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智能影像生成引擎MAGC2.0,也是文教数字经济的生成要素

  • 日期:2020-10-23 17:54:46
  • 来源:互联网
  • 编辑:小狐
  • 阅读人数:770

2020年10月23日,领先的AI技术服务商影谱科技发布【智能影像生成引擎MAGC2.0】推出全新的智能影像检索、生成、渲染及创建工具集、云服务,升级的数字人解决方案,鉴伪溯源平台,及高质量光照与物理模拟,以AI生成技术赋能传媒、文教、体育等多个产业,加速文化教育产业数字化进程。

影谱科技智能影像生成引擎MAGC2.0升级超过【210】项AI技术与全新功能。其中:进一步增强机器学习架构,动态企业在云端及边缘端进行分布式模型训练、神经网络搜索、模型优化、快速部署;通过文字、语音、图片、等多模态的方式检索大数据,在隐空间语义层面进行匹配,生成相应的;升级数字人算法,使机器能生成照片级别的自然头部动作、表情和身体动作,并具备自然语言交互能力;通过更先进的3DMM人脸建模技术及神经网络渲染技术,完成更加灵活的人脸重现,生成更加逼真的换脸,让艺术画、雕塑、漫画中的人脸动起来;数字安全方面,独创水印编码算法,通过神经网络,将水印在低频空间以多尺度的方式嵌入,可完成鉴伪和溯源;通过AI技术生成高清反射率贴图和法线贴图,升级高清渲染管线(HDRP)提高高质量画质一体化生成的进程;通过超分辨率生成技术,降低云端和边缘端对存储容量的要求,同时降低通信网络带宽,提升端侧用户的观看体验;强化全局实时光照追踪技术和物理阴影技术上的表现,支撑实时3D数字孪生体。

智能影像生成引擎MAGC2.0,也是文教数字经济的生成要素(图1)

产品性能方面,新版MAGC2.0发布全新影像器、可视化工具进行精简及优化,强调“所见即所得”的操作便捷性,让企业应用从机械的生成流程中释放出来,可以专注于提出创意性;并允许应用者在所属的AI全域中插入内容营销场景,支持不同MAGC引擎应用者之间的营销资源共享与交换。

MAGC技术大幅提升数据应用效率,加速文教产业数字化

对于升级方向,影谱科技AI负责人表示:“此次发布的MAGC2.0包含超过【210】项技术优化与全新功能,有三个创新。首先,MAGC2.0是首个从应用、技术、治理同步的技术思维下完成整合,推出了多个应用功能;第二,数据复用和生成效率做到行业前列,大力挖掘元数据在多个场景的潜力;第三,满足文教产业的全业务场景需求,在算法算力、云技术、响应速度、视觉质量方面全面升级。”

AI具有快速响应、大数据高复合应用的特点。实践数据显示,MAGC生成“一段60s”的AI生成总成本(TCO)与传统方式相比降低79.8%以上,而生产率最高可以提高百倍以上。检索“一段60s”内相似帧图像或特定图像,MAGC2.0所需总成本与人工相比降低【99.73%】而错误率降低10倍以上。

背后的关键原因是,影谱科技MAGC的应用导向型技术堆栈(DOTS)它可以使应用者充分利用机器学习、联合学习、打识图谱共性,让AI以更高的性能和更快的速度运行,同时也避免带来繁重的操作负担。

在具体应用上,数字孪生是一个知识图谱、AI视觉的高度合成,是当前数字文教的主要竞争点之一,正逐步以参与人的身份进入数字经济生态。对此,智能影像生成引擎MAGC2.0 引入了一个新的针对 VR 优化的前向着色的高清渲染器(HDRP)及移动渲染功能,实现场景颜色和深度读取,从而在中实现清晰的多采样抗锯齿。 新的“Video Shadows”功能可为错综复杂的对象呈现精美的阴影,还为静态网格引入了一个新的自动生成功能,并不需要第三方库而创建数字孪生体。目前,MAGC数字孪生业务已经进入如虚拟主播、虚拟课堂、数字孪生、AI智能影像等数字产权场景。

