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Annonce du nouveau brevet de Microsoft : utiliser l'apprentissage automatique pour créer des avatars réalistes qui « rougissent »
Annonce du nouveau brevet de Microsoft : utiliser l'apprentissage automatique pour créer des avatars réalistes qui « rougissent »
16 novembre, un nouveau brevet de Microsoft a été divulgué mardi sur le site Web de l'Office américain des brevets et des marques. Il s'agit d'un nouveau brevet de modèle d'apprentissage automatique qui peut créer des images « plus vitales » pour les utilisateurs.
Selon les rapports, grâce au nouveau modèle d'apprentissage automatique, l'avatar ou la photo peut être ajusté pour les détails afin de rendre la photo plus naturelle. Microsoft utilisera des réseaux d'attention convolutionnelle pour améliorer la précision de la capture des expressions faciales et ajuster les détails de l'image en fonction de signaux physiologiques tels que la fréquence cardiaque, comme le flux sanguin ou le rougissement. Microsoft décrit en outre dans ce document de brevet que
Cet avatar « ultra-réaliste » peut non seulement simuler des clignements ou l'état de la tête, mais également simuler des changements subtils tels que le flux sanguin, la respiration ou des réactions émotionnelles.
Les médias étrangers mspoweruser ont analysé que ce brevet pourrait être mis en œuvre dans des domaines tels que la création de personnages de jeux vidéo. Bien entendu,
. Si ce brevet est finalement approuvé, il devrait « changer les règles du jeu » et changer complètement le regard des gens sur les avatars. En référence aux rapports précédents sur ce site, Microsoft a annoncé l'introduction d'une plate-forme Mesh pour l'application Microsoft Teams lors de la conférence des développeurs Build 2023, et les participants à la conférence peuvent utiliser des avatars 3D.
Microsoft avait déclaré à l'époque que
Les utilisateurs des applications Windows et macOS Teams pouvaient créer des avatars 3D d'eux-mêmeset utiliser ces avatars 3D lors de réunions sans caméra ni webcam.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
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Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
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Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
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Aug 14, 2024 am 10:39 AM
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La fenêtre contextuelle plein écran de Microsoft exhorte les utilisateurs de Windows 10 à se dépêcher et à passer à Windows 11
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Selon l'actualité du 3 juin, Microsoft envoie activement des notifications en plein écran à tous les utilisateurs de Windows 10 pour les encourager à passer au système d'exploitation Windows 11. Ce déplacement concerne les appareils dont les configurations matérielles ne prennent pas en charge le nouveau système. Depuis 2015, Windows 10 occupe près de 70 % des parts de marché, établissant ainsi sa domination en tant que système d'exploitation Windows. Cependant, la part de marché dépasse largement la part de marché de 82 %, et la part de marché dépasse largement celle de Windows 11, qui sortira en 2021. Même si Windows 11 est lancé depuis près de trois ans, sa pénétration sur le marché est encore lente. Microsoft a annoncé qu'il mettrait fin au support technique de Windows 10 après le 14 octobre 2025 afin de se concentrer davantage sur
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Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
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