人工智慧打造超完美女團,還出單曲MV?!

人工智慧打造超完美女團,還出單曲MV?!
人工智慧打造超完美女團,還出單曲MV?!

人工智慧這次真的太誇張,團員到歌曲竟然全部是AI?!

 

 

目錄

1. 結合所有女藝人的美麗 首支人工智慧KPOP女團誕生

2. 全員AI!KPOP女團首支MV「我是真的」 網友:可怕

3. 人工智慧真能幫助我們用更低成本 打造超完美藝人?

 

 南韓科技公司「Pulse9」推出人類史上第一個由人工智慧組成的 AI 女子 KPOP 偶像團體「Eternity」。|圖片來源:YouTube 截圖

 

既 AI 新聞主播、AI YouTuber 之後,大眾對人工智慧模擬、生成的「虛擬人物」接受度越來越高,儼然成為一股新潮流。

 

而日前,一家南韓科技公司「Pulse9」更是瞄準了 KPOP 現今在世界上的熱門程度,將AI 與韓流偶像結合,推出全員都是人工智慧的 AI 女團,模擬出真人動作、聲音,還能像真的偶像一般發行單曲、拍攝 MV呢!

 

結合所有女藝人的美麗 首支人工智慧KPOP女團誕生

Pulse9 是一間研究人工智慧、深度學習技術的韓國公司,從 2020 年就開始為 AI 偶像鋪路、宣傳。

 

他們利用公司旗下的 DeepFake 技術「Deep Real AI」,透過演算大量女藝人的臉龐,擷取將所有最動人、美麗的特徵後重新合成,創造出 101 名虛擬「AI 偶像練習生」。這些虛擬的練習生們長相各有特色,每個人也都具有不同的風格,乍看之下就跟真人沒兩樣。

 

隨後,公司參考了韓國知名選秀節目《PRODUCE 101》的選拔形式,舉辦名為「AI.DOL 心動挑戰」的投票比賽,讓由網友根據照片,選出前 11 名能夠正式「出道」組團的人工智慧女偶像。

 

圖為人工智慧經過訓練後,合成出的虛擬偶像照片,宛若真人。|圖片來源:Pulse9 官網。

 

全員AI!KPOP女團首支MV「我是真的」 網友:可怕

而投票活動結束後,公司也依言先讓脫穎而出者 11 名中的 5 名 AI 成員組團,團名為「Eternity」(이터니티),中文為「永恆」之意。

到此時,網友都還對這些人工智慧偶像抱有很高地期待──直到他們於 YouTube 上發表影片。

2021 年 3 月,Eternity 發表了出道曲《I’m Real》(我是真的),也推出了單曲 MV。在影片中,雖然這些 AI 偶像們賣力地唱歌跳舞,但表情、姿態與眼神都顯得十分不自然,並且合成的痕跡也十分明顯;而團員們的歌聲也帶有明顯的機械音,令許多網友感到驚訝。

이터니티 Eternity – I’m Real M/V

 

在影片下方,有一則留言獲得了 7500 個讚:「抱歉,這是我在 KPOP 中看過最可怕的東西。並不是討厭,但這真的太讓人毛骨悚然了。」或許這也是大多數網友的心聲。

影片下方有一則留言:「抱歉,這是我在 KPOP 中看過最可怕的東西。並不是討厭,但這真的太讓人毛骨悚然了。」獲 7500 個讚

 

不過也有網友認為,韓國演藝圈競爭激烈,每個月都有與多偶像團體出道,像 Pulse9 這樣一家科技公司,願意跳出來嘗試新東西,也是一件好事。

 

即使初試啼聲並沒有如預期般博得普遍好評,Pulse9 依然打算繼續經營這個 AI 女子團體,未來會不但預計讓 Eternity 成員繼續活動,還會讓每個成員發行個人單曲。

 

除此之外,也會讓這些 AI 偶像們朝多元的方向發展,像是模特兒、YouTuber 或品牌代言人等等。例如成員之一的咸初瓏(함초롱),已經於韓國一家金融控股公司「新韓金融投資」(Shinhan Investment Corp.)的廣告中擔綱演出了。

 

人工智慧真能幫助我們用更低成本 打造超完美藝人?