此外,与AI生成技术同步进化的AI鉴别技术和溯源追踪技术正得到重视,MAGC首次推出了“AI鉴伪鉴定平台”包含技术方案、产品及实践等一站式应用集,为应用者包括鉴伪、溯源、数字验证在内的全面AI识别服务,技术层面,将换脸模型(Face Swaper)人脸鉴伪模型(DeepFake Detector)和水印编解码模型(Encoder和Decoder)三种相对独立的技术组合在一起,形成一整切实可行的套换脸生成、鉴定和溯源的方案。目前,已被短、长、广电流广泛采纳。

随着上升成为一种生活方式,AI内容生成技术的发展正好迎来了突破临界点。影谱科技表示,作为文创的基础设施,智能影视生成引擎为文化传媒、创意娱乐、教学科研、体育赛事等多元行业客户,全面的AI生成与解决方案,将帮助企业部署架构可驾驭的AI生态。面对AI时代的信息可信度威胁,影谱科技结合Ai识别风险防控技术,为企业AI安全能力。

智能影像生成引擎MAGC成为数字经济的生成要素

AI、5G、工业互联网将三足鼎立支撑数字经济发展,未来五年是数字经济步入高质量发展阶段的关键时期。据信通院数据显示,2019年我国数字经济增加值达35.8万亿元,占GDP比重达36.2%,对GDP增长贡献率达67.7%,产业数字化增加值占整个数字经济比重达80.2%,到2025年数字经济规模可以达到60万亿元。

2020年,是中国AI视觉技术发展的转折点,由娱乐消费向生产产业领域和公共治理领域广泛渗透。影谱科技MAGC作为AI生成技术的排头兵,毫无置疑的是“AI产业的要素技术”也是“文教数字经济的生成要素”

在原材料方面,影谱科技MAGC作为AI产业的生成要素技术,将原有内容为具备逻辑、预测、检索、关联的数字知识图谱,输出文创数字经济“原材料”从而,将数字化图像生产要素的版权流动和视觉重建,更赋予了全新的价值创造,带来文教经济社会全要素生产率的提升。研究数据显示,以“数据驱动型决策”模式的企业,其生产力普遍可以提高5%~10%。

在产业数字化方面,影谱科技MAGC与传媒、工业、影视综艺等传统产业深度融合,过程中催生了新的商业模式,如角色替换、赛事分析、信息可视化等新业务场景,事实上促发企业数字化与商业化进程。此后,大量应用者采纳MAGC,逐渐形成了无缝换角、无缝换景等新技术场景,从而促使传媒与娱乐产业获得新的增长。

在数字产业方面,以MAGC为代表的AI生成技术所代表的先进生产工具,促使AI呈几何系数增加,并逐渐演进为一个独立数字产业,AI也已经演进为一种具有真实价值、知识产权、天然防伪数字ID等属性的数字商品或数字内容。目前,MAGC-AI已形成数字人、AI影视综艺、AI短、AI零售等数字产权及商业化场景,并逐步形成一定的经济规模。

影谱科技表示,继2019年推动AI生成技术的应用普及,MAGC正逐渐演进为AI生成技术的代名词,将构建新的产业生态。MAGC作为文教数字经济的生成要素,正在发挥技术聚集产业效应,促进数字经济技术、应用、商业模式创新。

本文相关词条概念解析:

生成

生成有如下意义:养育;长成;指生物,亦泛指物品;指人民;自然形成;生就;保全性命;必定。教育学中的生成可分为两种,一类是我们预设下的现象,另一类是我们不曾预设到的现象。“动态生成”是新课程理念下课堂教学的主要特征,它强调课堂教学要改变传统课堂教学固定不变、按部就班、机械僵化的教学模式,主张课堂教学必须构建生成性的探究性活动过程。

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