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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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评论列表 （13条）
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