線上會議神隊友!AI讓你開會隨時都有好形象!(下)

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線上會議神隊友!AI讓你開會隨時都有好形象!(下)

AI真的超厲害,只需形象照就能打造完美替身,線上開會再也不用煩惱呢!(下)

 

本文為該系列的下篇,上篇(Vid2Vid Cameo 的完美功能)請點此連結

 

Vid2Vid Cameo:完美結合 2D 照片與 3D 動態

Vid2Vid Cameo 是 NVIDIA Maxine AI 視訊串流平台背後、以生成對抗網絡(Generative Adversarial Network,GAN)為基礎的人工智慧深度學習模型之一。

 

根據相關論文的解釋,該模型在 NVIDIA DGX 系統上使用 18 萬高品質的對話頭像資料集來進行訓練,學習辨識20 個關鍵點(用來建模「臉部表情」與「頭部運動」所必備的關鍵點),以便在沒有人類加以標註的情況下,可以針對臉部動作建立模型。關鍵點中,包含針對眼睛、嘴巴、鼻子等特徵位置進行編碼。

 

下圖展示了 20 個關鍵點當中,前 5 個關鍵點的計算流程,給來源圖像及預測模型來規範關鍵點。

 

NVIDIA 的研究人員表示:從用戶的參考圖片中抓取這些關鍵點,用戶的參考圖片可以事先發給其他的視訊與會者,或是從過往的視訊會議中擷取並重複使用。如此一來,視訊會議平台只需傳送用戶臉部特徵的動作數據,而且不需要在每一個與會者間傳送龐大的即時視訊資料。對接收者來說,GAN 模型使用這些資料,在接收端合成一個模擬參考圖片外觀的視訊畫面。

 

整體來說,NVIDIA 去年推出的「會議神器」Maxine 平台就使用 AI 驅動來實現高解析度、背景噪音消除、眼神校正等功能,讓你不需升級電腦效能也能輕鬆擁有高品質的視訊會議。近期新推出的 Maxine 平台的深度學習模型 Vid2Vid Cameo 更是能夠讓你體面開會,AI 技術完美掩蓋鏡頭前的蓬頭亂髮!Vid2Vid Cameo 目前已可在 NVIDIA AI Playground 上測試使用,其開發套件也將在不久後推出,讓開發人員可以運用優化後的人工智慧訓練模型,為視訊、直播串流強化效果。

 

 

 

 

 

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AI真的超厲害,只需形象照就能打造完美替身,線上開會再也不用煩惱呢!(上)

 

目錄

1. 視訊會議邋遢怎辦?AI 讓正式照片中的你「動起來」當替身!

2. Vid2Vid Cameo:AI 讓人像照跟著你擠眉弄眼!

2-1.  真人視角調整方向

2-2. 虛擬角色逼真動態

2-3. AI演算法節省頻寬,保留絕佳視訊通話品質

3. Vid2Vid Cameo:完美結合 2D 照片與 3D 動態

視訊會議邋遢怎辦?AI 讓正式照片中的你「動起來」當替身!

COVID-19 疫情從去年開始持續影響我們的工作與生活,視訊會議讓我們的房間取代了原本的會議室,大家也希望自己能在鏡頭前體面的呈現。繪圖晶片大廠 NVIDIA 於去年 10 月在 GPU 技術大會(GTC)上發表了全新雲端的視訊串流平台「Maxine」,整合各種人工智慧輔助功能,能即時美化鏡頭前「太過真實」的畫面、或優化不佳的音訊。

 

大家都希望在每次的視訊會議中,都可以保持個人最佳狀態。但是辦公室移到家裡後,難免會因為剛睡醒、或是小孩、寵物吵鬧等,導致自己蓬頭亂髮,無法在會議平台中顯現出體面的打扮。針對此問題,NVIDIA 研究團隊在 2021 年的 CVPR 會議發表論文中,提出全新的解決方案——Vid2Vid Cameo,如以下影片所示:

 

 

Vid2Vid Cameo:AI 讓人像照跟著你擠眉弄眼!

