都市快報訊 昨天傍晚，杭州雲棲國際會展中心一樓大廳內，一張八仙桌周圍擠滿了人。有一件藍白黑的格子襯衫特別眼熟，定睛一看，果然是王堅院士。一桌子的年青人或坐着或站着，有說有笑，像極了話劇《茶館》裏的一幕。

從一匹馬到人形機器人、從宇宙到極光、從恐龍到古生物、從一棵樹到探索自然，從AIGC到電影……這個週末，來自全球各地的年青人，因爲相同的興趣愛好聚集到了雲棲小鎮。

有人站在最亮眼的聚光燈下分享自己的夢想，有人分享自己對最新技術的思考和實踐，還有人僅僅是坐在一起看一場露天電影、踢一場球、打一場遊戲。

刑偵劇裏“三歲畫老”真的可以做到！

兩年前，有一本叫《獵罪圖鑑》的探案網劇很火。劇中“天才模擬畫像師”沈翊憑藉聲音和骨感，或者受害人隻言片語的描述，就可以畫出兇手的相貌，甚至“三歲畫老”，通過人臉的骨骼推斷畫出成年後的長相。

現實生活中，真的可以三歲畫老，以畫追兇嗎？

浙江警察學院學生、同時也是“未來之貌”項目創始人的彭星源，向大家揭祕了基於GAN（生成式對抗網絡）的面容時光機技術：通過一張小小的照片模擬出一個人0至70歲的樣子。

當初，彭星源看了劇中三歲畫老的神奇功能，突然想到自己曾關注過的一個社會問題：走失兒童。

有關數據統計，我國每天有2763人走失，其中很多是無辜兒童。比如中國最大尋找失蹤未成年人的公益網“寶貝回家”，數據庫中有近18萬的失蹤人羣，網站讓幾千個家庭重聚，但這個數量只佔到了總數的2.5%左右。其中的一個重要原因，是“寶貝回家”發佈的照片，很多是小朋友小時候的照片，但隨着慢慢長大，很難追蹤到長大之後的樣貌。

他印象最深的一個案例是2018年，貴州遵義的一對父母終於找到了自己失散30多年的孩子。這個孩子其實沒有走遠，一直生活在離家只有10多公里的地方，而且經常去親叔叔家的小喫店裏喫飯。

專業領域出身的彭星源開始思考，能不能用數據去幫助更多的家庭尋找走失兒童？

一張小時候的照片，可能是黑白的，也可能因爲時間久遠有了裂痕。彭星源和團隊對照片作預處理後，通過算法，還原出0至70歲的樣貌，一套總共34張照片，每張照片的年齡跨度在1-2歲之間。

這裏面涉及三個核心技術，面容預測、老照片修復和人臉識別。面容預測是最有意思的一個模型之一，即基於GAN的生成式對抗網絡。GAN源於博弈論中的兩人零和博弈。

零和博弈指的是當兩個人在不同的博弈中達到納什均衡狀態，即達到一個最吻合的狀態。放在算法中，通過生成器和判別器不斷地進行交流和博弈，直到最後，生成器能夠生成出判別器無法再判別你是虛假照片的情況，就達到了想要的效果。

彭星源說，雖然現在很多App也推出了面容預測的功能，但大部分偏娛樂效果，只是在照片上加了皺紋效果，並不符合人臉衰老的規律。

目前“未來之貌”團隊對這項技術作了一些測試。“我們穿越時光，爲的是成全希望，希望未來之貌帶着時光機送寶貝回家。”彭星源說。

00後姑娘大三休學創業all in AI

AI大電影《山海奇鏡》背後的故事

大三休學創業all in AI，00後姑娘陌叄渡和同學們成立一個叫“躍墨”的工作室，最近剛完成了陳坤導演的《山海奇鏡》AI電影部分原畫輸出。

陌叄渡是中央美術學院藝術管理專業學生。她說自己看到AI繪畫工具Midjourney那一刻，就被打動了，“AI關鍵詞的底層邏輯是藝術理論，正好和我專業對口。”果然，她設置關鍵詞，嘗試生成的作品也在網上得到了很多人的認可。

《山海奇鏡》被稱爲國內第一部AI大電影，故事來源於先秦古籍《山海經》，將傳說中的各類奇異怪獸先用AI生成圖片，再將圖片合成視頻。“因爲電影涉及很多個動態畫面，如何保證風格的統一性是難點，設置什麼樣的關鍵詞，用什麼樣的工具都有考究。”

許多人一提到AI，第一印象往往是它能輕鬆生成各種內容，從而擔心人類即將被替代。“一個短短一分鐘的AI影片，從劇本創作到分鏡設計，再到畫面輸出、驅動、剪輯和特效製作，每一個環節都由人類的創意和想法所驅動。”陌叄渡認爲，AI時代，人類依然是創作的主體，創意的核心。

任素汐唱歌時的伴舞竟不是真人

首個登上央視春晚的AI視頻

龍年央視春晚，任素汐演唱了一首《枕着光的她》，不知道你發現沒，現場伴奏視頻，是將一段真人雙人舞用AI的風格轉繪成陶瓷的舞蹈。

這也是央視春晚首次AI生成的視頻，這次在2050的現場，陶瓷雙人舞蹈作者之一的Simon阿文和大家詳細講解了轉繪舞蹈製作全過程、遇到的技術難點，以及對應的解決方案。並探討如果把時間節點放到當下，會有什麼新的技術方案。

Simon阿文是AbleSlide 聯合創始人，也是一名AI創作者。他說，如果是將一個人的舞蹈轉化爲卡通或者其他想要的風格，技術上並不複雜，但如果是兩人的動作，就很難了，因爲雙人舞蹈會有擁抱等靠在一起的動作，導致AI在提取骨骼、人物輪廓等很難流暢表達出來，有時候還會出現性別交換等問題。

爲了解決這個問題，剛開始Simon阿文他們嘗試先將單人舞蹈轉繪，再進行雙人合成。但這個工作帶來了大量的後期製作時間，好在經過多次探索嘗試，最後找到了好用的工具插件，接入了一個叫ControlNet tile模型，讓其參考原視頻的角色細節特徵，從而固定住角色特徵。

這裏還有個哭笑不得的細節。如何將自己想要的風格準確描述並且告訴AI，一直是個難題。Simon阿文說前期他在輸入有關陶瓷的關鍵詞後生成的陶瓷人物，質感一直不好，最後還是靈機一動去亞馬遜上搜了大量的陶瓷商品，看他們的商品介紹單詞，嘗試輸入porcelain figurine（瓷娃娃），終於生成了滿意的質感。

通過這麼久的嘗試，Simon阿文也表示，AI在一定程度上解放了技術，提高了效率，但它仍然只是一個幫助人類實現想法的工具。真正取代人類的不是AI，而是那些懂得如何運用AI的人。