先首•◇▷，revelle作品衍生出来的方针气概他们选择了17种由Julien D◆▪◁=◆，个神经收集要锻炼一▼▼○…■，的帧进行点窜用来对片子中•▽…。

　　后最▲•▲=▷▪，某一场景的视频帧必需将模子使用于○•-▷。GPU上在每个•▲●○△，00GB容量的显存这些模子大约需要1==□■••，改用CPU所以他们▽■。U时来编码完成所有的帧总共利用了550个CP■▷●•。然当▪◁▲▲▼，的立体结果是分歧的还得确保双眼看到◁◇■◇◁。

　　完成后锻炼▼=-，单个帧来生成高分辩率测试图像他们通过将每个方针样式使用于□○○，建25个分歧的高分辩率输出帧然后调整样式结果的强度以创••。择何种气概很是无效这个过程对于导演选=▷-★■●，角度来确定一个优良的气概迁徙同时FAIR也能从视频专业•▪•▲。

　　k做出了一些测验考试Faceboo▪…▪•，方式的图像生成和处置手艺用到了片子后期中把基于匹敌生成收集(GAN)、气概迁徙等◇■□▪。

　　在今天发布的博客文章中说Facebook研究团队▷■=□▽，然在科研情况中表示优良GAN主动编码器了虽◇=，16年资助贫困生到片子制造团队的预期可是生成的特效没有达=○◁。

　　手艺上看一是从•▼◇，的360度立体图像VR片子是高分辩率●▷…▽，来了存储和处置时间的限制如许的图像为气概迁徙带●△▷，D图像上结果若何并且气概迁徙在3●○，未知数也是个▷▪★；

　　初最▼=▷▪◇，经收集所用的图像他们锻炼迁徙神▽◁，8×128像素分辩率只要12▲●★，络使用到VR影片上可是当把这个神经网…=△，图像尺寸很是大发觉所处置的○▼●。此因•▪▼★•，768的图像从头锻炼了这个神经收集Facebook团队后来用768×▲□■●•★。

　　片子制造团队合作AI研究员们和△▷☆…★•，地给片子制造团队展现AI都能做什么起首要处理一个最根基的问题□◁★•：清晰■▲◆。样这○◆■-★•，在影片中利用AI、用在哪里片子制造团队才能决定若何=△。

　　片子中在这部…○◇▪，VR的气概迁徙初次实现了对■•，在曾经足够成熟这表白AI现★=●，影人的创作东西能够用来作为电◆▼▪△。

　　年来很是火热气概迁徙这两▽◁▷，实在、更具缔造性的论文和代码研究界不断出产着让气概迁徙更=◆▽□■，高校教师改行月嫂和视频的App中也屡见不鲜各类用气概迁徙来处置图片▷•-△•☆。

　　编码器和气概迁徙两种特效方式他们测验考试了基于GAN的主动◇▲…●，了气概迁徙然后选定★△。