何穗ai人工智能换脸(人工智能ai换脸软件哪个好)

吴恩达究竟是人工智能的布道者还是卖水人?Deeplearning.ai、Drive.ai再加上最近的Landing.ai,吴恩达夫妇几乎要把.ai系列注册全了。不过从吴恩达从斯坦福到谷歌再到百度,离职百度后又创立了Deeplearning.ai和Landing.ai的经历,倒是受到了颇多争议。从新闻中透露消息看来,Land

吴恩达究竟是人工智能的布道者还是卖水人?

Deeplearning.ai、Drive.ai再加上近的Landing.ai,吴恩达夫妇几乎要把.ai系列注册全了。

不过从吴恩达从斯坦福到谷歌再到百度,离职百度后又创立了Deeplearning.ai和Landing.ai的经历,倒是受到了颇多争议。

从新闻中透露消息看来,Landing.ai接近于一家资讯培训服务机构,专注于工业领域的AI+转型,其中包括了技术提供、组织结构调整和员工培训。家合作伙伴,则是富士康。

一方面来看,吴恩达正在做一件非常富有挑战性的工作。人人都知道工业是非常适合AI发挥的领域:信息化程度高、劳动力密集、成本范围广大,只要通过算法进行一点小小的改变就能获得极大的受益。

工业智能化又不是一非常艰难的事情,工业4.0喊了这么多年至今收效甚微。或许因为工业生产涉及的链条太长精度要求也太高,机器人制造、系统的集成与配适等等,早已超过了人工智能关系到的算法领域,而是要和工程、光学、机械等等多个领域一起运作。这就对服务商的提出了更高的要求,不仅仅要把握机器学习算法,还要有很强的工程化能力和对工业领域的理解。

很难想象,学术出身的吴恩达是否能够做到这些事。

另一方面也有人认为,吴恩达从斯坦福到谷歌百度,再到富士康的职业轨迹,是越混越不如从前了,Landing.ai应该被翻译成“接地气AI”。吴恩达在大企业中的就职经历本来就不算太顺遂,如今又贸然提出一个帮助制造业AI转型的大口号,听起来就有些不切实际。还不如好好爱惜羽毛,回到高校去教课、发Paper。

对于吴恩达创业历程的评价出现了两个极端。

有人认为他是人工智能的布道者:在企业中做了很多铺垫性工作,身体力行的普及深度学习知识,让更多人加入到这个行业中来。

也有人认为他是人工智能淘金路上的卖水人:在企业里“抛头露面”的成了网红,颇有炒作之嫌,现在干脆收起了授课、咨询这方面的钱。

教授创业为什么总选择算法变现?

关于这个问题,我们首先要弄明白一件事,算法变现的路径是不是太长了?

现在有大量的学术研究者和吴恩达一样,离开高校来到企业的实验室中渴望创造一番事业。这当然和人工智能本身的学术特质和研究色彩有关系,在除了能直接把算法附加在自有数据的大企业之外,那些以人工智能算法为主的创业企业都要面临一个很大的问题——如何变现?

难道因为自动驾驶能用到计算机视觉技术,就要教授们都去造车?或者在深度学习芯片火热的今天,让教授们去台积电参观参观,了解芯片制造的流程?算法在大企业之内,可以起到降低成本、开拓产品新功能的作用。可一旦离开大企业,就很难独立支撑起变现的流程,不是人人都能把手中的IP卖出高价的。人脸识别服务领域的激烈竞争,某种程度上就是在告诉大家,算法的商业想象力太匮乏了。

其实不如换个角度想这个问题,算法来自于学术研究,那它的本质就还是一种知识。知识要怎么变现,就不用别人来教了吧?

罗振宇、咪蒙、高晓松……这些都是很好的案例。放到人工智能领域里,不就是优达学城(一家人工智能线上培训机构)和Deeplearning.ai吗??

Landing.ai会是吴恩达的知识变现闭环?

