今早發的鬧元宵小短片,背後的AI技術。
下方文章來自「量子位」微信公眾號,經授權轉載來揭秘:
▎當網路圈大佬們集體唱歌,會擦出怎樣的火花?
現在,火爆一些短視頻網站的AI特效,一鍵就可以實現夢幻聯動。瞧!馬雲、馬化騰、馬斯克等大佬們,正在集體演唱神曲《螞蟻呀嘿》。不光演唱,表情也是十分的賣力(傲嬌的小眼神很是傳神啊)。完全看不出是被迫的樣子呢(手動狗頭)。
效果之魔性,引得網友直呼:短短的幾秒,要用一生去治癒…..
▎大家一起「蚂蚁呀嘿」神曲!
這款AI特效,只需要一張照片,就可以火速讓anyone「螞蟻呀嘿」。正因為這麼便捷,果不其然,馬上成為了抖音網友們的“新寵”。各路名人開始搞起!首先登場的是四大天王:劉德華、張學友、郭富城和黎明!或許天王們太久沒有同框過了,網友們用這種方式將他們「召集」在一起,也是別有一番風味。不知道是不是因為特效太過逼真、還是脖子有點短(不是),竟然還有人以為是真的。
OK,各種效果、各種玩法已經展示完畢。
▎如何制作专属的“蚂蚁呀嘿”?
第一步,蘋果手機下載APP:Avatarify
第二步,打開這款Avatarify,選擇一張照片即可進入選擇特效頁面(臉正一點效果更佳)。然後向下拉,找到布拉德·皮特的特效即可。 是不是很簡單?不過有點遺憾的是,暫時只有蘋果手機才OK(安卓用戶淚目)
一個人演唱「螞蟻呀嘿」的效果就已經實現了。如果想要多人演唱、九宮格那樣式兒的,那就需要剪映來加持了,這裡就不詳細展開了。當然,這款軟體除了「螞蟻呀嘿」之外,還有很多範本可選。
例如,李開復博士便在元宵節一早友情上演了一首「Only You」,傳遍朋友圈。
隨著這波潮流,Avatarify及其他相關軟體,已經超過微信、拼多多、抖音的下載量,登頂蘋果App Store免費榜前三!什么原理?
▎AI,是如何搞定各位大佬來唱歌的呢?
讓一張照片動起來,人臉跟著音樂一起擠眉弄眼,需要一個叫做一階運動模型 (First Order Motion Model)來搞定。技術原理借鑒了去年義大利特倫托大學的一項研究,入選了NIPS 2019。
模型框架主要由2部分構成,運動估計模組和圖像生成模組。運動估計模組的目的,是預測一個密集的運動場。研究人員假設存在一個抽象的參考框架,並且獨立估計兩個變換,分別是「從參考到源」和「從參考到驅動」,這樣就能夠獨立處理源幀和驅動幀。
而這兩種變換,通過使用以自監督方式學習的關鍵點來獲得。利用局部仿射變換對每個關鍵點附近的運動進行建模。隨後,密集運動網路結合局部近似得到密集運動場。
這個網路還能輸出遮擋的mask,指示哪些圖像的驅動部分可以通過源圖像的扭曲(warping)來重建,哪些部分應該被繪製(根據上下文推斷)。
在生成模組按照驅動視頻中,提供的源物件移動的圖像進行渲染。
此處,研究人員還使用一個生成器網路,根據密集的運動對源圖像進行扭曲,並對源圖像中被遮擋的圖像部分進行著色。
訓練階段,研究人員採用了大量的視頻序列集合來訓練模型,這當中包含了相同類別的物件。隨後在測試階段,研究人員將模型應用於由源圖像和驅動視頻的每一幀組成的對,並執行源物件的圖像動畫。
最終在品質評估中,這一方法在所有基準上都明顯優於當前先進技術。此前类似研究也很火爆,這種AI特效能夠如此火爆,甚至“破圈”,讓大家玩得不亦樂乎,最主要的原因是方便——不需要任何程式設計知識,便可完成。
但在此之前,其實這種AI特效在圈裡也是有火過,但都需要一定的電腦能力才可以實現。比如,一張名人照片和一個你說話的視頻,就可以讓夢露學你說話。還有,印度程式師開發即時動畫特效。你一動,蒙娜麗莎跟著你一起動~
那麼現在,你被「螞蟻呀嘿」一曲洗腦了嗎?自己試試吧!
