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- 约翰·史密斯，艺术家"作为一名设计师，仿图网帮我突破了创意界限，为我的客户提供了他们从未想过的视觉效果。"
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展现完美的自己 英伟达AI算法提升视频会议体验
受新冠疫情的影响，加速了各行业企业移动化办公的需求，这期间，有大量的用户和企业选择了线上视频会议。那么，我们如何在视频会议中展现更完美的自己呢？
近日，2021年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2021）正式召开。基于GAN研究的NVIDIA Maxine云AI视频流SDK现已在CVPR 2021上展出。让我们看一看GAN研究是如何重塑视频会议的呢？
起床、启动笔记本电脑、打开网络摄像头——得益于NVIDIA研究人员开发的AI技术，每次都能在视频通话中展现完美的自己。
Vid2Vid Cameo是用于视频会议的NVIDIA Maxine SDK背后的深度学习模型之一，它借助生成式对抗网络(GAN)，仅用一张人物2D图像即可合成逼真的人脸说话视频。
要使用该模型，参与者需要在加入视频通话之前提交一张参照图像（真实照片或卡通头像）。在会议期间，AI模型将捕捉每个人的实时动作，并将其应用于之前上传的静态图像。
也就是说，上传一张穿着正装的照片之后，与会人员即使头发凌乱、穿着睡衣，也能在通话中以穿着得体工作服装的形象出现，因为AI可以将用户的面部动作映射到参照照片上。如果主体向左转，则技术可以调整视角，以便参与者看上去是直接面对摄像头的。
除了可以帮助与会者展现出色状态外，这项AI技术还可将视频会议所需的带宽降低10倍，从而避免抖动和延迟。它很快将在NVIDIA Video Codec SDK中作为AI Face Codec推出。
NVIDIA研究人员兼项目的联合创作者Ming-Yu Liu表示：“许多人的互联网带宽有限，但仍然希望与朋友和家人进行流畅的视频通话。这项基础技术除了可以为他们提供帮助外，还可用于协助动画师、照片编辑师和 游戏 开发者的工作。”
Vid2Vid Cameo本周发表于著名的国际计算机视觉与模式识别会议，这是NVIDIA在本次虚拟会议上发表的28篇论文之一。此外，它还在AI Playground上推出，在此所有人均可亲身体验我们的研究展示。
AI大出风头
在一部经典盗贼电影（同时也是Netflix的热门节目）的致谢中，NVIDIA研究人员将他们的人脸说话GAN模型迅速用于虚拟会议。展示重点介绍Vid2Vid Cameo的主要功能，包括面部重定向、动画头像和数据压缩。
这些功能即将登陆NVIDIA Maxine SDK，为开发者提供经过优化的预训练模型，以便在视频会议和直播中实现视频、音频和增强现实效果。
开发者已经能采用Maxine AI效果，包括智能除噪、视频升采样和人体姿态估计。SDK支持免费下载，还可与NVIDIA Jarvis平台搭配用于对话式AI应用，包括转录和翻译。
来自AI的问候
Vid2Vid Cameo只需两个元素，即可为视频会议打造逼真的AI人脸说话动态，这两个元素分别是一张人物外貌照片和一段视频流，它们决定了如何对图像进行动画处理。
模型基于NVIDIA DGX系统开发，使用包含18万个高质量人脸说话视频的数据集进行训练。网络已掌握识别20个关键点，这些关键点可用于在没有人工标注的情况下对面部动作进行建模。这些点对特征（包括眼睛、嘴和鼻子）的位置进行编码。
然后，它会从通话主导者的参照图像中提取这些关键点，这些关键点可以提前发送给其他的视频会议参与者，也可以重新用于之前的会议。这样一来，视频会议平台只需发送演讲者面部关键点的移动情况数据，无需将某参与者的大量直播视频流推送给其他人。
对于接收者一端，GAN模型会使用此信息，模拟参照图像的外观以合成一个视频。
通过仅来回压缩及发送头部位置和关键点，而不是完整的视频流，此技术将视频会议所需的带宽降低10倍，从而提供更流畅的用户体验。该模型可以进行调整，传输不同数量的关键点，以实现在不影响视觉质量的条件下，适应不同的带宽环境。
此外，还可以自由调整所生成的人脸说话视频的视角，可以从侧边轮廓或笔直角度，也可以从较低或较高的摄像头角度来显示用户。处理静态图像的照片编辑者也可以使用此功能。
NVIDIA研究人员发现，无论是参照图像和视频来自同一个人，还是AI负责将某个人的动作转移到另一个人的参照图像，Vid2Vid Cameo均能生成更逼真、更清晰的结果，优于先进的模型。
后一项功能可将演讲者的面部动作，应用于视频会议中的数字头像动画，甚至可以应用于制作视频 游戏 或卡通角色的逼真形象和动作。
Vid2Vid Cameo论文由NVIDIA研究人员Ting-Chun Wang、Arun Mallya和Ming-Yu Liu共同撰写。NVIDIA研究团队在全球拥有超过200名科学家，专注于AI、计算机视觉、自动驾驶 汽车 、机器人和图形等领域。
我们要感谢演员Edan Moses ，他在Netflix上的《纸钞屋》中担任教授的英语配音，感谢他在以上我们最新AI研究的介绍视频中做出的贡献。
写在最后，视频会议现已经成为人们日常生活的一部分,能够帮助数百万人工作、学习、 娱乐 ,甚至就医。NVIDIA Maxine集成了先进的视频、音频和对话式AI功能,给那些帮助我们保持联络的视频会议平台带来效率突破。（陶然）
百度文心一言宣布向全社会开放，同时还有全新重构的 AI 原生应用，哪些信息值得关注? 实际使用体验
关于网络文心一言向全社会开放以及全新重构的AI原生应用，有几个值得关注的信息：
1. 网络文心一言开放：网络文心一言是网络开发的语义理解模型，通过对用户输入进行理解和自动生成文本响应。这个开放意味着网络将允许广大用户和开发者使用文心一言的功能，从而将语义理解技术应用于更多场景中。
2. 全新重构的AI原生应用：这意味着网络已经对其AI应用进行了全面的改进和升级，以提升用户体验和功能性能。具体来说，应用程序可能会经历界面设计、功能扩展、性能优化等方面的改进，以更好地满足用户需求。
我说说实际使用的一些体验：
识图回答
刚打开文心一言，第一个吸引到我的功能就是聊天栏上有一个上传图片的图标，我立刻选择了一张照片上传。之后就会弹出一些功能提示，包括：看图写诗、V50文案、朋友圈配文助手等等。我选了个配文助手，风格输入了轻松幽默。
