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在目前由於全球疫情使得在居家辦公時透過視訊會議需求提高，不過有時會議來的突然，或是時間過早過晚想穿得比較輕鬆一點，但又不得不由於正式的會議而需要梳妝打扮，像是先前也曾出現上半身穿西裝、下半身穿短褲拖鞋卻不小心曝光的逗趣短片；而 NVIDIA 研究人員進日在 CVPR 2021 大會展示他們透過 AI 對抗生成網路的研究成果，打造一套名為 NVIDIA Maxine 的雲端 AI 視訊串流 SDK ，其中一項應用 Vid2Vid Cameo 即可將一張平面的照片或是卡通圖片與當前視訊鏡頭的影像進行立體合成，縱使是穿著睡衣一頭亂髮，對方看到的也會是西裝筆挺的你。

Vid2Vid Cameo 利用對抗 AI 的生成網路技術，在 NVIDIA DGX 系統使用達 18 萬個高品質對話頭像進行訓練， AI 將辨識影像當中包括眼睛、嘴巴與鼻子等 20 個關鍵點，不須人類手動進行標註，即可針對臉部動作建構模型，可將一張平面靜態照片與自視訊相機擷取的影像進行 3D 合成，意味著只要上傳一張真實的照片或是動畫人物， Vid2Vid Cameo 即可進行進行動態合成；除此之外，一般人使用視訊相機時不一定會正對鏡頭，對方看到的影像就會是歪一側，而 Vid2Vid Cameo 還能夠將人物影像進行重新定向，使對方看起來像是正對鏡頭與之進行會議。

同時在 AI 的執行方式僅需進行壓縮與來回發送頭部位置與關鍵點，不須發送完整視訊串流內容，使用 Vid2Vid Cameo 還能將視訊會議影像頻寬節省約十倍，降低影像抖動與延遲，使低頻寬下也有流暢的視訊會議體驗； NVIDIA 將在近日把 Vid2Vid Cameo 導入 NVIDIA Video Codec SDK ，作為 AI Face Codec 的一環。

值得一提的是， Vid2Vid Cameo 的論文作者當中，包括 Arun Mallya 和兩位來自台灣的研究人員，分別為 Ting-Chun Wang 與 Ming-Yu Liu ； NVIDIA 也請到 Netflex 影集為教授進行英語佩瑛的演員 Edam Mose 與三位論文作者拍攝一段介紹短片。娛樂城

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