石頭自清潔掃拖機器人G10S評測：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經常能看到一個詞叫“縫合怪”，用來形容那些把好多功能或者外觀結合在一起的產品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產品縫合的好、縫合的實用的話，那它就成了中性詞，今
這段時間，巴黎奧運會的熱度可以說是拉滿了，編輯部小伙伴們天天圍在一起看比賽，甚至還有半夜組局的。
而每當看到世界冠軍們打出好球、射出高分環時。。。世超腦子里總會冒出個念頭： “ 我當年要是也練個一兩手，現在高低也是個世界冠軍吧 ” 。
但，真要現在的我去玩兩把，立馬就又菜鳥顯形了，活脫脫一個人菜癮大。
所以，咱心里還是有數的，這些個奧運選手，肉身走到全世界面前參加比賽，哪個不是在背后流了三船五車的汗，世超這輩子估計是沒什么機會了。
但就在網上沖浪的時候，咱發現這次巴黎奧運會，一堆明星、運動員和觀眾們，都在曬自己玩其它運動項目。
比如游泳運動員劉湘打上了排球。
前 NBA 總冠軍托尼 · 帕克，也在秀自己的排球爆扣。
一查才發現，原來這是咱們中國科技在法國露大臉了，名字叫阿里云奧運智影時刻 ( Cloud Memento ) 。
簡單來說，阿里云在巴黎埃菲爾鐵塔、榮軍院和戰神廣場三個地標場所，分別設立了一個體驗點。
在這 3 個體驗點，任何人只需要花上 3 秒鐘，拍幾張照片，就能通過 AI 科技，生成一個奧運參賽運動視頻。
恐怕你都想象不到這玩意兒在奧運場館有多火，現場排隊的老外，我估摸著能從西直門排到八達嶺了。
而且近這段時間，巴黎是時而下雨、時而暴曬的冰火兩重天。
但觀眾們愣是從風雨交加，排到了艷陽高照。
說什么也得體驗體驗，來自遙遠東方的神秘 AI 科技。
別的不說，光看現場排隊的情況，你說這是哪個奧運冠軍在簽名我都信。
而在現場，體驗的觀眾就有意思了。
這邊剛來了個哥們，還挺樂呵的，露出了一口潔白的牙齒。
那邊又來了個 “ 鳴人 ” ，放著 “ 薩斯給 ” 不管，反而來現場，放了個影分身練起了柔道。
參與的觀眾們雖然膚色各異、年齡不同、性別不同，但主打就是全民參與，各個都想體驗科技的魅力。
大家一個個上臺，簡單花幾秒擺出個 “A 字形 ” 姿勢站好，采集就結束了。
他們只需要在臺下稍等片刻，就能在手機里看到自己成為了帥氣的運動高手。
一聲聲 “ Cool ” 的贊美聲，也不斷從人群中傳來，甚至有些體驗者，當場就把生成的奧運時刻分享到了社交平臺，秀一波。
而在這些隊伍中，我們也看到了一些 “ 特殊 ” 的體驗者。
一名坐輪椅的中東設計師，來到了現場后，在工作人員的攙扶下完成了采集。
很多年沒運動過的她，成功利用這個技術過了一把柔道運動員的癮。
甚至在現場，我們還逮到了 TikTok 頂流男巫 Zach King 。
這哥們這次又是跑來巴黎玩花活，把整個巴黎跟變戲法一樣變成了他的排球賽場。
結果一個不小心，逛到阿里云奧運智影時刻的體驗點，直接被硬控住了，當場生成了自己的排球秀。
而在這次爆火的現場背后，差評君也發現，雖然它看起來一點也不簡單，實際上也確實有些東西。
因為阿里云奧運智影時刻 Cloud Memento ，和如今大火的生成式 AI 大大滴不一樣。
大伙們也都知道，目前生成式 AI 的通病是，生成出的東西，主打一手隨心所欲，你要個“ 陽光彩虹小白馬 ”，它能給你生成個 “ 陽光 ” “ 彩虹 ” 和 “ 小白馬 ” 。
不能說毫無關系，但也是牛頭不對馬嘴。
所以，為了實現更好的效果，阿里云巴黎奧運智影時刻，不是讓AI 直接生成視頻，而是選擇利用 “ 靜態人物照片生成指定體育運動視頻 ” 。
根據幾張簡單的照片，經過 AI 計算，就能精準捕捉還原，并且生成新動作。
這么一來，視頻的主體基本就差不離了。
但這種做法也還是會有不少毛病，因為讓圖片動起來，很容易出現失真、模糊、幀率抖動等情況。
特別是當用某些真人照片當模板的時候，咱起碼的要求就是：生成的得像照片本人吧。
像下面這樣給幾個小姑娘整上了鬼片特效，我估摸著也只有伽椰子看了能說好。
那阿里云是怎么解決這個難題的，我們也去翻了翻論文，發現他們直接搗鼓出了一套名叫 Animate Anyone （ 讓所有人動起來 ）的算法，而這套算法里，可有著不少黑科技。
簡單舉個例子：
讓一張圖片動起來的步驟里，困難的就是讓 AI 根據已有的圖片， “ 腦補 ” 它該怎么動。
