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    運用生成對抗網絡 肉腳都變舞林高手!

    Mickey Chan
    Mickey Chan
    愛騎單車的宅,眼鏡娘控。 1.膽固醇跟美味是成正比的; 2.所有人都可以騙,但絕對不能騙自己; 3.賣掉的貨才是錢,不賣的收藏品不值一文; 4.踩單車,是為了吃更多美食! 5.正義的話語,不一定出自正義之人的口;

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    【iOS14 升級精讀】備忘錄快速設定字體格式

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    為 PS5 預訂混亂致歉 Sony 承諾數日增加訂購名額

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    生成對抗網絡( GAN )是近期頗為受注目的機械學習運算法,因為它為人工智能帶來創造能力。除了我們早前介紹過的偶像圖像自動生成 AI 外,美國加洲大學伯克利分校就發表了一篇論文,透過 GAN 製作出令一般人跳出舞蹈家舞姿的影片。

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    在該大學發表的動畫中可以看到,跳得像游水一樣的男人,經過人工智能修整後,變成跳出像資料來源的舞者一樣的舞姿。據該大學解釋,他們是先以人工智能將專業舞者的舞姿從影片裡擷取出來,製成 3D 動作骨架。而另一方面,就要目標對象的一般人拍攝幾個動作錄影下來,透過 GAN 來訓練,最後創造出目標對象的全部舞姿動作和面部表情。

    先錄下專業舞者的影片
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    對象的一般人只是像有病一樣做些古怪動作
    對象的一般人只是像有病一樣做些古怪動作

    透過 GAN ,就可以令一般人跳出專業舞姿。不過更值得留意的是人工智能連被前景的人遮蓋的背景部分,和玻璃的倒影都「創造」出來。
    透過 GAN ,就可以令一般人跳出專業舞姿。不過更值得留意的是人工智能連被前景的人遮蓋的背景部分,和玻璃的倒影都「創造」出來。

    所謂 GAN ,是一種無監督的機械學習演算法,它是由生成網絡和立場敵對識別網絡構成,透過這兩個網絡互相對抗訓練,來減少深度學習所必要的數據量。

    延伸閱讀

    https://www.pcmarket.com.hk/2018/06/25/akb%e9%83%bd%e5%8f%af%e4%bb%a5%e9%87%8f%e7%94%a2-%e4%ba%ac%e9%83%bd%e5%a4%a7%e5%ad%b8%e4%bc%81%e6%a5%ad%e7%99%bc%e8%a1%a8%e5%81%b6%e5%83%8f%e5%9c%96%e5%83%8f%e8%87%aa%e5%8b%95%e7%94%9f%e6%88%90ai/

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