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅喵太NekoTa,也在其Youtube影片中提到,收件只有到 2/20 之後投信不會納入本次 Q&A 唷! 謝謝小惡魔們💀 YouTube 20000 訂閱 達成! 這週 2/21 禮拜日 追加 2萬 QA 晚上 8:00 YouTube 直播突襲✨ 最後最後還是非常感謝大家! 包含小惡魔與幫助和喜歡喵太的所有人~ 我是在彩色學校裡管理魔界的...
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面試如何回答「你的缺點是什麼?」
「我的缺點就是講求完美!」、「我就是太努力了!」、「我沒什麼缺點,我一直都精益求精。」把優點講成缺點、轉移話題、客氣輕描淡寫?立刻出局!💔
在矽谷公司,越來越多公司在意候選人的自我反省能力,甚至直接在面試訓練上講明,要是候選人對缺點隱晦,一律不收!
很多讀者問我,那怎麼辦?誠實講自己的缺點, 結果面試官聽了嚇壞,真的不收,還得了?
首先,事先準備幾個真的缺點,誠實面對自己,哪些地方不如人。
✅ 挑跟職缺沒相關的「真缺點」講
想想其中哪個跟職缺比較沒相關。比如說,如果我面試的是廣告產品的產品長,這個工作很重視對產品變現的了解,而且有很資深的科技長作為我的搭檔,我可以說:「除了產品管理,我的背景主要是廣告購買和產品變現,不像有些產品長以前是工程師。」
✅ 談如何加強
接著你要談,自己已經在這個領域已經做了哪些事情來補足、未來如何計畫補足,「所以我從兩年前開始,在加州大學柏克萊校區上程式語言的學分班,現在已經修了Jave和JaveScript,未來我計劃再繼續修其他課程。」但如果我面試的是是特別在意理工經驗的職缺,就得講其他的缺點。
✅ 講面試官已經知道的事
如果你有很明顯的缺點,比如說你申請數據分析師的工作,但你沒有當過數據分析師,就算你不說,面試官也會發現,那你可以說:「就像你可以從我履歷看得出來的,我沒有正式當過數據分析師。」
但這時候,一定要講為什麼你勝任(不然他為什麼要收你!)「不過,我剛拿到統計碩士,其中,數據分析那堂課我高分通過。另外,我暑假在這家銀行實習,幫他們透過數據,做客戶分眾,最後我們成功增家信用卡的辦卡率。」
接著,最好承認這是缺點,才不會讓面試官覺得你閃躲問題,「我知道很多團隊成員都比我有經驗得多,我不介意從基礎的工作做起,如果你可以幫我配對一個同仁夥伴,我想我可以很快上手。最近我也在學習程式語言,很快我就可以更有效率地做數據建模。」大部分的時候,為了讓職位更適合新人,面試官能調整職缺。
✅ 點出職缺公司不會有的環境
你也可以把缺點跟某種公司環境做結合。比如說,你應徵一家新創,你可以說一些在新創公司比較不會發生的事,「我比較不善於跟龐大的相關單位,在繁瑣的程序下溝通協調。」
✅ 避免缺點是職缺核心需求
當你在選缺點講的時候,記得不要選那些正好是職缺核心需求的講,比如說,身為一個電商產品經理,溝通能力很重要,即使你是工程師出身,確實溝通技巧比較差,也別說自己「不善溝通」。因為如果那是事實,或許你真的不適合啊!
❤️ 每個人都有缺點 擁抱亮點
每個人都是獨特的,你的缺點通常反面就是你的優點,你沒經驗,表示你便宜年輕有熱情;你不懂軟體,因為你花了幾年專研硬體。擁抱你的優點,從優點找出哪些跟職缺有相關,善用那些專長做貢獻,再從中學習你不會的事情。我面試過數百候選人,每次面試完候選人,我都能說出他們的缺點。
面試官要的不是最好的候選人,是最適合的那個!
