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在现在{zai}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，或是时间过早过晚想穿得对{dui}照轻松一点，但又不得不由于正式的集会而需要梳妆服装，像是先前也曾泛起上半（ban）身穿西装、下半身穿短裤拖鞋却不小心曝光的逗趣短片；而 NVIDIA 研究职员进日在 CVPR 2021 大会展示他们透过 AI 匹敌天生网路的研究功效，打造一套名为 NVIDIA Maxine 的云端 AI 视讯串流 SDK ，其中一项应用 Vid2Vid Cameo 即可将一张平面（mian）的“de”照片或是卡通图片与当前视讯镜头的影像举行立体合成，纵使是穿着睡衣一头乱发，对方看到的也会是西装笔直的你。

▲ Vid2Vid Cameo 可将倾斜的视角举行重新定向，宛如面临摄影「ying」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，不须人类手动举行标注，即可“ke”针对脸部动作建构模〖mo〗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《huo》是动画人物， 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 还能够将人物影像举行重新定向，使对方看{kan}起来像是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“di”频宽下（xia）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 影集为教授举行英语「yu」佩瑛的演员 Edam Mose 与三位【wei】论文作者拍摄一段先容短片。