Pulse9 表示,公司研發的 Deep Real AI 技術,雖然是以 Deepfake 技術為基礎,但能夠打造出更貼近真人、更生動的虛擬人物。|圖片來源:Pulse9 官網。

 

Pulse9 表示,公司研發的 Deep Real AI 技術,雖是以 Deepfake 技術為基礎,但能夠打造出更貼近真人、更生動的虛擬人物,而且製作時間更短、成本也更低。Pulse9 表示:「這種 AI 技術能創造出如她們(指Eternity)真實存在的逼真人物。」

 

而以人工智慧打造出來的女團成員們,不單單只是外貌、聲音,從眼神細微的變化到嘴角上揚的角度都能夠精準控制,一顰一笑、一舉一動皆在掌握中──這或許是許多娛樂經紀公司都希望做到的。

 

也許在未來,等相關技術都成熟後,真的能看到由 AI 生成的虛擬偶像在演藝圈大放異彩。

 

 

 

 

 

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沒想到人工智慧竟能讓已故親人”重生”與你聊天互動!而且幾乎跟真人一樣?!

目錄

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

新技術背後的倫理危機

 

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

在科幻電影《雲端情人》中,男主角的人工智慧虛擬助理「莎曼珊」不僅風趣又開朗,能夠藉由言語和男主角溝通,有獨特的個性也富有情緒。她與男主角從相談甚歡到墜入愛河,展開出一段人與 AI 的獨特關係。

這樣的情節或許不再僅存在於電影之中──根據微軟最新申請的專利,可以讓人工智慧學習一個人的語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文與網路足跡等等資料,建立出一個語調與用字習慣都彷如真人的聊天機器人。

美國專利商標局通過微軟的專利申請,該項技術透過大量收集一個人在網路留下的「社交數據」──包含照片圖象、語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文等紀錄,在機器學習這些數據後「重建」出與真實人類相仿的聊天機器人。

其實這項專利早在 2017 年就由微軟公司的兩位研究者 Dustin Abramson 和 Joseph Johnson jr. 著手開發。他們想設計出一個可以學習亡者生前形象的 AI,並且能夠依照資料的完整程度,再現出一個幾乎接近亡者在生時的模樣、語氣的聊天機器人。根據技術的成熟度,達到旁人不覺得是在跟機器人說話、甚至是在跟熟稔的親人聊天的程度。

有評論表示,微軟的這項專利以商業角度來看,應該會應用在改善如「Cortana」等的智慧型個人助理。但亦有嗅覺靈敏的媒體認為,以 Cortana 市場表現不佳的情況看來,微軟的新專利應該不只是想做個語音助理而已。

 

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

該專利可以幫助創造出特定人格的機器人,做出性格差異化;也能用於訓練聊天機器人以特定人的性格來交談、互動。

人工智慧掌握一定程度的個人資料後,更可以生成指定的語音腔調、語言習慣,像是將你至親好友的說話方式模仿得唯妙唯肖,再現每個人不同的遣詞偏好、習慣用語跟口頭禪等等。而且如果是相關主題的資料不足以應付,AI 會透過網路資料庫自動補足對話中的內容。

▲ 3D 投影技術讓美國已故總統雷根,活靈活現地呈現在世人面前

此外,也支援使用真人照片、影片或 DeepFake 技術等方式建出 2D 影像,也可以透過臉部辨識分析親人的臉孔來製作出 3D 模型。

這讓 AI 不僅是「栩栩如生」,它有著與你的親人相似的外貌、相似的語氣,就跟活生生的人沒什麼兩樣了。

 

新技術背後的倫理危機

說至此或許有些人會感到毛骨悚然。

的確,在專利中並沒有特別討論到隨之而來的倫理爭議,如「我有沒有權利拒絕自己死後被做成聊天機器人?」「死者家屬是否有權拒絕死者變成聊天機器人?」「這項技術會不會如 DeepFake 一樣,成為詐騙與假新聞的溫床?」

面對這些問題,微軟的人工智慧策略和道德規範負責人Tim O’Brien 也承認,他們目前仍然沒有任何明確計畫可以完美解決問題,將該專利付諸實踐。

也許科幻電影中的情景在現實中上演還有一段距離要走呢。

 

 

 

 

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本系列文章為【不只是導航!Google 地圖用 AI 大升級 能預測還沒發生的塞車】的下篇,上篇請點此

圖像神經網路就是將道路視為一個圖形,路線對應節點(nodes),而邊線位於「連續道路」和「通過交叉路口連接的道路」之間。路段實際上是與交通密度成比例地、隨機採樣的道路子圖(subgraph),並且透過訊息傳遞演算(message-passing algorithm)計算邊緣與節點之間的相互影響。