✅ Medium 好讀版👉 https://bit.ly/2Uhab5u
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挺贊同的,在開發團隊該建立的一些共識、規範或標準,這些是新進工程師(不一定是菜鳥)最一開始該熟悉的東西。
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我挺喜歡 codelabs 的概念,每間公司或多或少都會有自己包的 package 或 component, 應該要有針對這些東西怎麼用、何時用,有什麼限制,以及為何這樣設計,幫助新進工程師了解。
很不錯的六個原則。
https://buzzorange.com/techorange/2016/…/06/google-engineer/
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以下是我從 Google 工程文化中學到的六個核心原則,你可以從以下各項中學習:
1. 致力共享工具和抽象(abstractions)的工程資源
從很早以前起,Google 對於整個工程組織共用的工具和抽象(abstractions),如 Protocol Buffers、MapReduce、BigTable 等方面密集地投資。 這種好好地一次把問題解決然後讓所有內部的人都能採用的態度最終獲得很高的回報。
每個團隊不用花太大的心力去考慮要使用哪些工具,有專門的工具團隊服務且專注於改善,提高工程團隊的生產力,這些改善很容易傳播給每位已在使用工具或服務的人。
和既有的工程組織(每個團隊可能使用非常不同的工具鏈)形成對比,這一理念也意味著,一旦你已經知道基礎的建構區塊後,便能很容易地理解許多專案背後的設計。這種方法的缺點是,有時你可能會被迫把你的使用案例做些調適,以配合某些特殊支援的工具,甚至它對於你目前的工作來說不是最好的。
2. 為新進工程師投資可重複使用的培訓教材
我能夠迅速在 Google 中有生產力的原因之一是因為 Google 一直以來投入大量資源投入到名為 codelabs 的培訓文件中。
Codelabs 包含了公司的核心抽象層(core abstractions),解釋了為什麼它們被如此設計,突顯程式庫中的相關片段,然後通過幾個實踐的練習驗證理解。沒有這些,我需要更多的時間來了解我能有效率工作所需要知道的眾多技術,這也意味著我的同事不得不花更多的時間向我解釋這些知識。
我在 Google Codelabs 的正面經驗強烈地啟發我後來在 Quora 的 到職流程 推動 codelabs 的決心。
3. 標準化程式設計風格
關於空格、大寫、行長、是否使用 智慧指標(smart pointers)等的每個約定可能單獨看起來微不足道,但是當你達到 Google 的規模時,具有巨大的影響。我不會是第一個承認,當程式碼審查者對我的程式碼挑三揀四,只因為我不正確地縮進一行或因添加兩個字符而超過規定的行列長度很煩的人。
但是因為每個人都遵循相同的規定,瀏覽原始碼明顯地容易許多。在交換團隊或處理跨功能專案時,將需要費點功夫來學習新團隊的規定。當你的團隊小的時候,很容易就忽略的像規定這種事,但隨著程式碼基底(codebase)和團隊成長到某個程度,需要花在變更上的力氣越來越多,你會開始意識到需要一些一致性。
如果可能,儘早規劃團隊一致的規定,或者也可直接使用 Google 開源的樣式指南(style guides)。
4. 透過程式碼審查提高程式碼品質
要求 程式碼審查 並為每個更改以程式來強制執行,減慢了迭代速度,但優化了程式碼的品質。新進工程師將由於收到他們需要的回饋,可快速掌握最佳實踐並收斂程式碼的品質到可接受的水準。
整體上有更高品質的程式碼意味著新進工程師以這品質起始建模,如此將更有可能一開始就寫出更乾淨的程式碼。 因此,程式碼審查是有助於公司擴大規模還能讓所開發的軟體維持高品質的流程。
5. 取得正確的數據(而且要很多)來解決許多問題
Google 研究部主任 Peter Norvig 經常談到「數據由不合理變有效」(註 6)(註 7)(譯註 : 經由合理化模型將許多混亂的文字、圖像和影片變成有效訊息),以解決複雜的問題。
正確的數據可以幫助你了解使用者、分析辦公室政治、解決爭議,並追踪進度。開發日誌和數據基礎架構(例如 Sawzall 和 MapReduce)使 Google 的工程師可以篩選大量數據。
6. 自動化測試以擴展你的程式碼
Google 有非常強大的單元測試文化,「測試在洗手間」是其中一個明顯的案例。幾乎每一個我所做的程式碼修改都伴隨著一個單元測試,程式碼審查人員將嚴格檢查它們。
這使得開發一個指定的變更比較慢,但也意味著成百上千的工程師可以在程式碼基底(codebase)裡相同的部分做擴充與修改,而不犧牲太多的品質或可靠性。 類似投資共享工具的作法,Google 也共享測試框架並致力最佳測試實踐的教育訓練,讓寫測試更加容易。
建模軟體有哪些 在 喵太NekoTa Youtube 的評價
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我是在彩色學校裡管理魔界的魔王大人_喵太,請大家多多指教!
