grok. Con todo ello, Musk no ha compartido más detalles específicos sobre cómo será la nueva Vine.

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Tecnología

Probarse ropa de forma virtual ya es posible con la experiencia de Búsqueda de Google en Estados Unidos

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Google ha lanzado su función ‘Try on’ en Estados Unidos, una herramienta con la que los usuarios podrán probarse ropa de forma virtual con funciones impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) directamente desde la opción ‘Shopping Graph’ en la experiencia de Búsqueda o Google Imágenes.

La tecnológica presentó su herramienta de prueba de ropa virtual como un experimento de Search Labs en el marco de su conferencia para desarrolladores Google I/O. Asimismo, recientemente lanzó una prueba de Doppl, una especie de probador virtual, en el que la persona puede ver cómo le queda un determinado conjunto de ropa procedente de fotografías o capturas de pantalla que tenga guardadas en su móvil.

Ahora, Google ha introducido la función ‘Try On’ (Pruébalo) en Estados Unidos, de manera que permite probar fácilmente estilos de ropa de entre los «miles de millones» de artículos de moda disponibles en el ‘Shopping Graph’ en la Búsqueda e incluso en los resultados de productos de Google Imágenes, según ha señalado en un comunicado.

Para ello, los usuarios deberán pulsar el icono de ‘Pruébalo’ y subir una fotografía de cuerpo entero. Tras ello, impulsado con inteligencia artificial, se generará una nueva imagen de los usuarios con la ropa de la imagen de los resultados seleccionada. Asimismo, podrán ver otros ‘looks’ que hayan probado, guardar sus favoritos y compartirlos con amigos.

Google ha detallado igualmente que ha actualizado sus alertas de precios, para que sea más sencillo «encontrar el artículo perfecto» cuando se ajuste al presupuesto indicado.

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