每個路段的長度和複雜度都有所不同,從兩條道路到包含數百個節點的路線都有。DeepMind 表示,如果將相鄰道路之間的交互關係納入考量後,就能使得預測準度有所提升:「例如我們思考一條小巷的堵塞如果溢出,將如何影響主幹道的交通」。

▲ Google 地圖人工智慧分析計算道路交通之演算法示意圖。

 

DeepMind 也表示,在訓練時自動調整學習率,該模型不但可以達到更高的成效,還能自動調整學習率,獲得更穩定的結果。

除了新模型,Google 地圖也一併考慮其他因素:如道路速限、道路面積、道路品質(如礫石地、柏油或泥地)、道路施工、天候氣象(如下雪、下暴雨或土石流等)、使用者回報的交通事故、封路、出現彎道或紅綠燈路口的頻率等等,以及因應新型冠狀病毒疫情隨之而來的交通管制。

疫情之下 Google 地圖受到的沖擊

Google 表示疫情爆發後,全球路上交通流量減少了 50 %,隨著疫情持續,仍有不少地區維持交通管制。

這種影響範圍擴及全球的特殊狀況下,為了不讓預測失準,AI 會自動優先考量近期的車流量記錄,且將更早之前的車流量模式列為次要考量,讓導航結果的預計抵達時間更為精準。

這次事件展現出 Google 地圖與現實世界有多麼息息相關。Google 執行副總裁 Jen Fitzpatrick 也親自撰文表示,他們將會推動 Google 地圖發展新的技術,因為世界不斷在變化──公車班次的增減、新的道路被開拓、自然災害永久地改變通行路線等等。「這就是為什麼地圖常常需要更新、確保全面性和準確性的原因。人工智慧的重大突破改變了我們製作的地圖方法,也讓我們能將高品質地圖更快地帶到了世界各個角落。」

除了導航之外 其他有賴人工智慧的地圖功能

除了導航功能之外,其實 Google 地圖還有許多實用的功能都是靠人工智慧完成。

如 Google 曾公開他們如何利用深度神經網路,自動且準確地辨識街道名稱、模糊人臉與車牌。在自然場景中由於視覺偽影,如失真、閉塞、定向模糊、雜亂的背景或不同的角度等狀況,讓傳統的光學字符識別(OCR)難以完成辨識。

而且為了保護用戶的隱私,Google 團隊致力於解決這一問題,使用神經網路自動模糊了街景圖像中的人臉和車牌,而經過足夠的標記數據訓練後,AI 也能自動升級 Google 地圖相關的最新信息。

另一應用在於描繪地圖上代表建築的幾何陰影。Google 利用了多層次技術,第一層人工智慧負責從衛星照片中辨識出建築物;第二層的人工智慧負責分辨建築物的輪廓,並去除四周雜物;第三層則是根據輪廓來描繪出最有可能的建築物狀態。這套系統從 2018 開始,已經繪製了超過 1 億個新建築到 Google 地圖上了。

這套系統在低度開發國家使用效果最好,在政府資訊難以取得的國度,Google 團隊利用衛星圖和街景的影像,繪製出了奈及利亞大城市拉哥斯(Lagos)的地圖,填入了 20,000 條街道名稱、50,000 個新地址、與 100,000 間新商家的資訊。

像繪製地圖這樣巨量又繁瑣的工作,果然還是得靠AI的協助才有可能完成的呢。

 

 

 

 

 

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今年因新冠疫情爆發,導致全球交通運輸模式受到影響。各種交通管制、居家隔離甚至是封城等措施,使全世界車流量大幅減少許多。

為了因應全球範圍的交通模式改變,Google 近日表示,將與 DeepMind 攜手運用人工智慧技術, 強化路途預定到達時間預測(ETA),甚至能還沒發生塞車,就先預測你會不會受影響。

Google 地圖的導航功能一直備受大眾喜愛,近年隨著行動裝置的普及與網路速度的提升 ,有越來越多民眾不另外裝載車用衛星導航、而直接使用 Google 地圖作為外出行車的主要導引,更是讓 Google 地圖與人們的生活更加緊密。

至於 Google 是怎麼做到導航、判斷車流量與偵測交通阻塞的呢?背後其實還是有賴人工智慧的幫助!