這個區塊包含未預期或無效的內容。解析轉換成 HTML「Vid2Vid Cameo」是新的深度學習模型,利用生成對抗網路 (GAN) ,只需一張使用者的臉部照片以及一段視訊串流內容,就能利用這兩種素材建立出可動的、用於視訊的擬真對話頭像。這意味著我們只需在會議前上傳一張體面、正式的個人照片,平台系統就會自動抓取照片中的幾個關鍵點,開會時AI 模型再抓取個人在鏡頭前的即時動作,再將這些動作直接套用在先前上傳的靜態圖片上。

 

如此一來,鏡頭前的你不管是多麼蓬頭垢面,在視訊中都可以如同照片中的你一樣衣冠楚楚的參與會議!也藉著Vid2Vid Cameo 的 AI 把你的臉部動作與即時動作轉移到照片上,你就像是如同照片中體面地參加會議!

 

Vid2Vid Cameo 的功能如下:

真人視角調整方向

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能自由調整所生成的人臉視角

 

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能自由調整所生成的人臉視角,人臉的角度可選側面(上圖左)或正面(上圖右)、或是透過調整攝影機的的角度高低來顯示對話時的頭像視角。

 

虛擬角色逼真動態

透過 Vid2Vid Cameo,使用者能將將自己與卡通人物即時合成

 

在視訊通話越來越普遍的當下,親和力高的卡通人物有助於緩解網絡社交的壓力。Vid2Vid Cameo 亦可將卡通形象與真人進行即時合成。

 

AI演算法節省頻寬,保留絕佳視訊通話品質

透過 Vid2Vid Cameo 的新 AI 演算法 ,視訊會議只需傳送用戶的臉部關鍵點的動作資料,接著在所有與會者的視訊中即時模擬出立體頭像即可,而不需像以往的視訊會議中,每個與會者之間都要互相發送龐大的即時視訊串流內容。

 

這樣的人工智慧技術可將視訓通話的流量需求減少十倍,讓通話品質更流暢、同時也不影響視訊畫質。

 

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眼神接觸、臉部對齊……人工智慧提升視訊會議的體驗

臉部眼神校正功能:模擬面對面開會

Maxine 同時還應用了 NVIDIA 在生成對抗網路 (GAN) 的優勢,讓視訊會議服務供應商能為用戶提供各種 AI 功能,讓用戶有真實「面對面」的感受。

例如:「臉部對齊」功能可自動調整臉部角度,讓用戶在參與會議的過程中,看起來像是彼此相對、「眼神校正」能模擬眼神接觸、校正會議參與者的視線。這些功能能幫助與會者保持互動,無需一直盯著攝影機。

 

「臉部對齊」功能可自動調整臉部角度,讓用戶在參與會議的過程中,看起來像是彼此相對。

 

替身與虛擬背景:人再邋遢、家中再亂都能體面開會!

除此之外,視訊會議服務的供應商也能增加替身功能,讓用戶選擇自己的動畫當替身,能即時地透過用戶的聲音、情緒音調,自動生成逼真的動畫。

 

除了替身功能,Nvidia 也在今年六月 CVPR 大會,發表 Maxine 平台最新的「Vid2Vid Cameo」的深度學習模型:採用生成對抗網絡(GAN)的技術,只需將一個人的 2D 照片合成至談話影像中,就能輕易地打造數位虛擬化身、節省視訊頻寬,並能夠進行人臉辨識等強大功能。如此一來,就算鏡頭另一端的用戶衣衫不整、頭髮凌亂也不怕了!只要你在會議前拿出一張自己穿正式衣服的照片,就可以讓穿著得體的自己當成替身參與視訊會議喔!

 

假如家中小孩太吵、或是燈光太暗的話,也不用怕!Maxine 的人工智慧技術可以自動移除背景噪音、並且提供超高解析度的畫面,也提升光線較暗時的清晰度,甚至為臉重新打光!

