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AI“技”風(fēng)來(lái)了,CG行業(yè)將會(huì)有什么風(fēng)吹草動(dòng)呢?
近年,隨著AI技術(shù)的不斷普及,各界對(duì)于AI的態(tài)度也是各有不同,其中有一部分人持反對(duì)意見(jiàn):AI是否會(huì)取代我們的工作,會(huì)不會(huì)有一大批人將面臨失業(yè)的威脅?
確實(shí),人工智能的快速崛起會(huì)替代掉一部分就業(yè)崗位。據(jù)現(xiàn)狀推測(cè):未來(lái)結(jié)婚率越來(lái)越低,人口會(huì)逐年下降,生孩子的人越來(lái)越少了,人口老齡化加劇,年輕人也只會(huì)去干自己喜歡的工作,那些空缺出來(lái)的工作崗位,人工智能會(huì)補(bǔ)位。與其說(shuō)AI沖擊了就業(yè)市場(chǎng),不如說(shuō)AI的到來(lái)時(shí)機(jī)恰到好處。

由上圖可發(fā)現(xiàn),人工智能替代的大多是固定模式工作,有人說(shuō)以后有工作的只有兩種人:“藝術(shù)家”和“科學(xué)家”。映射到我們這個(gè)行業(yè)里所有使用軟件的都是“藝術(shù)家”,所有的TD們都是“科學(xué)家”,那結(jié)論是不是說(shuō),CG行業(yè)的人工無(wú)可替代?
其實(shí)不然,行業(yè)里確實(shí)有一些固定模式工作,比如人工智能最容易沖擊的領(lǐng)域:“圖像視頻編輯”,也就是合成領(lǐng)域
現(xiàn)在大家在網(wǎng)上看到的大量軟件與插件,多多少少都帶了“AI...”的字眼,但是真的智能嗎?比如AI建模,AI剪輯,一鍵roto,一鍵paint,一鍵MP,AI調(diào)色...,很多類(lèi)似的功能,你使用過(guò)嗎?真的智能嗎?這還得從人工智能的工作原理說(shuō)起...
人工智能


人工智能是由模擬人類(lèi)大腦神經(jīng)元開(kāi)發(fā)出來(lái)的一種表現(xiàn)形式,早期叫做“機(jī)器學(xué)習(xí)”,“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,現(xiàn)在叫做“深度學(xué)習(xí)”,上圖表示的是神經(jīng)元的學(xué)習(xí)過(guò)程。

對(duì)以上深?yuàn)W的公式理解不了的同學(xué),可以做一個(gè)簡(jiǎn)單但是不標(biāo)準(zhǔn)的理解:把一堆神經(jīng)元串在一起就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

在深度學(xué)習(xí)中,通常反復(fù)的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),讓網(wǎng)絡(luò)的錯(cuò)誤率越來(lái)越低,這個(gè)步驟叫做“梯度下降”:loss值越小,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的功能就越好。這就很好理解了,就像平時(shí)做“相機(jī)反求”,我們反復(fù)調(diào)整參數(shù),點(diǎn)數(shù)量,曲線等,為的就是最小化錯(cuò)誤率值,從而得到最好的反求效果一樣。

深度學(xué)習(xí)中的“三大馬車(chē)”可以簡(jiǎn)單的了解下,他們每次的聚會(huì)都是可能改變AI的發(fā)展趨勢(shì)。
Hinton:
深度學(xué)習(xí)教父,是反向傳播算法的發(fā)明人之一,2013年加入Google。之后Google推出了深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow,高級(jí)的API:Keras等。

LenCun:
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父,2013年加入Facebook。之后Facebook推出了深度學(xué)習(xí)框架PyTorch。

Bengio:
一直在蒙特利爾大學(xué)任教。說(shuō)的一句話值得每個(gè)人學(xué)習(xí):“我留在學(xué)術(shù)圈為全人類(lèi)做貢獻(xiàn),而不是為某一個(gè)公司賺錢(qián)”。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的借鑒意義
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練特點(diǎn)對(duì)我們有什么啟發(fā)呢:人工都這么努力了,身為人不努力一定會(huì)被替代。所以我們可以借鑒相同的模式訓(xùn)練自己。

