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在现在由于全球疫情使得在居家办公时透过视讯集会需求提高，不外有时集会来的突然，或是时间{jian}过早过晚想「xiang」穿得对照轻松一点，但又不得不由于〖yu〗正式的集会而“er”需要梳妆服装，像是先前也曾泛起上半身穿《chuan》西装、下半身“shen”穿短裤拖鞋却不小心“xin”曝光的逗趣短片；而 NVIDIA 研究职员进日在 CVPR 2021 大『da』会展示 shi[他们透过 AI 匹敌天生网路的研究功效，打造一套「tao」名为 NVIDIA Maxine 的【de】云端 AI 视讯串流 SDK ，其中〖zhong〗一项应用 Vid2Vid Cameo 即可将一张平面的照片或是卡通图片与当前视讯镜头的影像举行立‘li’体合成「cheng」，纵使是穿着睡衣一头乱发，对方看到的也会是{shi}西装笔直的你。

▲ Vid2Vid Cameo 可（ke）将〖jiang〗倾斜的视角举行重新定向，宛如面临摄影机举行视讯

▲ Vid2Vid Cameo 亦可将卡通形象与真人举行即时合成

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▲由于手艺原理不须发送完整的延续影像，能省下近 10 倍频宽

Vid2Vid Cameo 行使匹敌 AI 的天生网路手艺，在 NVIDIA DGX 系统使用达 18 万个高品质对话头像举行训练， AI 将辨识影像当中包罗眼睛、嘴巴与鼻子等 20 个要害点，不须人类手“shou”动举行标注，即可针对脸部动作建构‘gou’模子，可将一张平面静态照片与自视讯相机撷取的影像举行 3D 合成，意味着只要上传一张真实的照片或是动画人物《wu》， Vid2Vid Cameo 即可举行举行动态合成；除此之外，一样平凡人使用视讯相机时纷歧定会正对镜头，对方看到的影像就会是歪一侧，而 Vid2Vid Cameo 还能够将人物「wu」影像举行重新定向，使对方看起来像是【shi】正对镜头与之举行集会。

同时在 AI 的执行方式仅需举行压缩与往返发送头部位置与要害点，不须发送完整视讯串流内容，使用 Vid2Vid Cameo 还能将视讯集会影像频宽节约约十倍，降低影像发抖与延迟，使低频宽下也有流通的视讯集会体验； NVIDIA 将 jiang[在克日把 Vid2Vid Cameo 导入 NVIDIA Video Codec SDK ，作为 AI Face Codec 的一环。

值得一提的 de[是， Vid2Vid Cameo 的论文作者当中，包罗 Arun Mallya 和两位来自台湾的研究职员，划分为 Ting-Chun Wang 与 Ming-Yu Liu ； NVIDIA 也请到 Netflex 影集为教授举行{xing}英语佩瑛的演员 Edam Mose 与三位论文作者拍摄一段先容短片。