不只靠公開資料分析 每個使用者都能回傳位置資訊

有些導航服務是根據政府提供之公開資料來計算車流量,而 Google 地圖的優勢在於── 眾多的使用者。

Google 地圖全球每日用戶超過 10 億人,每個使用者進行導航時都能匿名傳回位置資訊, 可以利用這些資訊就能統計出當前的道路狀況,以此分析出道路的車流量、是否有交通堵塞等等 ,並且即時在導航結果中呈現。

▲ 圖片來源:The Keyword | Google

 

Google 地圖使用路上行人、行車中的地點資料來顯示當下路況,這種模式雖然簡單好用,但如果要進一步預測未來 10、20 分鐘,甚至一個小時之後的路況,或要提供預定到達時間(Estimated Time of Arrival,ETA),就必須將既有歷史交通數據、即時車流量的改變情況,配合AI人工智慧進行分析預測。

與DeepMind合作人工智慧技術 強化路況預測能力

為了強化路況預測能力,Google 宣布將與 Alphabet 旗下的人工智慧研究公司「DeepMind」合作,更新 Google 地圖的演算法。

Google 表示,新的預測模型將加權過去 2 到 4 週的歷史資料,而越舊的資料權重會越低;並稱 Google 地圖的 ETA 預測在 97 %以上的旅程都有穩定準確率,而與 DeepMind 的合作能使準確率更加提升。

Google 地圖採用名為圖像神經網路(Graph Neural Networks,GNNs)的機器學習架構,大幅降低預測失準率,在柏林、雪梨、東京及華盛頓特區等等交通繁忙的地區,依然能維持精準的預測率,讓使用者能在出發前可以更方便來規劃行程。

▲ Google 不斷提升世界各地之 ETA 預測精準度,圖可見「台中市」提升高達 51 %。圖片來源:VentureBeat

 

Google 地圖將錯綜複雜的道路網路劃分為一個個「路段」(segments),各個路段都包含大量的交通流量資料,並能彼此共享;AI 分析這些巨量的資料,再通過圖像神經網路模型,就能清楚地預測每個路段的行駛時間。

本系列文章未完,請點此看下一篇

 

 

 

 

 

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首個百萬畫素換臉方法

研究團隊提出了一個漸進式訓練的梳狀模型(comb model),並配合編碼器進行模型訓練。

▲ Disney Research 公開之換臉過程示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)

 

  • 步驟 1:對原始圖像 xt 進行臉部檢測辨識,並提取關鍵點。
  • 步驟 2:將人臉分辨率歸一化(即標準化剪裁)為 1024×1024 像素,並保存歸一化參數
  • 步驟 3:將步驟 1、2 預處理好的圖像輸入編碼器中,用相應的解碼器解碼。
  • 步驟 4:使用步驟 2 保存的歸一化參數,在圖像「x˜_s」上反轉圖像歸一化結果,將生成的圖像與原始圖像 xt 進行多頻帶混合,得到人臉交換的成果圖像。

而畫素方面,研究團隊表示他們曾使用開源 deepfake 模型 DeepFakeLab,但成果影像的分辨率最高只到 256×256 像素。而研究團隊所採用的漸進式、對原始圖像進行預訓練的方法可從中提取出較高解析度圖像。下圖可以看出經過訓練模型,輸出的人臉畫素與效果都優於未經訓練的結果。

▲圖爲迪士尼與 DeepFakes、DeepFaceLab 和 Nirkin 等換臉方法的效果對比。(圖片擷取自 Disney Research)

 

迪士尼換臉 AI 有待突破的缺點

儘管研究團隊證明在細節、解析度以及自然度上,迪士尼 AI 人工智慧 都優於其他換臉模型,但團隊也承認他們的技術存在明顯的侷限性。

例如「有戴眼鏡的臉」沒辦法穩定進行人臉交換,問題不在於眼鏡部分無法渲染,而是無法恰當捕捉到表情和姿勢。研究人員曾嘗試調整輸入源,但依然無法穩定掌握產出品質。還有,雖然人臉正面直視鏡頭的圖像換臉效果良好,但俯視、仰視或側面等人臉角度與特殊光源下的換臉,可能會導致不完善的生成結果,如模糊和僞影。

  

▲ 換臉生成失敗示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)

 

不過研究人員補充道,這類問題實際應用於電影場景中影響不算太大,其實是可以經由其他方式來解決。

未來當這項 AI 人工智慧 技術更加成熟,得以廣泛應用後,影視作品絕對能有更逼真自然,且栩栩如生的特效,對觀眾而言,可以說是一大福音啊!

