人工智慧連模特兒都要取代了?而且還很專業呢!!(下)

人工智慧連模特兒都要取代了?而且還很專業呢!!(下)
人工智慧連模特兒都要取代了?而且還很專業呢!!(下)

人工智慧這次要來當模特兒啦!!真的是各種專業都難不倒呢!!真人模特兒就要被取代了嗎?(上)

本篇為下篇,上篇請點人工智慧連模特兒都要取代了?而且還很專業呢!!(上)

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?

這樣看起來人工智慧模特兒的好處多多,不但費用較低、可控性高,還不需要煩惱真人模特兒日後危害品牌形象的可能,不只能取代真人模特兒,連攝影師、化妝師都可以不需要了?

即使虛擬模特兒看似完美無缺,但依然有質疑的聲音。

有意見表示,對 AI 生成的模特兒全都是「完全虛擬」的表示懷疑。AI 模特兒的生成要使用到電腦視覺(Computer vision)和電腦圖學(Computer Graphics)技術相結合,把二維圖片變成三維後進行疊加和渲染,本身就是一個很複雜技術;

再者,若這些人工智慧系統不是使用最強大的臉部識別功能,那訓練的圖片庫與生成的圖片庫,將會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合(overfitting),因此它們可能只是「記住」圖片,而不是「學習」生成出「全新」的圖片。

 

模特兒要失業了?人工智慧「虛擬超模」試衣 棚拍 擺Pose都超專業
 

▲ 目前真人模特兒的走秀仍是人工智慧無法取代的。圖片來源:Raden Prasetya on Unsplash。

 

 

 

另一種方向觀點則表示,畢竟模特兒也不只是出現在宣傳 DM 上,對時裝界來說非常重要的「時裝秀」也不能缺少模特兒的走秀,並且時裝秀的重點也不在出售與否,只是為了展現服裝設計師們的美學與創造力。

現在的 AI 還不能完全取代真人模特兒,不過也許未來的某一日,連走秀也可以交給人工智慧也說不定!

 

 

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服裝麻豆要失業了?讓你無法分辨的超逼真人工智慧models

 

 

時裝模特兒拍照示意圖

 

▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

 

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,也是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

 

Zalando 數據庫示意圖
 

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

 

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

 

Artificial Talent AI 模特兒示意圖
 

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

 

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

 

 

Lalaland AI 模特兒示意圖

 

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

 

Lalaland A/B 測試已找出最佳ai模特兒示意圖
 

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

  1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像
  2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。
  3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。
  4. 回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,可以節省 70% 的攝影費用、成圖時間能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收增長 15%!

 

 

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不會畫風景圖?別擔心!!讓人工智慧幫你搞定!!

不會畫風景圖?別擔心!!讓人工智慧幫你搞定!!
不會畫風景圖?別擔心!!讓人工智慧幫你搞定!!
人工智慧還能這樣用?只要隨意畫個幾筆,就能幫你變出一幅美麗風景圖?外來看看要怎麼做吧!!
 

 

 

 

Nvidia 非常擅長將人工智慧技術用於創造擬真的圖像,像是之前的 StyleGEN 就可以合成幾可亂真的虛擬人臉(雖然合成貓咪有點失敗)。去年他們又出了一款 AI 工具「GauGAN」可將信手捻來的線搞草圖,化為擬真的風景圖。

該軟體使用一種被稱為「生成對抗網絡(GAN)」的人工智慧模型,提供一種被 Nvidia 稱為「智能畫筆(smart paint brush)」的工具。 這意味著用戶只需繪製基本的線條輪廓,軟體可以自動以自然紋理(例如草,雲,森林或岩石)填充,最後一個擬真的自然風景就這樣呼之欲出了!

雖然 Nvidia 的「GauGAN」並非是此類 AI 軟體的創舉,但是生成的效果讓人讚為觀止——該人工智慧軟體可讓用戶以極其直觀的方式,生成幾可亂真的景觀。例如,當用戶隨性繪製一棵樹,然後在其下繪製水池時,AI 模型還可將樹的倒影添加到水池中呢!

儘管 Nvidia 提供的 demo 看起來很強大,但是 GauGAN 仍有他的限制。因為生成草地、水等自然物質所涉及的視覺模式是非結構化的。相比之下,生成建築物和家具的圖片要復雜得多,而且結果也差強人意——那是因為這些物體涉及到人類敏銳的邏輯和結構。正如之前我們所看到的 Nvidia 人工智慧生成人臉,雖然 GAN 可說是表現的有模有樣,但這也是拜大量的額外工作所賜。

而 Nvidia 也未透露是否有任何讓該軟件商品化的計畫,但暗示這樣的工具將來可以幫助「建築師、城市規劃師、園藝設計師和遊戲開發商的從業人員」。

NVIDIA 應用深度學習研究部門副總裁 Bryan Catanzaro 表示:「使用簡單的草圖來集思廣益做設計,是要容易得多了!並且該技術能將草圖轉換為高擬真的圖像。」

 

 

 

 

人工智慧合成的貓竟然長這樣?!看了不要嚇一跳!!

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人工智慧不僅會合成人臉~還可以幫可愛的貓貓合成喔~快來看看合成後的貓長甚麼樣子吧!!

 

▲ StyleGAN 合成新臉孔的過程:人工智能根據肖像分析,生成許多擬真度高的虛擬人臉。

 

繪圖晶片領導廠商 NVIDIA 推出「StyleGAN」生成對抗網路,讓人工智慧藉由分析多張肖像中,不同的臉孔特徵,拼湊成仿真度 100% 的虛擬人臉。這些臉孔包括男女老少,擬真度極高,讓人很難相是被 AI 合成的假臉。以前是有圖有真相的時代,現在可不一定!

若讓人工智慧分析各張不同的貓照片,是否也能生成高擬真的喵星人呢?

人工智慧生成的貓都「變液體」了!

使用 StyleGEN 生成喵星人,效果是否跟生成虛擬人類一樣的好呢?結果這些被 人工智慧創造出來的貓,大多數只有臉部的部分,還勉強能辨識出是貓。身體的部分則是歪七扭曲,完全顛覆了一隻貓原有的形狀,讓人不禁想起貓奴常說的「貓是液體」。

 

經由StyleGEN生成的虛擬貓

▲ 人工智慧根據多張貓照片的分析,生成的虛擬貓咪。

 

人工智慧對貓的理解,是來自 LSUN (大規模場景識別) 數據集的「貓」類別圖片。NVIDIA 還釋出StyleGAN 開源碼 ,尚有更多貓咪的照片。如果以上這些照片還不能滿足您對於「貓是液體」的想像,在「These Cats Do Not Exist」網站上,每一次更新網頁,StyleGAN 就能合成更多的貓咪。

AWS上經由StyleGEN生成的虛擬貓
▲ 「These Cats Do Not Exist」網站:在 AWS SageMaker 上使用 StyleGAN 生成虛擬貓咪。

 

 

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