娶了UI設計師的Python工程師-北歐生活

人工智慧化身畫家最強小幫手!你輸文字,他畫畫!  繪圖用 人工智慧 發展到「你說我畫」的境界！透過  NVIDIA  於上個月發表的最新版 GauGAN2（ 點此繪圖 ），你只要輸入「海灘的日落」 (sunset at a beach) 等短句， 人工智慧 即可自動生成精細的日落海灘圖像！若你覺得還不夠，沒關係！你還可以進一步加入更精確的敘述句如「沿岸的日落」 (sunset at a rocky beach)，或是將「夕陽」換成「下午」、「雨天」等字詞，都能讓 GauGAN2 立即調整生成圖像。 過去  NVIDIA  在 2019 年 GPU 技術大會（GTC）上，首次發表了人工智慧繪圖工具—— 「GauGAN」的第一代 ，能透過簡單的手繪草圖自動生成栩栩如生的風景圖；現在又持續更新為第二代的 GauGAN2，加入了能以簡單的描述字句，即可自動建立圖像的功能、且精細度更符合使用者所需結果：如自動形成使用者所構想海灘形式，夕陽呈現的位置等。 依據  NVIDIA  官方說明，GauGAN2 採用分割映射（segmentation mapping）、圖像修復以及文字轉圖像生成功能，能依據文字敘述或手繪生成高品質的精細圖像之外；也是第一個在單一對抗生成網路（Generative Adversarial Network，GAN）運算中，加入文字語意識別，讓藝術創作者能以更簡單的方式，指引 人工智慧 快速生成圖像。 使用者不需畫出心中場景的每個元素，只需輸入短句， 人工智慧 技術就能依照短語，快速生成關鍵特徵和主題：如被白雪覆蓋的山脈；接著，使用者特於特定的山上草草點個幾筆，讓那座山更高；最後還可在前方加入幾棵樹、或天空增加幾朵雲來點綴整副畫作。簡單幾個動作，藝術家就能描繪出栩栩如生的美景圖、或是超現實的蒸氣龐克風格繪畫。 NVIDIA  強調，GauGAN2 背後運算則採用了 NVIDIA Selene 超級電腦運算系統，已經使用 1 千萬張高品質風景圖片訓練 GauGAN2  人工智慧 模型，並讓系統能將描述字詞與風景圖像建立關連，以能快速對應到使用者輸入字詞後產生相應圖像。 透過人工智能，GauGAN2 讓藝術家們的作畫工具變得更強大多元、且作畫速度變得更有效率、更開啟了藝術創作...

與其他人工智慧應用相比：FACT編舞能力一流 將 FACT 的性能，針對各個指標，與其他的 人工智慧 應用進行比較： 如上表所示，FACT 與三種最先進的編舞 人工智慧 應用（ Li et al 、 Dancenet  和  Dance Revolution ）相比，FACT 模型生成的動作更逼真，與輸入音樂的相關性更好，並且在以不同的音樂為條件時更多樣化。*注意的是  Li et al 生成的運動是不連續的，使得平均運動特徵距離異常高。 Google 還透過使用者研究，評估音樂與動作的相關性：讓每位使用者觀看 10 個影片，片中有一個 FACT 模型與一個隨機對照模型所生成的編舞結果然後讓使用者選擇哪個模型生成的舞步比較能夠與音樂同步。使用者共有 30 名，包含專業舞者以及很少跳舞的人。 結果顯示：81% 的使用者喜歡 FACT 模型生成的結果勝於 「Li et al.」的；跟 Dancenet 相比，71% 的人喜歡 FACT 勝過 Dancenet；跟 Dance Revolution 比較， 77% 的人也更喜歡 FACT。。有趣的是，75% 的參與者喜歡 AIST++ 未配對的舞蹈動作勝於透過 FACT 所生成的。這並不奇怪，因為最初的舞蹈紀錄具有很強的表現力。 定性結果 如下圖所示，與先前  DanceNet （左）與  Li et. al. （中）相較之下，使用 FACT 模型（右）生成的 3D 舞蹈更逼真，並且與音樂的相關性更好。 使用 FACT  人工智慧 模型生成更多 3D 舞蹈： 人工智慧發展下一步：為每首歌生成逼真舞蹈 Google 開發了一個 人工智慧 模型，可以學習音頻與動作對應的關係，還可以基於音樂，生成的高質量 3D 動作序列。由於從音樂生成 3D 動作是一個新興的研究領域，Google 希望此項研究成果能為未來跨模組「音頻-3D 動作」的生成鋪道。 透過這項研究，Google 還發布了迄今為止最大的 3D 人類舞蹈資料庫「 AIST++ 」——具有多視角、多種舞蹈形式、跨模態的 3D 動作數據集，不僅對 3D 動作生成研究有幫助，一般來說，也對人類理解研究幫助。Google 將在  GitHub ...

