注意看，这个呆板人对抗人类的视频，在网上彻底火了。

那叫一个拳拳到肉，刺激程度引得围观群众大呼鹅妹子嘤。

好消息是，这个呆板人并非真实存在。

但另一个不知道是好还是坏的消息是，如许的殊效，是AI一键合成的。

就是说，从左边如许的人类实拍，到右边如许的殊效画面，人类须要做的，只是用鼠标把模子拖到画面里。

这个AI神器，名叫Wonder Studio AI。

刚发宣传片时，就曾引发哇声一片。在内测名额开始发放，网友们上手一玩，更是停不下来，直接在交际媒体上刷了屏。

比如顺手来一段比波士顿动力还动感流通的男团热舞。

大概在自个儿屋里来段freestyle。

这个作品的作者还透露，这是一个本来须要三天完成的视觉殊效镜头，现在只须要1分钟。

也难怪网友们坐不住了。

无需动捕装备，一键天生CG动画

有关Wonder Studio，官方的说法是，“一种可自动为CG脚色制作动画、打光，并将其合成到真实场景中的AI工具”。

按照官网分析，对于用户来说，在CG动画制作阶段，你不再须要复杂的3D软件，也不须要昂贵的动捕硬件。

只需一台用来拍摄的相机，拍好视频后丢进Wonder Studio处理惩罚，就足以以假乱真。

具体步调是如许的：

起首用相机拍摄一段视频，视频中，真人演员可以随意做出任何动作；

将MP4或MOV等格式的视频导入Wonder Studio，并选定须要处理惩罚的视频段落，拖入中心地域等待处理惩罚；

点击菜单栏的next按钮，AI开始辨认和分析视频中的人物；

选中右侧选项栏中所须要的CG模子，拖拽至须要更换的人物地域；

这时间会跳出一个小框，可以或许根据须要调解HDR打光、画质清楚度、视频格式等。

末了，选择解算天生，就能完成视频段落中CG模子对真人演员的更换。

对于专业人士来说，除了终极成品，Wonder Studio还能导出新视频的差异轨道，包罗动作捕获、摄像机跟踪和空镜等等。

面对须要修改的细节，也可以直接上手微调。

传统的CG制作流程，须要移除原有人物、把须要更换的CG元素导入引擎或Blender等软件当中、根据相机解算结果举行合成、匹配灯光、渲染……终极把新的CG模子放到视频场景中。

比力而言，用上Wonder Studio后简化了许多工序，也难怪许多人批评，假如这个工作流跑通，是非常利好小资源影视制作的。

不外，Wonder Studio并非完美无缺。

重要表现在CG模子覆盖原人物后，CG脚色和配景衔接随处理惩罚不算良好。

比如会出现美颜瘦脸殊效开太大，以至于脸部附近配景扭曲的环境：

而且，CG模子的边沿像素会被拉伸，原人物的衣物等不能做到100%消除和被覆盖：

开头展示的爆火视频中，着实也有不少穿帮镜头。

以是，固然结果强大操纵简单，现在而言，Wonder Studio还是不能单独放到实际项目中利用，否则一眼惊艳，再看露馅。

但其展示的潜能，已经得到内测网友的盖章肯定。

有内测网友反馈，在他的反复测试中，Wonder Studio可以或许自动化80%的视觉殊效工作。

它仍存在一些困难的范畴，但它提供的代价主张是，只须要付出很少的积极就能做出相称不错的东西。

而且这只是开始！它还会变得更好！

《头号玩家》男主创业项目

故意思的不止是产物，Wonder Studio背后的公司，也颇有故事。

它的出品方是一家名叫Wonder Dynamics的AI初创公司，致力于通过AI进步影戏制作的服从和质量。

停止现在，公司在种子轮和A轮一共召募了1150万美元融资。

Wonder Studio是他们准备3年后，推出的一款基于AI的在线视频殊效处理惩罚平台。

公司已经体现，Wonder Studio后续还将继续简化动作捕获和渲染环节，继续进步制作服从。而且在公司的假想中，创作者在将来还能在体系自由上传本身的3D模子。

再来看公司首创团队，不少人是熟面目。

比如天下闻名的导演斯皮尔伯格，就是这家公司的顾问。

而公司首创人之一，是《头号玩家》男主演泰尔·谢里丹。

不知道是说男主“干一行爱一行”好呢，还是说他“积极致力于用AI抢本身饭碗”好。

另有消息称，美国导演组合罗素兄弟正在拍摄的一部影戏中，Wonder Studio已经到场了部门制作环节。影戏主角是《怪奇物语》主演Millie Bobby Brown和《银河掩护队》中星爵的扮演者Chris Pratt，影戏将上线Netflix。

等待影戏之前，更值得关注的一点是，迩来这段时间，AI气力对视觉范畴疯狂动手了。

这就不得不提到克日在科技圈疯狂刷屏的Meta大杀器，Segment Anything Model（SAM）。

该模子惊艳众人的本领，就是可以或许辨认和分离图像及视频中的特定对象。利用SAM，用户可以通过单击或输入笔墨，来选中须要编辑的任何物体。

Meta在先容SAM时写道：

SAM 已经学会了关于物体的一样平常概念，而且，它还可以为任何图像，或视频中的任何物体天生msak，包罗练习会合不包罗的范例。

SAM富足通用，且在新的图像范畴无需额外练习，到达即开即用。

这种零样本迁徙的本领，正是GPT-4本领惊人的告急缘故起因之一。因此，国表里不少媒体称SAM的发布为CV范畴的ChatGPT时候。

现在，SAM已经开源，并进一步提供了其10亿掩码数据集的完备细节，

Meta官方的说法是，随着技能发展，SAM可以成为AR、VR等更通用体系的强大组件。

遐想到本日先容的Wonder Studio，接入SAM本领后，对原有人类图像的分割，是不是就不再见出现裙角被遗漏的环境了？

衡宇 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

内测申请所在：

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdLY3_MQuMEqBy-MZCyXHoPe2YK5BUiSQecjCt0eLUQCux4qA/viewform

参考链接：

[1]https://twitter.com/shota7180/status/1644815889576128512

[2]https://twitter.com/wonderdynamics/status/1644376317595615233?s=46&t=HBob6gxh8cOfZTIbieKeSA