好家伙，这一通浮夸的文案把我给震惊了，这配文简直是放飞自我了。不敢想象如果我把这篇文案发送到朋友圈，身边的人该怎么看我，吓得我只好告诉它请保持：高冷、简洁、少字。它也读懂了我的难为情，回了我八个字：享受美食、感受美好。妙哉妙哉！
发现：更多内置回答模板
移动端的发现功能应该说是文心一言最大的亮点，可以说是把AI使用的门槛降低了很多。之前我把用接口搭建好的网站分享给朋友，最大的问题就是别人不知道能问些什么，该怎么问，而文心一言就很好的解决了这个问题，把很多模型的能力场景化了。
从模态能力来看的话，主要包括文生文、文生图和图生文三种。先来一个小红书探店文案试试效果。
这个结果整体还是比较惊喜的，可以看得出来文心一言在Prompt工程上还是下了功夫的。基本满足了小红书探店文案的基本要素：格式、表情、标签，对关键词提取分析的能力还算可以。不过同时也尝试了下用这个Prompt去写其他类型的小红书文案，比如野餐，出来的效果就是完全没有效果。说明这个Prompt是专门针对探店这个场景优化过的，不具备能力的迁移。整体来讲Prompt的质量还不错，AI回答能力还算可以。
AI绘画
接下来测试一下AI绘画的能力，先来两个之前被吐槽过很久的绘画词语：车水马龙和红烧狮子头。之前据说画出来是car、water、horse、dragon，以及真正的狮子头，看看现在能力长进了没有。
令人惊讶的是，居然两个都画对了，不知道是翻译功能升级了还是绘画能力升级了，还是说针对性优化了，总之现在的槽点是少了很多（怎么感觉乐趣也少了哈哈）。
从绘画的理解能力和绘图出来的效果，应该说能打个及格分了现在，也不会期望它能画的多好，如果有什么文章需要配图的话，用这个来画也算是一个简单易上手的选择。但是，值得吐槽的是，每一张画作的右下角都会标注：AI作画，这个用起来有点难受，还得要自己P掉。
另外画作是不支持通过连续对话进行调整的，只能输入完整描述进行重新绘画。
代码能力
最后再来对比下文心一言的代码能力，这个属于是AI能力的重要体现，也是能作为生产力的重要一部分。
这里提了一个编写合并Excel文件的python代码需求，文心一言整体写得还算比较简洁优雅，回答质量和ChatGPT并没有太大的差距，属于还算是可以用的水平。（这里就不和GPT4进行比较了，肯定还是有些差距的）
总结
在我打算写这篇文章之前，我看过了很多关于文心一言使用的文章，其中不乏很多啼笑皆非的故事。本以为使用下来，应该会有满满的槽点，但是并没有。文心一言的能力固然和国外的大模型还存在着一些差距，但是这个移动端的App整体来讲做得还是比较有诚意的，整体使用非常顺滑，回答非常快速，拥有足够多高质量的Prompt模板，在问答之间会有很多贴心的提示，整体都带来了不错的体验。
人工智能在生活中的应用都有哪些？
人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库
【第一方面：天然语言处理】
天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全
一、多语言翻译。机器学习
天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习
面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试
二、虚拟我的助理。大数据
虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化
同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算
三、智能病例处理人工智能
天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。
其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。
【第二方面：语音识别】
语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。
一、智能医院。
依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。
二、口语评测。
在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。
【第三个方面：计算机视觉】
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。
一、智能安防。
随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。
二、人脸识别打拐。
当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。
【第四个方面：专家系统】
专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。
一、无人汽车。
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。
中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。
二、天气预测
随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。
用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。
三、城市系统
城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提高了11%，大大改善了出行体验。
【第五个方面：各领域交叉使用】
其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。
一、物流机器人
物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。
二、萌宠机器人
孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。
市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。
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