 

 

 

 

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人工智慧換臉技術實在太高超,聽說畫素竟還高達百萬?!(上)

迪士尼近日發表其研究最新「換臉」技術,不但能透過 AI 人工智慧 自動替換照片或影片內的人臉,成像更是突破百萬畫素,研究人員表示其技術是當前業內最高水準。

雖然目前還無法廣泛應用在電影製作中,但依然是換臉領域的又一突破,並且也逐步規劃登場好萊塢。

迪士尼在自家網頁「迪士尼研究中心 」(Disney Research)上發表一篇文章,公開了與蘇黎世聯邦理工學院(ETH Zurich)研究團隊共同研究的人臉替換技術,能透過神經網絡自動轉換包含影片、照片等圖像中的人臉面孔,解析度可達百萬畫素。

迪士尼「親上火線」研發換臉技術,自然是希望能應用在影視製作上,為觀眾帶來更逼真的畫面、更真實的視覺特效與節省後製成本。

有望衝擊影視產業、發揮巨大效用的迪士尼換臉 AI 人工智慧 ,實際效果究竟如何呢?

人眼看不出區別 AI 人工智慧 換臉將粉墨登場大螢幕

▲Disney Research 所釋出的官方影片,實際演示 AI 人工智慧 換臉的真實效果。

迪士尼研究中心除了於網站上公開一篇達 16 頁研究報告,亦上傳一支演示影片。

影片可以看到,AI 人工智慧 將下排二位演員的唇部、眼部等局部人臉進行分析,並融合在「目標演員」的面孔上。

從動態影像可以看出融合後的臉部動作非常自然,甚至 AI 人工智慧 能即時隨著口部開閉動作融合,也不會讓觀眾感到違和或不適。研究團隊也強調,比起當前常見的靜態圖像換臉,其技術在動態影像的表現更佳。

▲ 迪士尼的換臉 AI 人工智慧 不只能換臉換得天衣無縫,甚至還有其他換臉 AI 人工智慧 沒有的高解析度。(圖片擷取自 Disney Research)

 

並且「擅於局部融合」與「高畫質解析度」這兩項特點搭配十分相得益彰,使得迪士尼的換臉 AI 人工智慧 能極大地擴展了人臉替換在電影中的實際應用。

未來有望能省去複雜且繁瑣的後期製作工作,交給 AI 輕鬆完成。像是交換替身演員的臉孔、為年齡逐漸增長角色增添皺紋或是重現昔日巨星風采,迪士尼就曾在 2016 年的電影《星際大戰外傳:俠盜一號》(Rogue One: A Star Wars Story)中用特殊技術,讓飾演「塔金總督」的已故演員彼得.庫辛及飾演「莉亞公主」的嘉莉.費雪重返大螢幕。

▲ 迪士尼的換臉 AI 使用的漸進式演算法(Progressive TrAIning),可明顯看到經訓練的人臉畫素遠高於未經訓練的結果。(圖片擷取自 Disney Research)

 

雖然《俠盜一號》的換臉效果令人驚艷,但迪士尼研究人員指出由於技術尚未成熟,不僅成本昂貴,而且需耗費數個月的時間才能獲得幾秒鐘的成功換臉畫面。而這次研發的新技術,建構好原始模型後搭配合適當的運算能力,AI 人工智慧 就能在數小時內製作出換臉的動態影像。

除了生動自然,更重要的是換臉後輸出的成果圖像有百萬級畫素的解析度,而局部臉孔交換在動態影片能清晰的呈現,對電影後製的重要性不言而喻。

過去換臉技術因著重在臉部替換的平滑化,對提高畫素並沒有太多重視,導致解析度過低成為過去換臉技術的硬傷,才會出現如「在手機上效果絕佳的換臉影片,投放在更大的屏幕上呈現,卻可以看到明顯的顆粒與其他瑕疵」的狀況。

那迪士尼研究人員是怎麼實現「百萬畫素換臉 AI 人工智慧」的呢?

 

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▲ 2019 年的 LINE 開發者大會(台灣場)會上提供來自日本 Line 開發者大會(LINE DEVELOPER DAY 2019)的第一手訊息

科技產業的年度盛事 LINE 開發者大會(LINE TAIWAN TECHPULSE 2019)日前於和平籃球館順利落幕,這已經是 LINE 在台灣所舉辦第四屆開發者大會了,隨著參加者越來越踴躍,今年的參加人數達到新高峰的 1200 人,足見這場盛會備受矚目的程度。

大會除了為台灣開發者提供來自日本 Line 開發者大會(LINE DEVELOPER DAY 2019)的第一手訊息,並分享眾多領域的最新趨勢外,LINE 台灣董事總經理陳立人也在大會上宣布:2020 年 LINE 旗下服務將全面導入人工智慧 LINE BRAIN。