 

有了參與會議時,若家中小孩太吵也不用擔心,因為 Maxine 的人工智慧技術可以移除背景噪音!

如果上述的方法都不行的話,你也可以乾脆直接更換成虛擬背景!

假設家中真的有見不得人的場景的話,試試 Maxine 的虛擬背景吧!

 

Jarvis 對話式 AI:即時翻譯、會議記錄

透過 NVIDIA 對話式人工智慧功能 Jarvis SDK,開發人員可藉由整合使用虛擬助手,在視訊會議服務中進行語音辨識、語言理解與語音生成的功能。虛擬助手可做紀錄、設置執行項目,並以人聲回答問題,也能提供即時翻譯、即時字幕和逐字稿等,有助與會者了解會議中正在討論的內容。

 

Jarvis 對話式 AI,可以在會議中即時翻譯

 

Maxine 平台整合多個 NVIDIA 人工智慧 SDK 和 API 技術。除了上述的 Jarvis 外,還有強化音訊和視訊功能的  NVIDIA DeepStream ,並以 TensorRT SDK 執行高效能AI深度學習推理。官方提到,Maxine 平臺的人工智慧運算,因為都在雲端處理,所以終端用戶不需升級任何硬體,就能獲得這些功能。

 

以下為 Maxine 的串流視訊 AI SDK 展示影片:

 

 

 

 

 

 

 

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人工智慧真的太厲害了,竟然讓線上會議直接升級而且又超順暢!(上)

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目錄

1. 無需強大硬體,即可享有高解析.無噪音的視訊會議體驗

2. AI 捕捉臉部關鍵點,所需頻寬減至原本一成

3. 眼神接觸、臉部對齊……人工智慧提升視訊會議的體驗

3-1. 臉部眼神校正功能:模擬面對面開會

3-2. 替身與虛擬背景:人再邋遢、家中再亂都能體面開會!

3-3. Jarvis 對話式 AI:即時翻譯、會議記錄

 

疫情期間,WFH 已經成常態,目前全球有數百萬人使用視訊來開會、學習、娛樂,甚至就診。IT 大廠紛紛發展視訊會議能應用的人工智慧技術。微軟甚至聯合美妝大廠資生堂,共同推出能「立即上妝」的視訊會議 AI 技術呢

而顯示卡大廠 NVIDIA 去年末推出的雲端視訊串流 AI 平台「Maxine」,能夠使用人工智慧視訊壓縮技術—只要從人臉上「抓到」幾個關鍵點後,就能在另一端依據這些臉部特徵關鍵點  (facial points),重建人臉動畫。如此一來,就不需串流整個影像的畫素,大幅度降低視訊傳輸所需的頻寬。

以下影片為 NVIDIA Maxine 的各種功能介紹:

 

無需強大硬體,即可享有高解析.無噪音的視訊會議體驗

NVIDIA Maxine 最主要是雲端原生的視訊串流 AI 平台,其嶄新的 AI 功能可被導入到各式各樣的網路視訊會議中。視訊會議的服務供應商可透過 NVIDIA 的雲端 GPU(沒錯!此款 GPU 真的就在雲端上,因此你不需要添購任何專業的設備~)上運行該平台,為用戶提供全新的 AI 功能,包括視線校正(Gaze Correction)、超高解析度、噪音消除和臉部打光等功能。

 

由於資料是在雲端而不是在本地設備上處理,因此使用者無需任何強大的硬體設備,即可享受高解析度、無背景噪音、自動修正的角度、甚至虛擬背景、替身、即時翻譯等進階功能!

