绫奈并没有注意到森夏这边的若有所思，而是在继续侃侃而谈。
影视上这个技术，可以用来去噪，而且电影本身的精度要求，和军工或者精密技术方面的也不一样，所以算法上可以宽松很多，精确度不需要考虑，只，这就够了。
顺带一提，迪士尼在这方面就非常有建树，而在另外一条世界线上面，阿凡达这边的表情捕捉，就应用到了相关的技术。
至于森夏这边，要的就比较简单了，就拿现在这边要解决的问题来说。
嗯就是抠图。
实际上，所谓的动作捕捉，如果狭义一点的来说，其实都是抠图。
而卷积神经络抠图，效果就很好。简直是举重若轻，在经过了训练的人工智能手上，那真的是非常不错。
但绫奈的技术，如果只是拿来抠图的话好像的确有些大材小用了
“绫奈，你真没考虑当程序员不，我是说，你真没考虑去从事计算机研究方面的工作吗”
森夏终于还是问了。
然而，后者坚定的抬起了头“我，要当声优。”
好吧。
绫奈的声音，其实还是挺有特色的。
“咳但是你真的挺有前途的”
“我，要，当，声优”
绫奈一字一顿。
森夏乖乖的闭上了嘴。
好吧，这种时候就不应该争论这个问题。
而且，绫奈愿意为绅士事业添砖加瓦，自己应该高兴才对咯
不过可惜啊，如果绫奈愿意来搞程序、写算法的话，那就更好了。
“我们说到哪了”森夏还是决定先把话题拉回来。
“影视方面的应用。”绫奈说。
“哦，对，你觉得这方面也能用”森夏问。
“当然，森夏你的电影不是明年就会播放了嘛”
好莱坞那边的大电影，外人知道的比较少，但森夏身边的人还是知道一点的。
其实很多时候，神经络的目的不是替代真人进行工作，而是为了减少人们重复性劳作。
至于神经络本身的话，就是一个需要深度学习的“机器人”。
绫奈刚刚说的“大量训练”，就是指的此处的学习数据。数据的输入端是计算机计算出的一个脏点云，输出端是经过人工处理后，计算机计算得到的一个规则格这都是来自于计算机计算的结果的，而不来源于实采数据。
通过这种方式，ai可以逐渐了解人们是如何工作的，然后他们本身也可以来进行“模仿”。
这种感觉，如果硬要找一个的原型的话，就相当于自家的小猫小狗耳濡目染之下也学会了主人的一些生活习性类似，然后，这些小猫小狗就仿照着主人去行动，这就是深度学习了。
当然，此处卷积神经络是无法本质上降低制作成本的，因为它无论是训练数据，还是最后的应用，都是从一套十分昂贵的系统中来的。换个角度说，如果没有这套昂贵的系统而只有这个神经元络，那基本等于没有。
在另外一条世界线，就有一种上色和换脸的软件。这类软件，都是需要使用者在机器开始工作之前，先用数千张照片让ai进行训练，最后让机器知道，什么样的构图需要上什么颜色和换什么脸。
曾经就有一位仁兄，给自己的暗恋对象拍摄了很多照片，然后训练自己的ai，然后让ai将爱情动作类影片中的女演员换成对方的模样。
然后
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