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,视讯集会不用再刻意梳{{妆服装}} , NVIDIA 藉 AI 手艺把体面的照片跟邋遢的自己举行即时影像(合成)
视讯集会不用再刻意梳{{妆服装}} , NVIDIA 藉 AI 手艺把体面的照片跟邋遢的自己举行即时影像(合成)

在现在由于全球疫情使 得在居家办公时透过视[讯集会需求提高,〖不外有时集会来〗的突然,或是时间过早过晚想穿得对照轻松一点,<但又不得>不由于正式的集会而需要梳{{妆服装}},像是先前也曾泛起上半身穿西装、下半身穿短裤拖鞋却不小心曝光的逗趣短片;而 NVIDIA 研究职员进日在 CVPR 2021 大会展示他们透过 AI 匹敌天生网路的研究功效,打造一套名为 NVIDIA Maxine 的云端 AI (视讯串流) SDK ,‘其中一项应用’ Vid2Vid Cameo 即可将一张平面的照片或是卡通图片与当前视“讯镜头的”影像举行立体(合成),纵使是穿着睡衣一头乱发,对方看到的也会是西装笔直的你。

▲ Vid2Vid Cameo 可将倾斜的视角举行“重新定向”,宛如面临摄影机举行视讯

▲ Vid2Vid Cameo 亦可将卡通形象与真人举行即时(合成)

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▲由于手艺原理不须发送完整的延续影像,能省下近 10 倍频宽


Vid2Vid Cameo 行使匹敌 AI 的天生网路手艺,在 NVIDIA DGX 系统{使用}达 18 万个高品质对话头像举行训练, AI 将辨识影像当中包罗眼睛、嘴巴与鼻子等 20 个要害点,不须人类手动举行标注,即可针对脸部动作建构模子,可将一张平面静态照片 与自视[讯相机撷取的影像举行 3D (合成),意味着只要上传一张真实的照片或是动画人物, Vid2Vid Cameo 即可举行举行动态(合成);除此之外,一样平凡人{使用}视讯相【机时纷歧定】会正对镜头,对方看到的影像就会是歪一侧,而 Vid2Vid Cameo 还能够将人物影像举行“重新定向”,使对方看起来像是正对『镜头』与之举行集会。

同时在 AI 《的执》行方式仅需举行压{缩与}往返发送头部位置与要害点,不须发送完整(视讯串流)(内容),{使用} Vid2Vid Cameo 还能将视讯集会影像频宽节约约十倍,降低影像发抖与延迟,使低频宽下也有流通的视讯集会体验; NVIDIA 将在克日把 Vid2Vid Cameo 导入 NVIDIA Video Codec SDK ,作为 AI Face Codec ‘的一环’。

值得一提的是, Vid2Vid Cameo 的论文作者当中,包罗 Arun Mallya ‘和两位来自台湾的研究’职员,划分为 Ting-Chun Wang 与 Ming-Yu Liu ; NVIDIA 也请到 Netflex 影集为教授举行英语佩瑛的演员 Edam Mose 与三位论文作者拍摄一<段先容短片>。


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      2021-10-03 14:23:54 

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