 

AI 捕捉臉部關鍵點,所需頻寬減至原本一成

以下為 NVIDIA Research AI 視訊壓縮展示影片:

 

NVIDIA 使用的人工智慧技術可以分析每個會議參與者的臉部關鍵點(眼、鼻、口等周圍的要點 key points),並在接收器端運用所抓到的臉部要點來重建臉部動畫。如此一來就不需要傳輸完整的畫面,傳輸的資料減少了,所需的頻寬也因而大大減少。

 

facial-points-2.jpg

Nvidia 使用的人工智慧技術可以抓住會議參與者的臉部關鍵點

 

透過上述人工智慧抓住臉部關鍵點的影像壓縮技術,視訊頻寬消耗減少至原本 H.264 串流視訊壓縮標準要求的十分之一,讓服務供應商的成本也跟著隨之減少、終端用戶也可以獲得順暢的視訊會議體驗。

 

bandwith-compare-to-h264-3.png

透過抓住臉部關鍵點的 AI 影像壓縮技術,視訊頻寬消耗減少至原本 H.264 串流視訊壓縮標準要求的十分之一

 

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前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

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我們耳熟能詳的FaceBook,成為大家最想去的IT公司之一!那還有哪些公司是進入前十名的呢?(下)

 

本篇文章為2021最適合工作的IT公司top10:NVIDIA第一、Google第三,蘋果竟連前10名都沒有?的下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點擊上述連結看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以隨時應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都非常友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,還可以更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求像是雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工進行遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞與鼓勵。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真心希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也能讓員工持續保有積極良好的工作環境與學習機會!」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

 

 

 

 

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NVIDIA榮登2021年,大家最想去的IT公司!還有哪些公司是進入前十名的呢?(上)

美國徵才與工作評論網站「Glassdoor」在日前發布一份報告,名為〈2021 年最適合工作的科技公司〉(Best tech companies to work for in 2021),藉由分析其網站內的上百萬條評論資訊,從中調查出前 10 名讓員工最想去的 IT 公司。

如 Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭紛紛上榜,由 NVIDIA 拔得頭籌、高居第一;但讓不少人驚訝的是,Apple 竟然連前 10 名都沒有!

Glassdoor 是一個匿名的雇主評價和職場資訊分享平臺,讓企業員工可以在上面曝光個人薪資與公司情況、評價雇主等等,提供其他求職者參考,並強調不會讓企業有機會修改員工的評論。此外,Glassdoor 也積極發佈各種企業職場的相關報告。

而這次〈2021 年最適合工作的 IT 公司〉排名,同樣也是基於內部員工的反饋評分得來,具體評量項目包括:薪資報酬、福利制度、升遷管道、企業價值觀、工作氛圍以及與個人生活的平衡等等。

最後,根據 7000 萬名以上的員工針對超過 130 萬家企業評論數據,Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司如下:

▲ Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司。資料來源:glassdoor.com

第 1 名: NVIDIA

NVIDIA 是矽谷的 AI人工智慧 運算公司龍頭。共同創辦人黃仁勳也因其台裔身分而廣為台灣人所熟知。

多年來 NVIDIA 締造了多項紀錄:2010 年推出全球最快的超級電腦 Tianhe-1A、2011 年全球 GPU 出貨突破 10 億顆、2016 年推出引領人工智慧革命的 Pascal 架構、2018年 推出開創光線追蹤世代的 Turing 架構、2020 年則推出歷代 GPU 中,最大效能躍進的 Ampere 架構等等。

除了這些傲人的成績,許多 NVIDIA 員工也對公司的內部文化給予肯定,在 Glassdoor 上留下許多五星好評:「公司文化開放友好,在這裡我能與聰明的同事們一起致力於頂尖技術的開發。」、「在這裡工作,能夠擁有良好的平衡工作與生活品質」、「這家公司的確讓我覺得會在背後支持我,是真心的關心員工。」

第 2 名:HubSpot

HubSpot 是美國的軟體產品開發商和銷售商,服務項目有社交媒體營銷、潛在客戶開發、Web 分析、SEO 搜索引擎優化、客戶服務和支持等。

HubSpot 在疫情時思慮周全的因應計劃,讓它拿了不少分數,得以高居第二:「高層通過完善靈活的計劃,支持員工在家工作,展現出這家公司的水準。」也有員工留下對本身文化的稱讚:「從 C-Suite 到基層員工,HubSpot 的每個人都願意共享資訊,收集和處理回饋並把握成長機會。」