人工智慧編舞一把罩：FACT 模型  Google 使用上述的 AIST 資料庫，訓練 FACT 模型從音樂生成 3D 舞蹈。該模型先使用動作轉換器與音頻轉換器，分別對一段音樂與一個短的（2 秒）種子動作（seed motion）進行編碼。之後再將嵌入碼連接、發送到跨模型轉換器，該轉換器學習兩種模型之間的對應關係，並生成 N 個未來的動作序列。 然後使用這些序列以自我監督的方式訓練模型。在測試時， Google  將此模型用於自回歸框架，其中所預測的動作則作為下一個生成步驟的輸入。因此，FACT 模型能夠一個框架接著一個框架地，生成長時間的舞蹈動作。 FACT 網絡接收音樂片段 (Y) 和 2 秒的種子運動序列 (X)，然後生成與輸入音樂相關的長期未來動作。|圖片出處：Google AI Blog Google 用三指標評估 FACT 的性能 Google  依據以下所述之三個指標，評估 人工智慧  FACT 的性能： 動作品質：我們計算 AIST++ 資料庫中的「真實舞蹈動作序列」與 40 個「模型生成的動作序列」之間的  Frechet 起始距離 （FID），每個序列具有 1200 幀鏡頭（20 秒）。我們將基於幾何和動力學特徵的 FID 分別表示為 FIDg 和 FIDk。 生成多樣性：與 之前的工作（指 「 深度 慣性姿勢捕捉」：從少許的慣性量測中學習而重建人體姿勢）類似：Google 從 AIST++ 測試集中的 40 個「模型生成動作特徵空間」中，計算平均歐氏距離，用以評估模型生成各式舞蹈動作的能力。，接著再比較幾何特徵空間 (Dist g ) 和動力學特徵空間 (Dist k )。 Google 使用不同的音樂，來生成四個不同的編舞版本：Break、Ballet Jazz、Krump 和 Middle Hip-hop（右），但有兩秒是相同的 Hip-hop 舞蹈動作（左），這些相同的動作被稱為「種子動作」。|圖片出處：Google AI Blog 運動-音樂相關：由於沒有合適的指標來衡量輸入音樂（音樂節拍）與所生成的 3D 動作（動作節拍）之間的相關性。所以 Google 提出了一種新的「節拍對齊分數 (BeatAlign)」...