宣讲出一个行业的光明前景,再卖给你一张进入这个行业的门票,这是一桩非常好的生意,也是一桩非常适合吴恩达的生意。吴恩达在学术和商业两端都有着鲜明的icon色彩,给了他做知识变现必备的号召力和知名度。

仔细看看吴恩达Landing.ai的招聘要求会发现,吴恩达要求所招聘员工学习过他自己Deeplearning的课程。包括优达学城也会为学生颁发“纳米学位”,据说可以凭借学位在亚马逊、滴滴等合作企业入职。看来算法知识变现相比咪蒙的“月薪五万”课程要良心多了,在上完课之后还能给你一个赚回课程费的机会。

这么看来,吴恩达应该是在打造一个完整的闭环。通过自己的名气和能力不断提醒大家深度学习的重要性,一只手赚到了企业的咨询费,另一手赚到了从业者的培训费,而且还能自己把握人才的来源,不管是自己创业还是向企业输送人才都能保质保量,同时让就业成为培训课程的背书。堪称是知识变现的模式啊!

讨论吴恩达究竟是人工智能的卖水人还是布道者根本没什么意义。能号召企业向AI转型,借此创造工作机会,并向渴望机会的人提供进入路径,这已经是一个布道者能做到的的事情。即使吴恩达能从中获得收益,又有什么错呢?

我倒是觉得,吴恩达的职业路径是一个很好的范本。大企业对顶端人工智能人才的需求总有会达到饱和,教授和学者们如果自己创业,拿到融资倒是不难,可如何把算法变成可售卖的商品却没那么容易。像吴恩达这样,以服务提供者的方式在更多地方挖掘出人工智能落地场景,再培养人才送上这些岗位,可能会是教授们另一条更顺遂的商业道路。

何穗ai人工智能换脸

现在ai换脸技术很火,那么它的本质到底是什么?

AI换脸的本质是把颜值和表情分开

这里说的颜值,就是人的五官形象;而表情,则是五官在不同情绪下的形象,更多的是指五官的动作。

一个人脸上,颜值和表情他们总是一体的,难以分割

然而AI换脸技术的出现,正在告诉我们颜值和表情是可以分离的。

怎么把颜值和表情分离?

在AI换脸出现以前,PS(PhotoShop)其实也可以对图像进行换脸,或者叫PS换脸。

PS换脸其实就是把一张新脸的图像,直接覆盖到图片上的一张脸上

因为是直接覆盖,所以生成的图片时,脸部表情只能跟新脸的表情一样,无法改变。

如果非要改变,而且要改变的自然则非常困难,需要使用复杂的手绘技术进行精准绘制,而且在视频上实现还要考虑多帧的连贯性。

AI换脸技术出现之后,表情改变就变得很容易,而且即使在视频里实现也很容易。

AI换脸技术,只要一张新脸的照片,就可以给视频里的角色换脸。

AI换脸的过程大概可以理解为:人工智能预先分析好视频里面的五官的形状和位置;你提供照片后,人工智能再分析你的五官形状和位置;然后再把你的五官的形状和位置,和视频对比着进行合并。

终合并出来的效果,表情是原视频里面的表情;五官变成了提供照片上的五官,而且换脸结果在整个视频片段都非常自然。

这个过程生成的视频里,五官来自图片,表情来自视频,五官和表情分离了,也即是颜值和表情分离了。

换句话说,AI变脸的本质,或许就是颜值和表情分离。

那颜值和表情分离到底有什么用?

影视制作的革命性创新:

影视制作里有一个改写了整个影视行业的“分离”,就是图像和声音分离。

影视行业初都是无声影视,后来有人创新性的把声音和图像进行同步播放,就出现了有声电影。

而声音和图像分离技术一直运用到现在,这样的分离,保证让声音可以独立制作,创造出立体感和现场感更强的声音效果。

而颜值和表情分离,会产生比图像声音分离,更为强烈的影响。

(1)大大增加影视作品的人脸表现力。

例如,以前很难想象人可以从“画”里面走出来,而现在通过AI换脸,只要获取画里面的五官,放到任意的视频里面,就可以制作出画里面人在动的视频。

要知道画里的脸孔极为自由,可以凭我们天马行空,创造出任意我们想要的脸孔,再通过AI换脸,就创造出任何我们想要的活灵活现的角色。AI换脸技术的出现,正在告诉我们颜值和表情是可以分离的。各种面孔合成在一起,然后可以自动换脸吧,不是的吗本质就是把很多人脸面孔给储存吧各种面孔合成在一起,然后可以自动换脸吧暑假工是很难找的,你要换的话就更加的不好找了的,所以你还是继续的坚持着做下去吧,虽然没什么技术含量,但是可以锻炼你的耐力我觉得这个还是一种新型的高科技的产物的,为了给生活带来更好的感受。

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