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去年宣布以GAN生成對抗學習網絡技術，讓人工智慧可以透過學習不同臉譜特徵，進而創造全新臉譜內容之後，NVIDIA在此次GTC 2019期間更進一步宣布推出全新GauGAN研究工具，透過龐大的影像資料量讓電腦系統進行學習，並且依照特定顏色與簡單字詞描述對應物件、場景，例如以淺藍色對應天空、深綠色對應樹木、淺綠色對應草地，白色對應雲朵等，讓使用者可以透過簡單繪製操作即可快速生成不同擬真景象，甚至可隨著不同顏色替換變更景象呈現結果。 分享 facebook 在GauGAN研究工具中，NVIDIA藉由先前預先以龐大影像資料量近學習訓練的模型為基礎，配合特定顏色與簡單字詞描述所對應物件、場景，藉此讓使用者透過簡單色塊繪製，即可立即形成相當清晰的擬真景象，而隨著使用者持續變更色塊繪製形式與選擇顏色，即可形成不同景象內容。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 同時，在即時變更的擬真景象中，電腦系統依然會依照真實物理表現與光影效果呈現變更後的景象內容，例如從原本油綠草地景象變更成冰天雪地場景，場景中的樹木就會以枯樹形式呈現。根據NVIDIA的說法，系統之所以可以正確反映這樣的"自然"現象，其實也是基於持續學習各個影像內容所呈現結果，因此可以學習認知冰天雪地的場景應該只會出現枯樹，而不會有樹葉茂密場景。這樣的技術應用，NVIDIA表示可以諸如遊戲、電影等需要大量產生真實場景的內容創作需求，進而加快內容創作流程。而反過來的話，其實也能讓電腦以更快速度識別真實場景，並且能在更短時間內將影像內容劃分不同區塊，例如應用在自駕車系統時，即可讓電腦系統快速依照識別景象快速標示道路可行進範圍，讓車輛自動駕駛系統可以用更快辨識效率運作，或是加速電腦視覺影像辨識效率。至於實際推動此類影像應用所需硬體架構，NVIDIA表示最主要仍取決實際應用需求，此次實際展示為了加快渲染流程，因此是透過Titan RTX完成。《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�



 歐洲聯賽足球賽 兵工廠驚險逆轉進軍4強


（中央社莫斯科12日綜合外電報導）英格蘭足球超級聯賽豪門兵工廠今天在歐洲聯賽8強賽第2回合後來居上，終場2比2驚險踢和，兩回合總分6比3淘汰俄羅斯的莫斯科中央陸軍，進軍4強。

法新社報導，莫斯科中央陸軍（CSKA Moscow）的查羅夫（Fedor Chalov）和納巴布金（Kirill Nababkin）在主場進球取得領先，讓兵工廠（Arsenal）神經緊繃，然而維爾貝克（Danny Welbeck）和藍西（Aaron Ramsey）在賽末雙雙破網，助兵工廠踢成平手，最後以兩回合總分6比3勝出。

這是兵工廠自2009年以來首度進軍歐洲聯賽（Europa League）4強。

歐洲本週接連上演刺激的逆轉秀，法甲勁旅馬賽（Marseille）和奧地利薩爾斯堡紅牛（Red Bull Salzburg）雙雙拿出令人熱血沸騰的表現，扭轉第1回合劣勢，搶下4強門票。

西甲勁旅馬德里競技（Atletico Madrid）也晉級，儘管第2回合以0比1敗給地主葡萄牙里斯本競技（Sporting Lisbon），仍以兩回合總分2比1挺進4強，依舊是奪冠大熱門。

4強賽抽籤將於明天舉行。（譯者：盧映孜/核稿：徐睿承）1070413









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