大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于表情變變變音樂活動的問題，于是小編就整理了1個相關介紹表情變變變音樂活動的解答，讓我們一起看看吧。
AI 已然是科技領域的熱門話題，但當科技和藝術結合在一起，又會有著更多的新奇。
基于英特爾 AI 技術的全球首部 MV 發布，李宇春走在科技前沿。
人工智能已經成為技術發展的大熱門，而新的應用就是用來打造 MV，這在以往是難以想象的。唱作歌手李宇春推出她的首支人工智能 MV——《今天雨，可是我們在一起》。這部 MV 背后的技術力量，來自于英特爾。
在該 MV 中，為了將李宇春歌曲的寓意創新表達，導演選用了不同的情緒場景去展現李宇春的內心世界。通過英特爾 3D 人臉面部表情捕捉技術和后期渲染，這些情緒場景以特效的形式完美的貼合在李宇春的面部。這些圖案特效不僅僅是藝術家的設計，更是李宇春內心的表達。
這首 MV 作品歷時 6 個月，最終得以讓栩栩如生的特效呈現在 MV 中。制作過程，采用了英特爾 3D 人臉面部表情捕捉技術。該技術實現了視頻中李宇春人臉的自動檢測與識別，精準重建 3D 人臉，并實時跟蹤面部表情變化，將預先設計好的特效素材附著在 3D 人臉上，重新渲染到 MV 視頻中，從而達到令人驚訝的臉部特效。
此外，通過英特爾 3D 人臉面部表情捕捉技術實時重建的 3D 人臉模型，任何 3D 特效公司都可以對其制作特效，任何新穎的、逼真的效果都可以完美的貼合在人臉上。相比傳統形式，更節省時間和成本。借助英特爾 3D 人臉面部表情捕捉技術，音樂的表達方式再一次突破了想象的疆界。這首 MV 成為了科技賦能音樂和娛樂的又一項創新范例，創造了一種全新的科技 X 音樂形式，更好地去呈現音樂內容和創作者的思想。
英特爾 3D 人臉面部表情捕捉技術用到了人工智能最重要的分支：機器學習和深度學習。英特爾的技術工程師從數十萬的人臉圖片數據中，訓練出的人臉識別模型，用于對視頻圖像進行智能分析：自動捕捉人臉區域，定位人臉關鍵特征點（如眼睛，鼻尖，嘴唇，眉毛，臉頰輪廓點等），生成人臉部件的邊緣輪廓線（嘴唇線，眼睛線，眉毛線，面頰輪廓等）；再從數百個三維人臉掃描數據中訓練出一個參數化的三維人臉形變模型，用于模擬任何人的相貌臉型以及表情變化；最后通過數萬張人臉照片，學習從 2D 圖像到 3D 人臉的映射關系，確保從 2D 照片到 3D 人臉的精準轉換，從而達到實時 3D 人臉建模的效果。未來，英特爾甚至可以將該技術應用在全身 3D 建模上，從而實現實時虛擬換衣等功能。
視頻加載中...
到此，以上就是小編對于表情變變變音樂活動的問題就介紹到這了，希望介紹關于表情變變變音樂活動的1點解答對大家有用。