人工智慧學編舞，動作搭配音樂複雜度高 Google 正進行一項 人工智慧 研究，開發稱為「FACT （Full-Attention Cross-modal Transformer）」的模型，可以模仿、理解舞蹈動作，甚至可提高個人的編舞能力。 Google  研究團隊為了訓練該模型，也隨之發布一個大規模、多模態的 3D 舞蹈動作資料庫「AIST++」，包含長達 5.2 小時的 1408 個 3D 舞蹈動作序列，涵蓋 10 種舞蹈類型。都包含了已知相機位置的多視角影片，可生成逼真流暢的 3D 舞蹈動作。 Google  提到：雖然隨著音樂節拍編排出動作，是人類的本能；然而舞蹈是「需要練習」的藝術形式。專業的舞者都需要經過大量的、包含各式各樣舞步的曲目來訓練，才有編舞能力。這樣的訓練，對人類來說已不容易；對 ML（Maching Learning， 機器學習 ）來說更是難上加難。因為要使用 人工智慧 來實現編舞，需要生成動力複雜度高的連續動作，同時還要捕捉動作與配樂間的非線性關係。 人工智慧如何學舞？Google修正AIST舞蹈資料庫成教材 Google 從現有的  AIST 舞蹈影片資料庫（ 一組帶有音樂伴奏的舞蹈影片，但無任何 3D 信息）生成 3D 動作資料庫。AIST 包含 10 種舞蹈類型：Old School（地板舞 Breaking、機械舞 Popping、鎖舞 Locking 和 Waack）以及 New School（Middle Hip-Hop、LA-style Hip-Hop、House、Krump、Street Jazz 和 Ballet Jazz），雖然包含了許多舞者的多視角影片，但鏡頭都沒有經過校準。  Google  依研究人員的需求，根據常用的  SMPL  3D模型參數，修復 AIST 影片的拍攝校準正後的數值和 3D 人體動作，重建為「AIST++ 數位資料庫」，包含與音樂搭配的各種 3D 動作，並將上述十種舞蹈均勻地呈現在動作中、以每分鐘節拍 (BPM) 為單位涵蓋各種音樂節奏。每種舞蹈類型都含 85% 的基本動作和 15% 的進階動作（舞者自由設計的更長編舞）。 未經修正的  AIST 舞蹈影片資料庫 如下所示： Goog...

  這國小架設的 人工智慧 電廠真有那麼厲害嗎~?一起來看看!   目錄 能源物聯網結合人工智慧 打造智慧能源系統 AI「虛擬電廠」 最多可降低 30% 的用電量 更便宜更環保　人工智慧成電能管理新解方   「 人工智慧 」拯救停電？日前因電網故障造成的「513 大停電」，使得用電、電網管理等議題備受關注，要怎麼進行能源管理？也成為大家討論的焦點。 而這個問題，桃園龜山區文欣國小的師生選擇交給 人工智慧 來解決！ 文欣國小與能源物聯網公司「NextDrive」（聯齊科技）攜手打造的台灣首所「校園虛擬電廠」將正式上線。｜圖片來源：NextDrive 官網。 日前文欣國小與能源物聯網公司「NextDrive」（聯齊科技）於記者會宣佈，雙方攜手打造的台灣第一所「校園虛擬電廠」將正式上線。NextDrive 表示，本次是受到桃園市綠能辦公室與資科局的邀請，以「虛擬電廠」為概念，為文欣國小打造出校園能源管理系統。 系統為 AI  人工智慧 所驅動，除了能幫助學校輕鬆掌控用電軌跡、真實用電需求等資料，能更進一步改善用電行為。比起不斷加強發電量能，這種從用電端改善的智慧方案，更能讓校園保持穩定供電。   能源物聯網結合人工智慧 打造智慧能源系統 NextDrive 創立於 2013 年，是一家專注於能源物聯網（Internet of Energy，IoE）服務的公司，提供軟、硬體整合及雲端服務，並透過通訊技術串接，使模組化的平台架構能深入用電裝置，匯流各式能源。 NextDrive 試圖透過 AI 技術、物聯網技術與能源技術的整合，以創造「智慧能源社區」為目標，整合個別家庭及社區內的用電、產電、儲電資料，透過大數據分析，並最大化電力使用效率，達到「善用每一度電」的效果。 而這次為文欣國小建置的校園能源管理系統，即是以此目標而打造。 與 NextDrive 聯合推出校園 AI 能源管理系統的文欣國小 ｜ 圖片來源：Google 地景相片。 這套校園能源管理系統包含一套 AI 能源管理系統、太陽能板及蓄電池。 人工智慧 能即時監控全校園的用電狀況，並進行預測，若預測到用電量即將超標，則會自動調控如冷氣等高功率電器，...

