腿長在你身上，往哪走我說了算

Facebook的人工智慧研究團隊創造了一個名為Vid2Game的AI，他可以將視頻中的真人提取為可操作性的遊戲角色，創造出更高科技版本的全動態視頻（FMV）遊戲。神經網路可以分析隨即視頻中執行特定動作的人，之後能在任何場景創再出可操控的角色模型。

團隊使用了兩個名為Pose2Pose和Pose2Frame的神經網路。食品首先會被輸入到Pose2Pose神經網路，該神經網路專為舞蹈、網球或擊劍等特定類型動作而設計，系統會計算出人與背景的相對位置，分離人體與姿勢數據；Pose2Frame神經網路將人體、陰影和手持物一同插入到新場景中，此時模型便是可操控的了。

訓練模型只用了少量短視頻，它可以過濾掉目標意外的其他人並可以補償不同角度的機位。該研究類似於Adobe的「內容感知填充」，也可以使用AI來移除視頻中的其他元素，如路人甲等。其他公司如英偉達等也創造了他們自己的AI，可以將視頻中的現實場景轉化為適合遊戲的虛擬環境。

Facebook的AI可以讓遊戲更加個性化，讓玩家可以將自己喜歡的角色插入到遊戲中。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！