“不只是虚拟偶像。我觉得如果森夏君你觉得不错的话用来给电影使用也是很棒的。”
绫奈并没有注意到森夏这边的若有所思而是在继续侃侃而谈。
影视上这个技术可以用来去噪而且电影本身的精度要求和军工或者精密技术方面的也不一样所以算法上可以宽松很多精确度不需要考虑只要让画面好看这就够了。
顺带一提迪士尼在这方面就非常有建树而在另外一条世界线上面阿凡达这边的表情捕捉就应用到了相关的技术。
至于森夏这边要的就比较简单了就拿现在这边要解决的问题来说。
嗯……就是抠图。
实际上所谓的动作捕捉如果狭义一点的来说其实都是抠图。
而卷积神经网络抠图效果就很好。简直是举重若轻在经过了训练的人工智能手上那真的是非常不错。
但绫奈的技术如果只是拿来抠图的话……好像的确有些大材小用了……
“绫奈你真没考虑当程序员……不我是说你真没考虑去从事计算机研究方面的工作吗?”
森夏终于还是问了。
然而后者坚定的抬起了头:“我要当声优。”
好吧。
绫奈的声音其实还是挺有特色的。
“咳……但是你真的挺有前途的……”
“我要当声优!”
绫奈一字一顿。
森夏乖乖的闭上了嘴。
好吧这种时候就不应该争论这个问题。
而且绫奈愿意为绅士事业添砖加瓦自己应该高兴才对咯……
不过可惜啊如果绫奈愿意来搞程序、写算法的话那就更好了。
“我们说到哪了?”森夏还是决定先把话题拉回来。
“影视方面的应用。”绫奈说。
“哦对你觉得这方面也能用?”森夏问。
“当然森夏你的电影不是明年就会播放了嘛~”
好莱坞那边的大电影外人知道的比较少但森夏身边的人还是知道一点的。
其实很多时候神经网络的目的不是替代真人进行工作而是为了减少人们重复性劳作。
至于神经网络本身的话就是一个需要深度学习的“机器人”。
绫奈刚刚说的“大量训练”就是指的此处的学习数据。数据的输入端是计算机计算出的一个脏点云输出端是经过人工处理后计算机计算得到的一个规则网格——这都是来自于计算机计算的结果的而不来源于实采数据。
通过这种方式ai可以逐渐了解人们是如何工作的然后他们本身也可以来进行“模仿”。
这种感觉如果硬要找一个的原型的话就相当于自家的小猫小狗耳濡目染之下也学会了主人的一些生活习性类似然后这些小猫小狗就仿照着主人去行动这就是深度学习了。
当然此处卷积神经网络是无法本质上降低制作成本的因为它无论是训练数据还是最后的应用都是从一套十分昂贵的系统中来的。换个角度说如果没有这套昂贵的系统而只有这个神经元网络那基本等于没有。
在另外一条世界线就有一种上色和换脸的软件。这类软件都是需要使用者在机器开始工作之前先用数千张照片让ai进行训练最后让机器知道什么样的构图需要上什么颜色和换什么脸。
曾经就有一位仁兄给自己的暗恋对象拍摄了很多照片然后训练自己的ai然后让ai将爱情动作类影片中的女演员换成对方的模样。
然后……
然后这货就开始怀疑人生了。
这种主动把绿色的帽子往自己脑袋上戴的人当真是世所罕见。