大家都知道，視頻里人物動作是一幀幀過渡實現的，就像我們小時候畫的火柴人，通過快速翻動，卡了人眼的 “ 視覺暫留 ” 的 bug ，讓大腦以為人動起來了。
但要實現這種絲滑連招，那畫火柴人的時候，我們就得想好火柴人的動作怎么銜接下去，一張張畫。
可對 AI 來說： “ 這題目太難了，我不會做！ ”
很多時候， AI 會搞成身子動了手飛出去了，頭往前走了屁股卻還在后面拖著，反正看著就是一眼假。
為了保證人物的穩定性和前后形象一致，阿里云往里面加了個 “ 參考圖像網絡 ReferenceNet ” 。
這玩意兒相當于一個活字印刷板，它能一口氣把圖片里的空間細節信息全提取出來。
然后把去噪 U-Net 接入進來，這個 U-Net 就相當于精準的印刷機，它能把前面捕捉到的信息精準分割，清晰地 get 出各種圖像元素。
這么一來， U-Net 就能夠理解生成目標圖像時，該在哪些位置生成哪些細節，從而實現人物形象一致性。
不至于給了海王做原圖，輸出了一個徐錦江老師。
在解決畫面細節問題后，剩下的挑戰，就是處理動作和姿態了。
阿里云 AI 團隊也不多逼逼，直接設計了一個姿態引導器 Pose Guider 。
說白了，這個姿勢引導器就相當于咱小時候練字的字帖，跟著字帖來寫字，那效果肯定是杠杠的。
于是，模型生成視頻時有了方向，就會讓生成的圖像動作穩定住，不給跑偏的機會。
再加上其他的一些 “ 法術 ” ，后，阿里云的工程師們終于練成了一套九陽神功 Animate Anyone 算法。
用這套功法，可以輕松地把靜態的人物圖像轉化成動畫視頻，甚至還能通過輸入姿勢的順序，精準調控視頻中的人物動作。
可這是在實驗室的理想狀態，等到了巴黎奧運現場，阿里云奧運智影時刻還上了一層 buff 。
比如一會大晴天一會大雨天，就這光線的變化就夠 AI 喝一壺，而奧運比賽有著復雜運鏡，相當于拿著放大鏡看手腳的動作、觀察臉上的表情，這也給 AI 帶來了新挑戰。
阿里云 AI 團隊就又根據實際情況，整出了些新點子。
比如在前面的實驗室里，生成圖像全是 2D 圖片來生成的 “ 純電模式 ” ，到了巴黎現場，改成了 2D+3D 的混動模式，更精準地捕捉動作和表情。
然后再把前面 “2D+3D” 采集完的數據，用上了云端智能渲染技術，直接對環境光場進行快速解析。
得到的數據，又與云端實施的光線追蹤技術無縫融合，約等于讓真實的陽光曬進虛擬的場景。
就是這些技術上的努力，后就有了阿里云奧運智影時刻在奧運場的爆火。
可以這么說，這次阿里云完全就是活該他火。
當然了，在這屆巴黎奧運會上，除了阿里云奧運智影時刻外，阿里云還發了大力。
尤其在助力奧運會轉播的道路，有著重大歷史意義。
要知道，在此前的奧運會里，衛星轉播從來都是全球轉播的大主力。
而今年，阿里云帶隊成功實現了反超，有 11000 小時的賽事直播畫面在云上向全球分發，超過三分之二的全球信號是通過云上傳播的，這是 1964 年東京奧運會開始衛星電視轉播以來，又一次重大技術進步。
此外，阿里云帶來的， AI 增強全新轉播技術，也擁有了獨特的高自由度回放系統。
比如可以在關鍵時刻進行定格，然后 “ 子彈時間 ” 般的回放。
比如在男子百米決賽上，終差距只有 0.005 秒，還得是靠阿里云這套 “ 云上高自由度回放 ” 技術，幾乎在直播瞬間，就讓全世界觀眾，一眼看出冠軍是誰。
這種技術，大大增強了觀賽體驗，獲得了大家一致好評。
阿里云甚至還出手，幫忙修復了 100 年前巴黎奧運珍貴影像。
這一系列動作，引得國際奧委會主席巴赫，直接公開感謝阿里云的工作。
所以在本屆奧運會上，阿里云憑借著深厚的技術實力，在為這個已經有 120 余年歷史的國際盛事，注入了科技的力量，插上了云計算 AI 的翅膀。
可以說在技術上，無論是在助力奧運會云轉播還是給觀眾塑造體驗上，阿里云顯然把這次奧運會當成了科技的賽場。
但在整個環節中，我們似乎并沒有 “ 他們純純就是在炫技、秀肌肉 ” 的感覺。
他們很好地把技術和人結合在了一起：
要么為辦賽人員提供技術支持；
要么為現場奧運迷豐富賽場活動；
要么為全世界各地的觀眾們升級觀賽體驗；
。。。
總之，一切的一切，其實都反映著阿里云的態度：科技是手段， “ 人 ” 才是目的。
正如喬布斯當年說過的： “ 光有科技是不夠的，科技要與人文和人性結合，才能產生讓我們的心為之歌唱的結果 ” 。
無疑，阿里云就是這么干的。
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