第 3 名:Google

Google 豐富的員工福利一直相當出名,例如豪華又免費的員工餐點,幅員廣闊的公司園區中常可見遊戲間、淋浴間、健身房、游泳池等設施、免費通勤專車等等,都常被新聞媒體報導。

至於 Google 員工自己最重視哪些呢?根據 Glassdoor 上的評論,許多人提及「同事都非常聰明,而且有進取心」、「團隊成員之間就像是朋友,工作氣氛非常積極」、「你將與業界之內最聰明、最具創意也最勤奮的頭腦一起工作。」等等,優秀的員工讓 Google 本身得到許多讚賞。

第 4 名:Microsoft

同為老牌科技巨頭,Microsoft 雖然略低 Google 一名,但依然搖搖領先大多數 IT 公司。一名在 Microsoft 工作了 5 年以上的專案經理在 Glassdoor 上留下這樣的評價:「工作與生活品質之間能平衡。重視團隊合作,能靈活地完成工作目標,對提升個人潛力而言是很好的挑戰。」

 

鼎鼎大名的 Facebook 與 LinkedIn 也在 Top10 的名單內!那其他還有哪四間上榜公司,擠下頻果 Apple 而上榜?請見下篇!連結點此

 

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【模特兒要失業了?人工智慧「虛擬超模」試衣 棚拍 擺Pose都超專業 】的下篇,目前已有四間以上的公司開發出試衣、棚拍、擺 Pose 都一把罩的超逼真「AI 模特兒」。請點此看上篇閱讀了解

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?

這樣看起來人工智慧模特兒的好處多多,不僅費用比較低、可控性高,還不需要煩惱真人模特兒日後危害品牌形象的可能,不只能取代真人模特兒,也許連攝影師、化妝師都可以不需要了?

即使虛擬模特兒看似完美無缺,但依然有質疑的聲音。

有意見表示,對 AI 生成的模特兒全都是「完全虛擬」的表示懷疑。AI 模特兒的生成要使用到電腦視覺(Computer vision)和電腦圖學(Computer Graphics)技術相結合,把二維圖片變成三維後進行疊加和渲染,本身就是一個很複雜技術;

再者,如果這些人工智慧系統不是使用最強大的臉部識別功能,那訓練的圖片庫與生成的圖片庫,將會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合(overfitting),因此它們可能只是「記住」圖片,而不是「學習」生成出「全新」的圖片。

▲ 目前真人模特兒的走秀仍是人工智慧無法取代的。圖片來源:Raden Prasetya on Unsplash。

 

另一種方向觀點則表示,畢竟模特兒也不單單只是出現在宣傳 DM 上,對時裝界來說非常重要的「時裝秀」,當然也不能缺少模特兒的走秀,並且時裝秀的重點也不在出售與否,只是為了展現服裝設計師們的美學與創造力。

雖然現在的 AI 還不能完全取代真人模特兒,不過也許在未來的某一天,連走秀也可以交給人工智慧也說不定!

 

 

 

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服裝麻豆要失業了?讓你無法分辨的超逼真人工智慧models

][poiuytrewq▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去在各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,藉以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,說實在也算是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如果背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可以大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

  1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像
  2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。
  3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。
  4. 回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,不僅可以節省 70% 的攝影費用、而且成圖時間更能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收足足增長 15%!

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?點此接續看下去!

 

 

 

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栩栩如生風景圖竟是靠人工智慧生成?到底是怎麼辦到的?!

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栩栩如生風景圖竟是靠人工智慧生成?到底是怎麼辦到的?!

沒想到人工智慧竟然可以利用線條輪廓生成超擬真風景圖!真是太強大了啦!

