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AI能做的事儿愈来愈多的,可是你很有可能难以想像有些人居然运用AI效仿起了奥巴马,运用目前的奥巴马响声和视频精彩片段,转化成十分真实的“假视频”。研究工作人员详细介绍说,此项工作中将有利于虚拟现实技术应用软件和提升实际应用软件转化成人物的数据模型。早期,加州大学的电子计算机专家表明,根据对人物图象的剖析,无论是像汤姆汉克斯和巨石强森那样的知名人士,或是像乔治布什和奥巴马那样的群众人物,她们都可以转化成人物的数据模型。此项工作中预示着,只需互联网上面有很多的人物相片,建立人物数据模型可能越来越比较简单。

有可能

研究者们往往挑选奥巴马做为研究目标,是由于在网上有很多奥巴马演说的超清视频。研究工作组用一个神经网络来剖析视频的上百万帧影象,以分辨奥巴马在发言时脸部的转变,例如他的嘴巴、牙,乃至是嘴唇和下颌周边的皱褶。在人力神经网络中,被称作“人力神经细胞”的部件事实上是键入的数据信息。这种部件一同合作来处理相近面部识别和语音识别技术那样的难题。

这一神经网络可以根据更改每个神经细胞间的关系模型,从而更改神经细胞的互动交流方法。历经持续的不断,这一神经网络最后就能挑选出一种最有佳的解决方法——一个效仿人类大脑的人工智能技术发展战略方式。在新的研究中,神经网络根据对音频和视频的剖析,掌握与响声配对的各种各样嘴型。

研究者们将音频与视频的原声带文件对比剖析,随后选择与音频配对的嘴型,将他们嫁接法到新视频中。从实质上而言,研究者们是将奥巴马很多年来发言的嘴型生成为一个新视频。权威专家们表明,根据拍攝大家讲话的视频,随后对响声和视频开展剖析,从而小结出各种各样嘴型及其与之配对的各种声音,那样的研究方法不但成本增加,并且十分简单、用时。

反过来,这一神经网络可以根据对在网上很多的视频文档的剖析和研究,协助大家小结进口型及其与之配对的响声。该项研究合作方、加州大学的IraKemelmacher-Shlizerman强调,此项新技术应用的一个潜在性运用是健全视频大会。视频大会的视频內容很有可能会时断时续或不足清楚,也很有可能被锁定,但音频內容一般不容易发生那样的状况。

因而,未来的视频大会很有可能会立即传送大家讲话的音频,随后运用这一手机软件将她们讲话的响声与她们很有可能发生的嘴型生成,产生一个虚似的大会视频。Kemelmacher-Shlizerman表明,此项技术性还能协助大家在虚拟现实技术应用软件或提升实际应用软件中与数据虚似人物开展沟通交流。研究权威专家们强调她们生成的视频如今而言还不够极致。

举例来说,当奥巴马在总体目标视频中略微掉转了脸,他的脸的三维实体模型便会造成缺点,这也将造成 他的一部分嘴唇超过脸的范畴,与情况相重合。研究精英团队表明她们的工作中尽管能够效仿人的说话方式,但并不可以效仿出人的情感。因此生成视频中的奥巴马的脸部情绪很有可能会发生与场所迥异的状况,例如在严肃认真的演说中小表情过度开心。可是她们也说明,假如她们的神经网络可以从音频中预测分析人物的情绪状态,从而转化成相对的视频,那麼这将是十分有意思的研究成效。

研究者们在生成视频时,会尽量减少在新视频中发生奥巴马未曾涉及到过的观点。研究的关键研究员,另外也是加州大学的电子计算机生物学家的SupasornSuwajanakorn表明,那样的“假视频”是很有可能将要产生的。

殊不知,此项新研究另外也明确提出了将来检验“假视频”的方式。比如,研究工作人员开展的视频实际操作会模糊不清人物的嘴唇和牙。Suwajanakorn说:“人的人眼很有可能难以发觉这种微小的转变,可是将唇部模糊不清一部分与视频中一部分作比照,程序流程可以随便地鉴别出。

”研究者们推断,在某种意义上,嘴型与说话方式中间的联络很有可能对任何人全是广泛通用性的。这就说明,经奥巴马和别的群众人物的视频训炼的神经网络可以适用许多不一样的平常人。


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