分析部分上圖,具有前瞻性的指導(dǎo)意義。
BigData:
是大數(shù)據(jù)的意思,如果你想訓(xùn)練一個(gè)好的網(wǎng)絡(luò),一定要有龐大的數(shù)據(jù),就算是手里只有小數(shù)據(jù),可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)把小數(shù)據(jù)變成大數(shù)據(jù)。

Dropout:
是過(guò)擬合,就是因?yàn)閿?shù)據(jù)少反復(fù)訓(xùn)練的只有一個(gè)種類(lèi),導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做一種工作很好,換一個(gè)近似的就不行了。

我們?cè)趧側(cè)胄袝r(shí),或者在培訓(xùn)期間會(huì)有這種情況:別人講過(guò)的鏡頭可以完成,但是只會(huì)反復(fù)做一類(lèi)鏡頭,如果遇到別的種類(lèi)就沒(méi)有思路,為什么?因?yàn)榫毜姆N類(lèi)少。所以在平時(shí)學(xué)習(xí)期間一定要多做多練。
Initialization:
初始化,在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),初始化是最重要的一項(xiàng),從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生到現(xiàn)在一直都是很重要的一項(xiàng)??梢园丫W(wǎng)絡(luò)想象為三維模型,一個(gè)小球從任意位置釋放,小球滾到模型最低點(diǎn)需要多久?能不能滾到都是個(gè)問(wèn)題。如果說(shuō)我們釋放小球的位置就是最低點(diǎn)呢,那瞬間就可以滾到。

把這個(gè)初始化可以理解為:人的出身,如果說(shuō)你出身富貴那你可以不用努力,但是大多數(shù)人都是需要工作和努力的,無(wú)論是小白培訓(xùn)期間你的老師,還是在日常的工作中你的同事,他們的技術(shù)水平或者生活圈子,就是你的初始化。如果老師水平高,有可能你畢業(yè)就比工作2年的成手技術(shù)要好,如果圈子高端那你一定走的更遠(yuǎn),所以找到適合自己的初始化很重要。
應(yīng)用場(chǎng)景
有了基礎(chǔ)的理論知識(shí),可以開(kāi)始看實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景了。

下圖是一個(gè)最簡(jiǎn)單的5層“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理圖像,“卷積”的意思可以理解為渲染器的逐行掃描,一行一行的觀看圖片,提取圖像特征。


通過(guò)以上介紹大家應(yīng)該多少對(duì)“深度學(xué)習(xí)”有了一定的了解,接下來(lái)舉幾個(gè)例子加深大家的理解。
代碼摳像(亮度)-人臉識(shí)別-圖像分類(lèi)-目標(biāo)檢測(cè)-實(shí)例分割(roto)-風(fēng)格轉(zhuǎn)換(合成)-圖像生成(MP)等...



總結(jié)
其實(shí)目前的AI技術(shù)離我們的CG還很遠(yuǎn),因?yàn)橹谱骶戎鹉晟撸斯ぶ悄軡M(mǎn)足不了現(xiàn)在CG行業(yè)要求,所以無(wú)論是軟件還是插件只是AI輔助,還是需要大量的制作人員,就算是固定模式崗位也暫時(shí)不會(huì)受到?jīng)_擊。

但我們的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)人工智能做不到嗎?答案是:做得到,而且比人做的好。如果你不能時(shí)刻保持學(xué)習(xí)與進(jìn)步的心,一定會(huì)被淘汰,一個(gè)制作公司80%以上的員工絕對(duì)沒(méi)有學(xué)習(xí)意識(shí),工作中只有手機(jī)與工作,這是人類(lèi)惰性問(wèn)題,但是AI可是在24小時(shí)無(wú)間斷進(jìn)步著的呀。

AI可以完成CG中的任何一環(huán),但需要百度,谷歌,阿里級(jí)別的科技公司立項(xiàng)研發(fā),很快就會(huì)攻破。理論上“深度學(xué)習(xí)”能做任何事,但你會(huì)發(fā)現(xiàn)他們都在干什么?醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、安防、金融等“暴利”領(lǐng)域發(fā)展,我們已經(jīng)看到了普通駕駛員,收銀員,客服等失去了工作,因?yàn)槟鞘茿I主攻的方向。但在一線學(xué)術(shù)界,已經(jīng)放棄了某些行業(yè)的AI研究,所以我們暫時(shí)是安全的,為什么我們會(huì)如此安全呢?
因?yàn)?.....
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