 

 

Nvidia 可以說是非常擅長將人工智慧技術用於創造擬真的圖像,像是之前的 StyleGEN 就可以合成幾可亂真的虛擬人臉(雖然合成貓咪有點失敗)。去年他們又出了一款 AI 工具「GauGAN」將可以信手捻來的線搞草圖,化為擬真的風景圖。

該軟體使用一種被稱為「生成對抗網絡(GAN)」的人工智慧模型,提供一種被 Nvidia 稱為「智能畫筆(smart paint brush)」的工具。 這意味著用戶只需要繪製基本的線條輪廓,軟體就可以自動以自然紋理(例如草,雲,森林或岩石)填充,最後一個擬真的自然風景就這樣呼之欲出了!

雖然 Nvidia 的「GauGAN」並非是此類 AI 軟體的創舉,但是生成的效果讓人讚為觀止——該人工智慧軟體可以讓用戶以極其直觀的方式,生成幾可亂真的景觀。例如,當用戶隨性繪製一棵樹,然後在其下繪製水池時,AI 模型還可將樹的倒影添加到水池中呢!

儘管 Nvidia 提供的 demo 目前看起來很強大,但是 GauGAN 仍有限制。因為生成草地、水等自然物質所涉及的視覺模式是非結構化的。相比之下,生成建築物和家具的圖片可以說是復雜得多,而且結果也差強人意——那是因為這些物體涉及到人類敏銳的邏輯和結構。正如之前我們所看到的 Nvidia 人工智慧生成人臉,雖然 GAN 可說是表現的有模有樣,但這也是拜大量的額外工作所賜。

而 Nvidia 也尚未透露是否有任何讓該軟件商品化的計畫,但暗示這樣的工具在不久的將來,是可以有效地幫助「建築師、城市規劃師、園藝設計師和遊戲開發商的從業人員」。

NVIDIA 應用深度學習研究部門副總裁 Bryan Catanzaro 表示:「使用簡單的草圖來集思廣益做設計,是要容易得多了!並且該技術能將草圖轉換為高擬真的圖像。」

 

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人工智慧合成喵星人,結果卻讓貓奴笑到噴飯!

 

 

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人工智慧真的無所不能,竟能合成人臉,還能合成喵星人?只不過這長相也太….?

 

▲ StyleGAN 合成新臉孔的過程:人工智能根據肖像分析,生成許多擬真度高的虛擬人臉。

繪圖晶片領導廠商 NVIDIA 最近推出「StyleGAN」生成對抗網路,讓人工智慧藉由分析多張肖像中,不同的臉孔特徵,拼湊成仿真度 100% 的虛擬人臉。這些臉孔包括男女老少,擬真度可以說是非常高,真的很難讓人相信是被 AI 合成的假臉。以前是有圖有真相的時代,現在可不一定!

如果讓人工智慧分析各張不同的貓照片,是否也能生成高擬真的喵星人呢?

人工智慧生成的貓都「變液體」了!

使用 StyleGEN 生成喵星人,效果是否跟生成虛擬人類一樣的好呢?結果這些被 AI 人工智慧創造出來的貓,大部分的只有臉部的部分,還算勉強能辨識出是貓。身體的部分則是歪七扭曲,完完全全顛覆了一隻貓原有的形狀,讓人不禁想起貓奴常說的「貓是液體」。

▲ 人工智慧根據多張貓照片的分析,生成的虛擬貓咪。

 

AI 對貓的理解,是來自 LSUN (大規模場景識別) 數據集的「貓」類別圖片。NVIDIA 還釋出StyleGAN 開源碼 ,尚有更多貓咪的照片。如果以上這些照片還不能滿足您對於「貓是液體」的想像,在「These Cats Do Not Exist」網站上,每一次更新網頁,StyleGAN 就能合成更多的貓咪。

▲ 「These Cats Do Not Exist」網站:在 AWS SageMaker 上使用 StyleGAN 生成虛擬貓咪。

 

 

 

 

 

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