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比AI视频换脸还可怕!DeepMind新AI可生成逼真视频

2022-09-26 12:56上一篇:2016安徽高考成绩查询方式汇总 |下一篇:没有了

本文摘要:最近,DeepMind的研究者开发了一种名为dualvideodiscriminatorgan (DVD-GAN )的人工智能模型。这个模型需要自学一系列YouTube视频数据集,分解高度细腻一致的256x256像素视频。最长平均48。 现在,DVD-GAN的研究成果于美国时间2019年7月15日发表于arxiv,名为《在简单数据集上的高效视频分解(EfficientVideoGenerationonComplexDatasets)》。

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最近,DeepMind的研究者开发了一种名为dualvideodiscriminatorgan (DVD-GAN )的人工智能模型。这个模型需要自学一系列YouTube视频数据集,分解高度细腻一致的256x256像素视频。最长平均48。

现在,DVD-GAN的研究成果于美国时间2019年7月15日发表于arxiv,名为《在简单数据集上的高效视频分解(EfficientVideoGenerationonComplexDatasets)》。AI不真实视频并不比不真实照片最近,俄罗斯AI研究者开发的FaceApp需要通过人工智能技术改变用户自己拍照的年龄、外表、发色、性别,也可以分解虚构的人物照片。需要近距离感受人工智能技术给我们生活带来的体验。

但是,有人想要过吗? 总有一天这些技术会应用到视频领域吗? 如果BigGAN是DeepMind在图像领域开发的需要分解高度细腻图像的图像生成器,DeepMind研究者们开发的DVD-GAN是人工智能在视频剪辑的分解领域最近突破的。研究者在论文中反应说,分解自然视频对生成式建模是一个小挑战,同时不受数据复杂和计算导致市场需求减少的后遗症。因此,迄今为止,业界研究人员在研究视频分解领域时,完全包围了比较简单的数据集,或使用有限的时间信息来降低任务的复杂性。

这次,DeepMind的研究者们主要针对视频制作和视频预测的任务,将分解图像模型的强大功能和细腻效果扩展到了视频领域。DVD-GAN :基于biggan模型结构的研究者们需要基于biggan的模型结构构建DVD-GAN的系统,引入用于视频分解的调整,DVD-GAN在Kinetics-600展开训练Kinetics-600是根据50万段10秒的高分辨率YouTube视频剪辑制作的训练数据集,最初是为了识别人类的动作而制作的,比现在其他一般语料库大一位数。研究人员还回答说,Kinetics-600具有多种特征,可以避免对过数值(Overfitting )的担心。过数值主要是指机器学习时可以自由选择的模型中包含的参数过多,该模型经常预测未知数据,但很多现象没有很好地预测未知数据。

另一方面,DeepMind的研究者们得到了可以利用分解处理分解动作的自学信号。此外,DVD-GAN还有另一个Transformer模块,可以向集成AI模型传递自习信息。


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