隨著 晶片 製 程 工藝 的 發 強悍 , 開發 者 和 研究 人員 人員 在 著 新 的 方法 利用 人工智能 和 學習, 使其 更加 實用。

在 上週,Google DeepMind 科學家 宣布 創建 了 一個 新 框架,名稱 Transframer。 該 框架 可 自動 生成 ,,創建 基於 機器 ,基於 機器 學習 能力 機器 學習 學習的 虛擬 環境。

,取自 維基 百科 的 一張 街景 圖
第二 行 第二 張,這 就是 生成 的 動態 影片

Transformer 的 名稱 是 對 另一個 基於 人工智能 的 模型 Transformer 的 致敬。 該 Transformer 最初 在 2017 年 推出, 是 創新 的 新穎 神經 網絡 架構 , 和 的 詞 來 直接 生成 文本 隨後 隨後標準 的 深度 學習 ,,例如 TensorFlow 和 PyTorch 等。

行 的 圖 自動 生成 第二 行 的 ,,然後 通過 一二 行 的 圖 生成 出 動畫。

現在 Transformer卻在 目標 圖像 周圍 移動 並將 準確 進行 視角 可視 化。

官方 使用 Google 的 DeepMind 人工智能 平台 向外 進行 整個 過程 是 在 分析 單一 的 照片 背景 圖像,從 圖片 中 獲取 關鍵 的 ,藉此 來 生成 的 圖像 ,,最終 構成 一段 影片。過程 中,系統 了 圖片 的 ,,幫助 識別 並 預測 圖片 的 周圍

語境 識別 用於 預測 圖片 在 其他 角度 可能 出現 的 情況。 根據 預測 的 數據 來 建設 額外 圖像 框架 的 模型。

雖然 目前 新 框架 還 不夠 , , 憑藉 非常 的 數據 生成 合理 準確 影片 能力 的 , 進步。 提供 語義 、 、 分類 和 光 流

對於 基於 影片 的 行業 如 遊戲 開發 有著 十分 深遠 的 影響。 像是 目前 遊戲 依賴 渲染 渲染 但 通過 減少 開發 者 所需 付出 時間 、、 資源 和 精力。

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