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去年宣布以GAN生成對抗學習網絡技術,讓人工智慧可以透過學習不同臉譜特徵,進而創造全新臉譜內容之後,NVIDIA在此次GTC 2019期間更進一步宣布推出全新GauGAN研究工具,透過龐大的影像資料量讓電腦系統進行學習,並且依照特定顏色與簡單字詞描述對應物件、場景,例如以淺藍色對應天空、深綠色對應樹木、淺綠色對應草地,白色對應雲朵等,讓使用者可以透過簡單繪製操作即可快速生成不同擬真景象,甚至可隨著不同顏色替換變更景象呈現結果。 分享 facebook 在GauGAN研究工具中,NVIDIA藉由先前預先以龐大影像資料量近學習訓練的模型為基礎,配合特定顏色與簡單字詞描述所對應物件、場景,藉此讓使用者透過簡單色塊繪製,即可立即形成相當清晰的擬真景象,而隨著使用者持續變更色塊繪製形式與選擇顏色,即可形成不同景象內容。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 同時,在即時變更的擬真景象中,電腦系統依然會依照真實物理表現與光影效果呈現變更後的景象內容,例如從原本油綠草地景象變更成冰天雪地場景,場景中的樹木就會以枯樹形式呈現。根據NVIDIA的說法,系統之所以可以正確反映這樣的"自然"現象,其實也是基於持續學習各個影像內容所呈現結果,因此可以學習認知冰天雪地的場景應該只會出現枯樹,而不會有樹葉茂密場景。這樣的技術應用,NVIDIA表示可以諸如遊戲、電影等需要大量產生真實場景的內容創作需求,進而加快內容創作流程。而反過來的話,其實也能讓電腦以更快速度識別真實場景,並且能在更短時間內將影像內容劃分不同區塊,例如應用在自駕車系統時,即可讓電腦系統快速依照識別景象快速標示道路可行進範圍,讓車輛自動駕駛系統可以用更快辨識效率運作,或是加速電腦視覺影像辨識效率。至於實際推動此類影像應用所需硬體架構,NVIDIA表示最主要仍取決實際應用需求,此次實際展示為了加快渲染流程,因此是透過Titan RTX完成。《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。�



 羽球男團勝尼泊爾 中華隊晉級4強 坐銅搶金


中華羽球男團昨(20日)在8強面對尼泊爾,周天成、王子維和許仁豪3個單打分別都以直落2擊敗對手,最終直落3點拿下勝利,搶下4強門票,也確定至少會有一面銅牌到手,中華男團上一屆仁川亞運拿下首面銅牌,這次再闖4強,目標當然就是要改變獎牌顏色。

▼(圖/中央社提供)

至於第3點許仁豪在比賽之前就表示,希望能像仁川亞運一樣,至少再為中華男團添得1面銅牌,這個願望也在他拿下勝利之後順利完成。

亞運羽球國手許仁豪:「目標現在不只是獎牌,希望能夠變顏色,所以我們明天對到中國隊,是非常不容易的一場比賽,但是我覺得我們現在,團隊氣氛都非常得好,我覺得是有機會跟他們拚。」

羽球隊這次因為集體住在較寬敞的蘇丹公寓,讓選手們之間的氣氛更加熱絡,對於接下來4強要面對強敵,中國也保持高度戰鬥力。

(封面圖/中央社提供)

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