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NVIDIA發表可以把1張圖片變成視訊虛擬化身的Vid2Vid Cameo,以及AI遷移學習工具套件3.0

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NVIDIA研究團隊於CVPR大會發表Vid2Vid Cameo相關論文,只需1張圖片就能輕易地打造數位虛擬化身、節省視訊頻寬,此外也推出可以簡化AI訊練流程的遷移學習工具套件3.0。

NVIDIA研究團隊於CVPR大會發表Vid2Vid Cameo相關論文(PDF),只需1張圖片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,此外也推出可以簡化AI訊練流程的遷移學習工具套件3.0。

讓AI訓練更簡單

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)為基礎的深度學習模型之一,使用者除了可以上傳自己的照片,也可以使用其他人的照片或卡通、漫畫頭像,並將這些靜態圖項轉換為即時反映使用者狀態的動態虛擬化身。

此外NVIDIA也發表Tao框架下的遷移學習工具套件3.0(Transfer Learning Toolkit 3.0),使用者可以透過NGC目錄免費取得預先訓練模型,有利於加速AI和電腦視覺(Computer vision)應用程式的部署,並輕鬆地將預先訓練的模型,搭配客製化調整資料,構築適用於特定情境的專屬AI模型。

▲從Vid2Vid Cameo的展示影片中可以看到角度校正、虛擬化身、節省頻寬等功能。

遷移學習工具套件3.0的概念是透過預先訓練的AI模型,搭配少量調整資料,就可以建立高度精準的專屬模型。

根具官方提供的數據,NVIDIA對於預先訓練模型的精確度持有相當信心。

使用者可以透過DGX工作站級電腦調整模型,並將模型部署至Jetson等輕量化裝置上進行AI推論。

如果讀者想瞭解更多資訊,可以至NVIDIA官方網站的Maxine遷移學習工具套件頁面,查閱詳細資料。

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