  全員都是 人工智慧 的女團到底是什麼感覺..?今天帶你了解南韓這女團!   目錄 結合所有女藝人的美麗 首支人工智慧KPOP女團誕生 全員AI！KPOP女團首支MV「我是真的」 網友：可怕 人工智慧真能幫助我們用更低成本 打造超完美藝人？  南韓科技公司「Pulse9」推出人類史上第一個由人工智慧組成的 AI 女子 KPOP 偶像團體「Eternity」。｜圖片來源：YouTube 截圖 既 AI 新聞主播、AI YouTuber 之後，大眾對 人工智慧 模擬、生成的「虛擬人物」接受度越來越高，儼然成為一股新潮流。 而日前，一家南韓科技公司「Pulse9」更是瞄準了 KPOP 現今在世界上的熱門程度，將AI 與韓流偶像結合，推出全員都是 人工智慧 的 AI 女團，模擬出真人動作、聲音，還能如真的偶像一般發行單曲、拍攝 MV！   結合所有女藝人的美麗 首支人工智慧KPOP女團誕生 Pulse9 為一間研究 人工智慧 、深度學習技術的韓國公司，從 2020 年就已開始為 AI 偶像鋪路、宣傳。 他們利用公司旗下的 DeepFake 技術「Deep Real AI」，透過演算大量女藝人的臉龐，擷取將所有最動人、美麗的特徵後重新合成，創造出 101 名虛擬「AI 偶像練習生」。這些虛擬的練習生們長相各有特色，每個人也都具有不同的風格，乍看之下就跟真人沒兩樣。 隨後，公司參考了韓國知名選秀節目《PRODUCE 101》的選拔形式，舉辦名為「AI.DOL 心動挑戰」的投票比賽，讓由網友根據照片，選出前 11 名能夠正式「出道」組團的 人工智慧 女偶像。 圖為人工智慧經過訓練後，合成出的虛擬偶像照片，宛若真人。｜圖片來源：Pulse9 官網。 全員AI！KPOP女團首支MV「我是真的」 網友：可怕 而投票活動結束後，公司也依言先讓脫穎而出者 11 名中的 5 名 AI 成員組團，團名為「Eternity」（이터니티），中文為「永恆」之意。 到此時，網友都還對這些 人工智慧 偶像抱有很高地期待──直到他們於 YouTube 上發表影片。 2021 年 3 月，Eternity 發表了出道曲《I’m Real》（我是真的），也...

