近日，在蒙特利尔举办的神经信息处理系统大会(NeurIPS)上，英伟达在一篇为题“视频到视频制备（“Video-to-VideoSynthesis”）”的技术论文中阐释了其近期AI成果。据透漏，英伟达近期研发的这项成果，是可以图形制备交互式3D环境的AI技术。
在创立细致的3D环境时，英伟达研发团队仍然用于传统的图形技术，而是用于神经网络，尤其是“分解模型”，通过来自如YouTube等来源的现实视频，展开模型训练，最后建构细致的3D虚拟世界。英伟达研发团队之所以用于“分解模型”来提升输入的准确性，是由于这种模型拒绝机器必需有效地内化数据的本质，它也因此被普遍指出是增进机器“解读”大量数据之间关系的最有前途的方法之一。但是，像所有神经网络一样，用于这个模型也必须训练数据。幸运地的是，英伟达研发团队将AI模型应用于街景，通过自动驾驶项目收集到的大量视频数据，保证了其关于城市街道上行经车辆的训练镜头，再行以分段网络辨识有所不同的对象类别，如地面，树木，汽车，天空，建筑物等，研发算法以理解每个对象与其他对象的关系，最后，这些模型创立了城市环境的基本流形结构，然后AI再行从基于从训练数据中学到的东西，仿真世界外观，还包括灯光，材料和动态等，由此分解完全是还原性的高细致3D环境。
“由于场景是几乎制备分解的，因此可以精彩编辑以移除，改动或加到对象”英伟达回应。在论文中，英伟达研发团队得出结论的结论是：“我们明确提出了一种基于条件分解对付网络（GAN）的标准化视频到视频制备框架：通过精心设计的发生器、鉴别器网络以及时空对付物镜，我们可以制备高分辨率、照片级现实、时间完全一致的视频，大量实验指出，我们的结果显著高于最先进设备方法的结果。”被迫否认，迄今为止，AI早已是人类最强有力的创意“加速器”，它让人类的能力以求延伸，并渐渐显得更为强劲。
我们都能看见，在全世界范围内，数以万计的科学家们都在为AI技术的前沿突破作出希望，除了英伟达之外，不论是像Google、Facebook这样的海外巨头，还是类似于国内旷视科技、极链科技这样的AI科技公司，都致力于全力研发生产量能像人一样思维的AI技术。2020-03-30 ，旷视科技早已构建AI辨识人脸对象中的各种特征，极链科技早已构建AI解读海量视频的场景传达，而未来，AI必定不仅是不会让机器“知其然”，还要做让它“知其所以然”，以最后构建推展整个AI转入“深度智能”的最出色愿景。
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