NVIDIA研究團隊於大會發表Vid2Vid Cameo相關論文（PDF），只需1張圖片就能輕易地打造數位虛擬化身、節省視訊頻寬，並能夠進行人臉辨識等強大功能，此外也推出可以簡化AI訓練流程的遷移學習工具套件3.0。

讓AI訓練更簡單

Vid2Vid Cameo是NVIDIA Maxine AI視訊串流平台背後、以生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，GAN）為基礎的深度學習模型之一，使用者除了可以上傳自己的照片，也可以使用其他人的照片或卡通、漫畫頭像，並將這些靜態圖項轉換為即時反映使用者狀態的動態虛擬化身。

此外NVIDIA也發表Tao框架下的遷移學習工具套件3.0（Transfer Learning Toolkit 3.0），使用者可以透過NGC目錄免費取得預先訓練模型，有利於加速AI和電腦視覺（Computer vision）應用程式的部署，並輕鬆地將預先訓練的模型，搭配客製化調整資料，構築適用於特定情境的專屬AI模型。

▲從Vid2Vid Cameo的展示影片中可以看到角度校正、虛擬化身、節省頻寬等功能。

▲ 遷移學習工具套件3.0的概念是透過預先訓練的AI模型，搭配少量調整資料，就可以建立高度精準的專屬模型。

▲ 根具官方提供的數據，NVIDIA對於預先訓練模型的精確度持有相當信心。

▲ 使用者可以透過DGX工作站級電腦調整模型，並將模型部署至Jetson等輕量化裝置上進行AI推論。

如果讀者想瞭解更多資訊，可以至NVIDIA官方網站的Maxine與遷移學習工具套件頁面，查閱詳細資料。