Ai September 20, 2024 智慧進化 ∞ AI×虛實科技交融新未來 | 集仕多 智慧進化 ∞ AI×虛實科技交融新未來(下午場) 2024/10/09 digiBlock C數位創新基地 1F （臺北市大同區承德路三段287號C棟1樓） 關於活動 在全球科技迅速發展下，AI與虛實科技技術賦能各行各業已取得顯著的進展，於數位娛樂、智慧工業、教育應用、生活運用等多元領域展現強大的潛力。台灣作為科技創新的重要基地，擁有深厚資通訊環境和豐富的科技能量，面對全球競爭市場，仍需不斷提升技術力和應用力。 資策會產業情報研究所(MIC)與台灣實境科技創新發展協會(XRA)再度攜手，謹訂於2024年10月9日共同舉辦【智慧進化 ∞ AI×虛實科技交融新未來】產業趨勢論壇活動。本次主題論壇匯聚不同領域專家、企業領袖與產業分析師，共同探討AI與虛實科技的應用前景以及科技法治的最近進展；此外，透過展示台灣業者於新興科技等研發能量，期能幫助台灣企業掌握AI與虛實科技技術，進而強化產業競爭力。 誠摯邀請各位先進共襄盛舉，一同探索AI與虛實科技的無限可能，期待您的參與，攜手邁向虛實科技交融的新未來！ 集仕多公司邀請您參加AI虛擬人影音應用案例研討會 親愛的朋友們， 我們很高興地宣布，集仕多公司將在即將舉行的研討會上，分享一系列令人振奮的AI虛擬人影音應用案例。這次研討會將是一個絕佳的機會，讓您深入了解AI技術如何改變我們的媒體和娛樂產業，並探索其在各個領域的潛在應用。 研討會亮點： AI虛擬人技術概述：了解AI虛擬人的基本概念及其發展趨勢。 實際案例分享：我們將展示多個成功的應用案例，涵蓋娛樂、教育及市場推廣等領域。 專家論壇：邀請業內專家進行深入討論，探討AI虛擬人在未來的發展方向和挑戰。 互動交流環節：您將有機會與講者及其他參與者互動，分享您的觀點和想法。 活動地點 digiBlock C數位創新基地 1F （臺北市大同區承德路三段287號C棟1樓） 費用說明 免費參加 報名窗口 吳小姐 電話：(02)6631-1268 議程 時間議題主講者 13:30~14:00 迎賓報到 迎賓報到 14:00~14:30 AI浪潮下的虛擬科技發展態勢 柳育林/資深產業分析師/資策會MIC 14:30~15:00 生成式AI下虛擬人應用發展 洪齊亞/產業分析師/資策會MIC 15:00~15:20 茶敘交流 茶敘交流 15:20~15:50 AI虛擬人影音應用案例 梁哲瑋/創辦人/集仕多股份有限公司 15:50~16:20 AI結合虛擬影像應用 林家齊/創辦人/夢想動畫股份有限公司 16:20~16:40 會後交流與賦歸 會後交流與賦歸 ◎主辦單位保留變更議程及提供電子檔講義之權利。 講師 資深產業分析師柳育林 產業分析師洪齊亞 集仕多股份有限公司創辦人梁哲瑋 夢想動畫股份有限公司創辦人林家齊
Ai January 20, 2024 生成式AI有哪些 生成式人工智慧使機器不僅可以從資料中學習，還可以產生與用於訓練它的輸入類似的新資訊。其影響是多維的，因為該技術可用於設計、音樂、藝術等。 而且，隨著生成式人工智慧在多個行業的應用，許多公司都感受到了它的影響。根據我們的生成式人工智慧報告，文字應用程式是採用生成式人工智慧工具的首要原因（40.8%）。 為了理解為什麼該技術主要用於文字應用程序，我們將詳細探討主要應用程式。這些都是： 音訊應用 文字應用 對話式應用 數據增強 視訊/視覺應用 音訊應用 生成式人工智慧音訊模型使用機器學習技術、人工智慧和演算法從現有數據中創建新的聲音。這些數據可以包括樂譜、環境聲音、錄音或語音轉聲音效果。 模型經過訓練後，他們可以創建原創且獨特的新音訊。每個模型使用不同類型的提示來產生音訊內容，可以是： 環境數據 MIDI數據 使用者即時輸入 文字提示 現有錄音 生成式人工智慧音訊模型有多種應用： 1. 數據可聽化 模型可以將複雜的數據模式轉換為聽覺表示，使分析師和研究人員可以透過聲音理解和探索數據。這可以應用於科學研究、資料視覺化和探索性資料分析。 2. 互動音訊體驗 透過創建互動式和動態音訊體驗，模型可以為虛擬實境環境和視訊遊戲產生自適應音軌。這些模型還可以響應環境變化或使用者輸入，以提高參與度和沈浸感。 3. 音樂生成與創作 對於這些模型來說，創建音樂伴奏或創作原創音樂作品很容易；他們可以從現有的作品中學習風格和模式，以產生節奏、旋律和和聲。 4. 音訊增強與修復 您可以使用生成式 AI 來恢復和增強錄音，從而減少噪音、提高聲音的整體品質並消除音損。這對於出於存檔目的的音訊恢復非常有用。 5.音效創作與合成 模型可以合成獨特且真實的聲音，例如樂器、抽象音景和環境效果。他們可以創建複製現實世界音訊或全新音訊體驗的聲音。 6. 音訊字幕和轉錄 模型有助於實現語音到文字轉錄和音訊字幕的自動化，可以大大提高播客、視訊甚至現場活動等多種媒體格式的可訪問性。 7. 語音合成與語音克隆 您可以透過產生人工智慧模型來複製某人的聲音，並創建聽起來與他們一模一樣的語音。這對於有聲書旁白、語音助理和畫外音製作非常有用。 8.個性化音訊內容 透過使用生成式 AI 模型，您可以根據個人喜好創建個人化音訊內容。其範圍可以從環境音景到個人化播放列表，甚至是人工智慧生成的播客。 生成式人工智慧音訊模型如何運作？ 與其他人工智慧系統一樣，產生音訊模型在大量資料集上進行訓練以產生新的音訊輸出。具體的訓練方法可以根據每個模型的架構而有所不同。 讓我們透過探索兩種不同的模型來看看這通常是如何完成的：WaveNet 和 GAN。 波網 WaveNet 由 Google DeepMind 創建，是一種基於深度神經網路的生成音訊模型。使用擴張卷積，它透過引用先前的音訊樣本來創建高品質的音訊。它可以產生逼真的語音和音樂，在語音合成、音訊增強和音訊風格適應方面都有應用。其操作流程包括： **波形採樣。**WaveNet 從輸入波形開始，通常是一系列音訊樣本，透過多個卷積層進行處理。 **擴張卷積。**為了辨識音訊波形中的長跨依賴性，WaveNet 採用擴張卷積層。膨脹幅度設定卷積層中感受野的大小，幫助模型區分擴展模式。 **自迴歸模型。**WaveNet 以自回歸的方式連續產生音訊樣本，每個樣本都受到其前輩的影響。然後，它根據先前的樣本預測即將到來的樣本的可能性。 **抽樣機制。**為了從模型的預測機率分佈中提取音訊樣本，WaveNet 採用了 softmax 取樣方法，確保了多樣化且真實的音訊輸出。 **培訓協議。**該模型使用最大可能性估計技術進行訓練，該技術旨在增加訓練資料對於模型參數的機率。 生成對抗網路（GAN） GAN 包含兩個神經網路：一個用於建立音訊樣本的生成器和一個用於判斷其真實性的鑑別器。概述如下：
