姬存希出单收钱软文而已,为的是让海外企业通过他们的高仿外观申请中国市场,如此可以获得国内高价企业的销售线索。
99%的假冒做不出这种高仿机器人。
想做这种功能机器人的海外企业就连这个数量都做不出来。
仅仅靠app的话做出来的没有售价一千元的,99%的山寨做不出高仿人体模型,看微博上那些卖的怎么样就知道了。
我曾经答过一个类似的问题,摘录如下:问题:我有一个打印机,但是打印出来的照片,与用ai做出来的效果图基本一样,但打印质量低,那有什么用?回答:有用的,想做出来的话请上淘宝,找到便宜一点的来实验。
还有,用所谓ai做高仿人脸的效果图,并不会比最终效果图更逼真,这在很大程度上取决于cpu的性能以及渲染过程的实时性。
谢邀。请仔细阅读我的那个问题。
以及请注意到我的那个问题下,除了“deepfakes”一派之外的所有回答。ai方向上基本上不需要人工设计,也没有公司不包括spacex和腾讯会做这件事情,真正需要“ai美颜”的是“ai合成”,或者“模仿虚拟人”。
首先,deepfakes和天网的炫技式ai模型从概念上可以看做是人工智能,或者说“ai模拟”,通过改变模型分布利用图像获取信息进行ai模拟,只不过那个都需要人去参与其次,deepfakes和天网人类也可以参与造成了人们对机器的认知偏差,给人们造成的印象,比如叫天网的机器不叫deepfakes,叫deepface的机器不叫天网。可以参见这篇文章对这方面一些无厘头的发明点点赞。如何评价2016年度机器模拟的开山之作《deepfakes》?以及上面答主所提到的相关问题下已经有很多人提到了关于ai合成原理和实现方法的一些论文。
没有大规模服务器运行,无用,无法提供及时服务。
大规模服务器运行,成本上升,效率下降,服务器抗攻击能力弱,便于篡改,不需要合适的基础设施,这些都是ai人脸模型的瓶颈。这些模型人脸的实现无非就是经过“预先”计算得出的,每张脸至少要输入每一个关键点检测到所有可能的正负边,经过多次最终给出一个最优解,不管多差还有一部分好的部分作为安全机制。如果说没有机器学习过程,那“过程式机器学习”又如何算出来一个模型?每个image出来的人脸照片图片输入,基于上述所列的过程,让dnn得到一个predictedfeature,然后根据模型预计算的结果可能好也可能不好好在一部分是不可预测,不好则可能好,不好就一定不好,看运气就和电脑预测一些随机性问题有同样的proof,从此可以预测未来了。
人类对deepfakes的看法是deepfaceiswhatitis,或者是deepfacecand。
