大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于表情变变变音乐活动的问题，于是小编就整理了1个相关介绍表情变变变音乐活动的解答，让我们一起看看吧。
AI 已然是科技领域的热门话题，但当科技和艺术结合在一起，又会有着更多的新奇。
基于英特尔 AI 技术的全球首部 MV 发布，李宇春走在科技前沿。
人工智能已经成为技术发展的大热门，而新的应用就是用来打造 MV，这在以往是难以想象的。唱作歌手李宇春推出她的首支人工智能 MV——《今天雨，可是我们在一起》。这部 MV 背后的技术力量，来自于英特尔。
在该 MV 中，为了将李宇春歌曲的寓意创新表达，导演选用了不同的情绪场景去展现李宇春的内心世界。通过英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术和后期渲染，这些情绪场景以特效的形式完美的贴合在李宇春的面部。这些图案特效不仅仅是艺术家的设计，更是李宇春内心的表达。
这首 MV 作品历时 6 个月，最终得以让栩栩如生的特效呈现在 MV 中。制作过程，采用了英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术。该技术实现了视频中李宇春人脸的自动检测与识别，精准重建 3D 人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附着在 3D 人脸上，重新渲染到 MV 视频中，从而达到令人惊讶的脸部特效。
此外，通过英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术实时重建的 3D 人脸模型，任何 3D 特效公司都可以对其制作特效，任何新颖的、逼真的效果都可以完美的贴合在人脸上。相比传统形式，更节省时间和成本。借助英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术，音乐的表达方式再一次突破了想象的疆界。这首 MV 成为了科技赋能音乐和娱乐的又一项创新范例，创造了一种全新的科技 X 音乐形式，更好地去呈现音乐内容和创作者的思想。
英特尔 3D 人脸面部表情捕捉技术用到了人工智能最重要的分支：机器学习和深度学习。英特尔的技术工程师从数十万的人脸图片数据中，训练出的人脸识别模型，用于对视频图像进行智能分析：自动捕捉人脸区域，定位人脸关键特征点（如眼睛，鼻尖，嘴唇，眉毛，脸颊轮廓点等），生成人脸部件的边缘轮廓线（嘴唇线，眼睛线，眉毛线，面颊轮廓等）；再从数百个三维人脸扫描数据中训练出一个参数化的三维人脸形变模型，用于模拟任何人的相貌脸型以及表情变化；最后通过数万张人脸照片，学习从 2D 图像到 3D 人脸的映射关系，确保从 2D 照片到 3D 人脸的精准转换，从而达到实时 3D 人脸建模的效果。未来，英特尔甚至可以将该技术应用在全身 3D 建模上，从而实现实时虚拟换衣等功能。
视频加载中...
到此，以上就是小编对于表情变变变音乐活动的问题就介绍到这了，希望介绍关于表情变变变音乐活动的1点解答对大家有用。