▾粉絲名稱 / FanName #踏踏惡魔 ( tA )
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█▓▒░ 時間點 ░▒▓█
0:00:00 等待中
0:03:34 開始打招呼與今日主題講解
0:12:26 Q&A之前的小感謝
--- Q & A 開始 ---
0:13:03 喵太會露臉嗎? 哪裡人? (是當作安安幾歲給虧嗎?)
0:15:34 怎麼認識迪鹿與彩色學校的大家呢?
0:19:42 喵太的人設設定?
0:34:38 喵太跟誰交往? 感情相關?
0:41:12 魔王的身分是怎麼來的?
0:42:45 魔王多少歲? (覺得自己有點八卦的投信者)
0:43:20 喵太的工作內容包括哪些類別或事項呢?
0:47:10 怎樣才可以跟魔王大人一樣有好聽的聲音?
0:50:52 魔界有什麼生物?
0:51:55 可以多發一些不專業翻唱嗎?
0:54:39 可以同時身為小惡魔跟小天使嗎?
0:55:09 聽說喵太學歷超漂亮想了解詳細?
0:57:09 休閒時間喜歡做什麼?
0:57:53 喵太現在的職業是什麼? 今天感覺如何?
0:58:56 裏設定相關詢問
1:01:07 你好呀~ (沒意義的詢問)
1:01:19 魔王做過最後悔的事情是?
1:02:53 彩色學校如何分配與行程的? 有沒有想當聲優?
1:12:01 彩色學校還會增加成員嗎?
1:12:58 魔王的最初開台的初衷是什麼?
1:15:04 魔王的剪輯技術是從哪裡學的呢?
1:16:22 以後有機會看到喵太拿身後的鐮刀揮動嗎?
1:17:02 魔王會不會和阿神合作呢?
1:17:55 在創作期間有沒有遇過挫折讓你想放棄,或是怎麼度過挫折的?
1:22:39 魔王大人多少歲? 身高? 平時有沒有很大的壓力? (老一輩的詢問無誤,與人間界的打字習慣?)
1:25:57 魔王的3D建模是用什麼做的? BGM哪裡找的?
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1:27:25 YouTube 無回應斷線
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1:28:49 平常都用什麼繪圖軟體?
1:31:08 可以賣個萌嗎?
1:31:58 喵太會有開台壓力嗎?
1:32:54 以後開台可以揪團到魔王大人的台嗎?
1:33:10 香菜好吃嗎?
1:33:47 魔王是用什麼3D作人物的? 怎麼操控角色做動作? (又來問身體健康的)
1:34:31 起司草莓吐司還是西瓜巧克力吐司?
1:36:22 有興趣從事相關,但內向與其他因素為阻力該怎麼辦?
1:39:19
(1)遇到彩色學校的各位第一印象與最後印象
(2) 怎麼規劃自己的 YouTube?
(3) 遇到困難會怎麼做?
(4) 做 YouTuber 的初衷是什麼?
(5) 有什麼話想對彩色學校的各位說?
1:51:46 來自小優格變小惡魔的表白文 (謝謝你/妳!)
1:55:30 來自小惡魔的表白文 (謝謝你/妳!)
--- Q & A 結束 ---
1:58:07 收尾結語,感謝大家!
✦ Credit ✦
模型 / 喵太 NekoTa ( https://www.facebook.com/NekoTa.Studio/ )
影片 / 喵太 NekoTa
美術 / 喵太 NekoTa
排版 / 喵太 NekoTa
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