  本文為該系列的下篇，上篇（關於 Google 棄 Cookie 改用機器學習追蹤的新聞,Cookie 的解釋以及 AI 如何保護隱私）請 點此連結       至於 人工智慧 在牧業上有哪些厲害新技術?這篇也會讓你大開眼界!!   照顧動物有新招　連接衛星的智慧名牌、牛臉 AI 辨識 圖片來源：Ceres Tag 官網。 除了農業，全球的畜牧產業也邁入智慧化，也有眾多科技公司開始研發畜產監控技術。位於澳洲昆士蘭的 Ceres Tag，就是專門製作給動物配戴的「智慧名牌」、方便追蹤管理的公司。 昆士蘭州的總面積達 170 萬平方公里，其中超過 80% 都用作為放牧地，如何讓牧場人員能即時管理、照護廣闊牧場上成群的動物，如牛隻走失、生病或母牛生產等，就成了極需解決的問題。 Ceres Tag 研發出能讓牛、羊、豬等動物別在耳上的電子標籤，被稱為「電子耳標」，僅由太陽能就能運作，並與衛星連結，將牛隻的即時狀況回傳給牧場人員。 包括監測追蹤動物的移動、即時健康資訊、體重變化、動物隻數等，甚至能遠端監測牛隻反芻的程度，搭載的 GPS 技術也能告訴牧場人員每隻動物所處的位置，亦能確保牠們的夜間安全。 而所有通過衛星接受的資料數據，都會儲存在雲端數據平台中，Ceres Tag 也提供進一步分析數據資料的服務，提供牧場人員參考。 除了讓牛隻配戴智慧名牌，中國一家科技公司 Beijing Unitrace Tech 也透過建立「牛臉辨識系統」，協助畜牧業者即時追蹤家畜狀況。 圖片來源：華盛頓郵報。 Beijing Unitrace Tech 藉由每隻牛臉部輪廓和斑紋形狀的不同，建立出牛隻專屬的 人工智慧 辨識系統，並與飼主裝在飼料槽或擠奶站的監視器連線，就能即時獲得家畜的健康、體重、妊娠等不同狀況。 創辦人趙金石在接受美國《華盛頓郵報》採訪時表示：「我們可以知道特定的牛隻喝了多少水、吃多少東西，以及一天有多少時間進食。」他解釋，當家畜從戶外圈養處走進擠奶站的通道時， 人工智慧 系統能偵測出家畜不適的徵兆，或不尋常的行為模式，飼主就能立即進行處理。 「這系統非常厲害，能夠讓工作變得輕鬆許多，我能隨時掌握牠們的體重。」中國河北省一...

人工智慧 的觸手也伸進農牧業啦!來看看它為二產業帶來多少厲害的技術!   目錄 電腦不只會撿土豆？人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識… 糧食短缺＋疫情衝擊　智慧型農業市場規模將達 112 億美元 由人工智慧監控的完美農園 照顧動物有新招　連接衛星的智慧名牌、牛臉 AI 辨識 AI 或成農牧業轉型關鍵   電腦不只會撿土豆？人工智慧打造「精準農業」種出完美蔬菜、進行牛臉辨識… 人工智慧 能做到的事情到底有多少？近年來，世界各地的農牧畜產業也吹起「AI 風」，將 IoT 物聯網技術、ICT 資通訊技術與 AI  人工智慧 技術等導入農、牧場經營產業，不但能降低經營成本、增加收益，還有助於減輕對環境造成的衝擊。 最重要的是，還能針對不同作物給予最適合的種植決策與處理，種出最青翠可口的蔬菜；畜養的牛羊豬等動物，也能透過高科技裝備得到最完善、人道的照顧。 而這種將高科技技術應用在農業上的形式，被稱為「精準農業」（precision farming）。 圖片來源：BoomGrow Farms 官網 糧食短缺＋疫情衝擊　智慧型農業市場規模將達 112 億美元 根據全球性市場調查公司 Marketsand Markets 調查，2017 年至 2022 年智慧型農業市場的複合年成長率可達到 13.23%，市場規模達到 112 億 3000 萬美元。而且在這次產業調查中，近8成業者表示前景樂觀。 市場需求大幅成長的原因，一方面是全球人口不斷增長，糧食需求也面臨倍增的壓力；另一方面也因為 2020 年的疫情衝擊，將原本食物供應鏈的脆弱之處展露無疑。 而在智慧農業市場之中，「精準農業」為其中規模最大的類型，也帶動相關技術的發展，如：農機具設備自動化、農作物遙感監測與建立農作決策 AI 系統（監控環境溫、濕度、水足跡、疾病蟲害等）等，發展出各種新模式。   由 人工智慧 監控的完美農園 為了讓有限的可種植土地發揮最大效益，美國農業新創公司 Plenty 開發了高聳的「垂直農場」。 Plenty 官方表示，他們的理念是「花更少成本得到更多的食物」。與傳統農場相比，Plenty 使用的土地面積減少了 99％。 ...