MolarData|热“AI”身边事,新鲜趣闻周五见

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MOLAR FRESH   2021年第17期

人工智能新鲜趣闻    每周五更新

01

AI版“创造101”来了!出单曲拍电视剧,真人偶像失业危机?

2020年12月,AI公司Pulse 9发起了一个“令人激动人心的AI”的社交活动。人们在虚拟人物理想型测试中,从101位虚拟人物中选出最让人心动的11位AI成员并组成AI女团。像国内的选秀节目《创造101》一样,Pulse 9打造了一个AI世界的“选秀女团”。

最近,Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员,并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。


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Deep Real技术可以通过人工智能创建虚拟人、物体、室内空间、生物以及虚拟自然环境等。现有的虚拟偶像多数是动画师长时间人工设计,逐帧创建图像,打造AI视频。Pulse 9公司称,他们通过Deep Real技术可调整虚拟偶像的眼神、面部表情、嘴角等各处细节,使其与真人的外貌、表情都达到高度相似。

“在韩国,虚拟偶像与人类交谈和互动的时代正在开启”,Pulse 9的CEO Park Ji-eun表示,而她作为创造者,将会赋予AI偶像更具幻想和更具创造性的特点。
同时她还表示,与真人偶像不同,AI偶像可以自由表达自己的观点。因为人们对AI偶像更具包容性,而AI偶像对人们的恶意评论和批评承受度也更强。
值得一提的是,Pulse 9制作的所有AI偶像都是虚拟人物,在现实世界中难以找到相同的样貌,在一定程度上避开了肖像权纠纷。

(来源:机器人大讲堂)

02

全球第一位数字航天员:脸上10万根汗毛 对标3A游戏

6月17日,神舟十二号载人飞船发射圆满成功,聂海胜、刘伯明、汤洪波三位航天员,进入天和核心舱开始工作。数字记者小诤首次亮相,带我们走进空间站。小诤是腾讯游戏旗下NExT Studios和新华社联合打造的数字记者,也是全球第一位数字航天员。作为一个数字虚拟人,她能够更加高效地完成真人不能或很难完成的任务。


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如果派一名记者到空间站,不但需要选拔一位身体、心理素质极好的记者,还要为期4年左右的专业训练。而数字人,完美地避开了这些问题。甚至,可以在不同的空间站“穿越”。

通过大量算法优化,提升了角色人脸制作效率,打磨成了一套涵盖建模、绑定、动画全流程,腾讯方面表示对标海外头部3A游戏的人脸制作流程。

数字角色制作的最大难点就在于角色人脸的精细化制作,如何在高质量渲染和高成本之间进行平衡是业内难题。
NExT Studios自研的高效角色制作管线xFaceBuilder,很好地解决这个问题。

制作团队历时3个月,最终利用基于光学动捕的动画生产管线xMoCap ,让小诤不仅更加生动形象,而且制作周期可以压缩至平时的三分之一甚至更短。

来源:中国机器人网)

03

超越YOLOv5还不够!这个目标检测开源项目又上新了

图像理解任务复杂多样,单纯的目标检测已经不能满足你了?

作为目标检测领域的扛把子,PaddleDetection当然不仅仅提供通用目标检测算法,还拥有多个业界先进、实用的关键点检测和多目标跟踪算法。除了可以准确识别、定位目标,还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径,甚至进行姿态、行为分析!


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PaddleDetection最近上新两样“宝贝”:关键点检测和多目标跟踪。人体关键点检测在安防、医疗、影视等领域中有极广泛的应用场景,例如进行打斗等异常动作、运动分析评估、演员动作捕捉与姿态迁移等等。而人脸关键点检测,更是人脸识别、脸部动作捕捉、迁移技术的基础支撑及核心关键。多目标跟踪应用范围也非常广泛,比如安防监控和自动驾驶等场景中的行人、车辆跟踪及轨迹分析等等。

除此之外,PaddleDetection还可以将关键点检测和多目标技术相结合,获取更多人体姿态相关信息。例如我们使用多目标跟踪算法FairMot获取行人位置及id信息,结合关键点检测HRNet算法检测行人关键点得到最终输出结果。

(来源:CVer)

04

香港理工大学新研究,修复模糊图像!

香港理工大学在CVPR2021上发表了一篇论文,GAN Prior Embedded Network for Blind Face Restoration in the Wild,可以将模糊的图片变清晰。

例如这张经典的1927年召开的索尔维会议,当把图像放大到200%的时候,就会变得模糊,根据修复技术,则可以重见清晰。


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严重损坏的人脸图像复原(Blind face restoration)是一个非常具有挑战性的问题。

由于问题的严重性和复杂的未知退化,直接训练深层神经网络往往不能得到满意的结果。

现有的基于生成对抗性网络(GAN)的方法可以产生更好的结果,但往往会产生过于平滑的修复。

这篇论文提出了一种新的人脸图像生成方法,首先学习一个用于高质量人脸图像生成的 GAN,并将其嵌入到 U-shaped DNN 中作为先验解码器,然后用一组合成的低质量人脸图像对先验嵌入的 GAN DNN 进行微调。

论文提出的 GAN 预嵌入式网络(GPEN)具有易于实现、可视化生成逼真结果的特点。

实验表明,所提出的 GPEN 取得了显着优于sota的 BFR 方法在定量和定性,尤其是在野外严重退化的人脸图像恢复的结果。

(来源:新智元)

05

快手开源斗地主 AI,入选 ICML

近日,快手 AI 平台部的研究者用非常简单的方法在斗地主游戏中取得了突破,几天内就战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。而且,复现这个研究只需要一个普通的四卡 GPU 服务器。随着斗地主 AI 的不断进化,人(Ke)类(Jie)的斗地主冠军宝座不知还能否保住。


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比较有趣的是,该系统所使用的算法极其简单却非常有效。团队创新性地将传统的蒙特卡罗方法深度学习相结合,并提出了动作编码机制来应付斗地主复杂的牌型组合。该算法在不借助任何人类知识的情况下,通过自我博弈学习,在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。

相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收,论文代码也已开源。同时,论文作者开放了在线演示平台供研究者和斗地主爱好者体验。
在线演示支持中文和英文。使用者可以选择明牌 / 暗牌,并可以调节 AI 出牌速度。在明牌模式下,用户可以看到 AI 预测出的最好的三个牌型和预计胜率。

(来源:学术头条)


END

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