亞洲 AI 先驅「LINE BRAIN」最快 2020 下半年在台試行

「我們希望成為亞洲人工智慧的領先者。」陳立人說。

LINE BRAIN 整合了 LINE 旗下各項人工智慧技術,目前正在規劃最佳的模式,以將 LINE BRAIN 導入台灣市場。

至於推動進程,陳立人表示:會參考台灣其他新創開發工具與技術平台,上半年先將 AI 技術運用在 LINE 自身服務上,著重蒐集台灣用戶的反饋以提升使用者體驗;下半年開始尋覓技術夥伴,將鎖定系統整合業者或企業技術部門深度合作,以期貼合台灣使用者的需求,為 LINE BRAIN 找到最「貼地氣」的實現場景。期待最快 2020 年下半年即可在台開始試行。

LINE BRAIN 計畫主要聚焦在八大人工智慧領域,包含:自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、OCR、臉部識別、影音處理、資料分析、語音合成。

八大AI領域 團隊成員包含各種專業人才

▲ 「LINE AiCall – DUET」是 LINE BRAIN 八大 AI 服務中的其中一項「語音合成(Voice)」,能識別客戶的話語,能幫助店家在業務繁忙時,即時回應客戶預約等需求。

在總部的 LINE AI 架構圖中,說明的即是 LINE BRAIN 的技術總覽,將八大領域連結 LINE 提供的服務,如下所示:

自然語言理解(NLU):

AI 人工智慧擁有理解人類語言的能力,應用在 LINE TODAY 的內容推薦、LINE 客服小幫手中的聊天機器人對話,與 LINE 購物相關搜尋等服務。

資料工程平台(Data):

應用在 LINE SPOT、LINE 旅遊、LINE MUSIC、廣告精準投放等。

光學字元辨識(OCR):

應用在建議貼圖與掃碼捷徑,也可讓用戶在 LINE 聊天視窗內選擇上傳照片至 LINE 伺服器進行分析處理,直接將圖片轉成文字。

語音辨識(Speech):

▲ Line 語音助理「Clova」也加入 AI 戰局,要跟美國的 Alexa、Google Assistant 一決高下。

如日本推出的 LINE 智慧喇叭 Clova WAVE、以造型可愛博得用戶青睞的 Clova Friend、Clova Friend Mini,都搭載了智慧語音助理 Clova。

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語音合成(Voice):

語音識別和語音合成,都應用在日本推出 AI 訂位技術服務「LINE AiCall」,能以極為自然的方式,跟來電訂位的顧客對話,並且已有日本餐廳引入展開AI電話訂位服務的實測了。

臉部辨識(Face):

今年在 LINE Developer Day 首次應用的的技術,例如透過視訊通話互動的「Face Play」新款遊戲。

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影音處理(Video):

自動特寫影片人物的影片自動剪輯能力。如大會現場展示了一段 AI 辨識偶像團體演出影片的技術,透過臉部、骨架和動作模式,可以清楚區分出每個成員並自動剪出特寫畫面。

電腦視覺(Vision):

用於商品圖像搜尋、與聊天室可以使用的臉部AR:可以先辨識表情再轉換成對應熊大等虛擬角色的表情,而非只是把圖案貼在使用者臉上。

從即時通訊軟體到AI公司

「現在,LINE 已經是一家 AI 公司。」LINE 共同執行長慎重熩(Jungho Shin)揭示 LINE 的新定位。

從 2011 年問世開始,LINE 前幾年以擴大市場、搶攻用戶等一般通訊軟體的發展目標為主,但直到 2016 年開始轉而聚焦內容服務,以人工智慧技術為新的戰略目標,擁有每月 1.85 億活躍用戶群體和其資料數據的 LINE,在發展大數據技術上有得天獨厚的優勢,搭配AI優化各種與生活息息相關的服務和功能,可謂如虎添翼。

過去幾年,LINE 不斷招募大量 AI 人才,LINE 台灣也成立了自己的專業工程師團隊,成員包括資料工程師、資料分析師、自然語言處理工程師等等,目標是希望能夠發展出頂尖技術,挑戰全世界的市場。

你我生活中不可或缺的 LINE,和旗下越來越多的相關服務,都已經引入人工智慧,是勢不可擋的趨勢,這也代表了對相關從業人員的大量需求,不只 LINE,也有越來越多公司正擴大他們的 AI 版圖、建立台灣在地團隊。如果擁有相關專業技術,相信會是炙手可熱的人才喔。

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