黃仁勳騙過了全世界，三個多月都沒人發覺！皮衣是假的廚房是假的，連他自己都是假的_風聞

夢晨 明敏 蕭簫 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

英偉達今年4月份那場發佈會，你曾看出什麼不對勁的地方嗎？

你品，你細品：

剛剛，在計算機圖形學頂會SIGGRAPH 2021上，英偉達通過一部紀錄片自曝：那場發佈會內藏玄機～

你看到了老黃，但也沒完全看到。因為，這是一場當面“造假”的發佈會。

畫面中老黃的廚房、標誌性的皮衣，甚至他的表情、動作、頭髮……全都是合成出來的。

這是一場開在元宇宙裏的發佈會，發表演講的是英偉達CEO黃仁勳的數字人替身。

彼時彼刻，恰如此時此刻。

黃老闆真給自己找了個替身。

沒錯，全世界都被黃仁勳騙了  ！

整整三個多月誰也沒發現。

而且不光他自己，大到廚房的傢俱抽屜：

小到廚房裏擺放的金屬罐、甚至是老黃的樂高小人，都是被渲染出來的：

知道真相的我就如同導演李安：

這一切是怎麼發生的呢……

到底怎麼造假的？

數字人想要以假亂真，一定要做到細節豐富。

因為人腦專門有一套系統用於識別同類，有一點不對勁之處都會在幾毫秒之內引起警覺。

所以要造假的老黃，得到攝影棚裏拍上幾千張各種角度的照片，通過一套3D掃描，把他臉上的每道褶子都採集成數據。

為了讓效果更逼真，他那件拉風的皮衣還得單獨拍。

用得到的數據對老黃做3D建模，為了方便後期編輯，先要把他的頭髮薅光！

具體到手指的細節，也需要非常仔細地調整：

建模完成好，下一步是讓老黃動起來。

不過這裏就不需要費時費力地進行手工操作了，AI已經能夠勝任。

就像這樣，用上最新的Audio2Face模型，AI可以隨着語音播放自動調整模型的面部動作表情。

動作是沒問題了，但是皮膚材質看起來還是不夠好，和發佈會上的效果沒法比。

這就需要另一個AI，用一張老黃的照片就能匹配上動作合成到動畫裏去。

身體動作就不用老黃自己採集了，而是找來專業的動作捕捉演員，畢竟CEO肯定時間有限。

這樣所有的前期準備工作就完成了，接下來是渲染。

看看這個自研的Omniverse RTX渲染器：

就真的是字面意義上的實時光線追蹤，移動視角，調整光線都立刻完成更新。

這背後具體用了多少塊顯卡英偉達倒是沒具體説，總之是多GPU+雲計算才能搞定。

這場虛擬發佈會，總共有34個3D美術師和15個軟件研究人員參與。

他們一共做了21個版本的數字老黃，從中選出最像的那個，做出了這場精彩的發佈會。

還真是把全世界都騙過了。

英偉達“造假”有多強

上面這些“造假”的效果，背後都來自於一個名為Omniverse的平台。

沒錯，英偉達研發的計算機圖形學（CG）技術太多，多到已經能整合成一個平台了。

從CG到優化技術，從工具包到引擎，Omniverse都有提供。

光看Omniverse所承載的CG技術，其實遠不止這次發佈會用到的“造假”效果，它從渲染、材質，到光影、照明（光追、路徑追蹤等）都有涉及，還會不斷更新相關技術。

原本只是一紙論文的技術，可能不久後就被英偉達放到了Omniverse上，不少都是與AI相關的技術：

例如，缺損像素修補、插幀，已經被用到老照片和古早視頻的修復中；還有基於GAN生成超分辨率圖像、直接把2D照片渲染成3D場景，都已經能直接在平台上使用……

Omniverse上的渲染技術，究竟達到一個什麼樣的水準？

據英偉達表示，平台現在可以實時實現電影級別的畫質渲染。

以渲染中非常重要的光源模擬為例，我們都知道，真實世界的光源多種多樣，我們看到的其實是各種光照下的景物。

傳統的計算機渲染，至少需要將光源迭代30+次，才能達到逼真到毛髮的效果，即使用最先進的機器渲染，每一幀也基本都需要幾十秒。

用上Neural Radiance Cache等技術後，結合RTX GPU硬件和Omniverse平台，光源渲染直接就能實時進行。

例如，這次GTC大會上對於主機的渲染，就採用了Omniverse平台的技術：

除此之外，包括LOD自動生成等技術也能用AI節約計算量，同時保證足夠好的渲染效果。

不止是“以假亂真”的渲染效果，Omniverse還能完成更多意想不到的AI技術。

英偉達利用數字人實時渲染技術，在Omniverse中就能構建更逼真的、更符合物理定律的人類模型。

例如，幫助車輛、自主機器、機器人等更好地識別，真實的人類是什麼樣的，從而更好地設計工廠（圖中為數字人）：

這是英偉達在Omniverse上更新了另一項數字孿生技術（Issac Digital Twin），將機器人AI放到虛擬環境中訓練完成後，可以直接部署到真實環境中。

目前，寶馬已經用英偉達的數字孿生技術，對數字工廠的生產流程進行了優化，效率直接拉高30%。

看看這個渲染的速度：

具體渲染效果來看，連光照和細節都能被模擬出來。

不止是寶馬工廠，包括機器人仿真、自駕車仿真在內的一系列技術，也會用到Omniverse平台。

例如，自動駕駛和工廠的AI檢測可能存在行人誤判，將街頭、公告張貼的人臉圖片識別為行人，導致事故發生。將逼真的數字人和渲染等技術結合後，就能在仿真環境訓練下模擬行人，讓AI學會判斷圖片和真人的區別。

從效果到效率，英偉達都直接刷新了人們對“元宇宙”的認知。

重新定義「元宇宙」

號稱“永遠實時在線”的Omniverse，是英偉達打造元宇宙的關鍵。

它不僅能跨平台支持所有用户的物理渲染、模擬和仿真，還能讓創作者、審核者在任何地方，只通過軟件應用就在一個共享的虛擬世界中進行合作。

畢竟，Omniverse本身就構建於通用場景描述 (Universal Scene Description，簡稱USD)之上。

這是一種開源3D場景數據標準和文件格式，USD之於Omniverse就相當於HTML之於互聯網。

USD由皮克斯開發，現在成了英偉達、皮克斯和蘋果共同推廣的行業標準。USD注重非破壞性便捷和跨軟件協作，是x86、arm平台以及各種軟件都程能夠統一到Omniverse平台上的基礎。

目前，全球已經有500多家公司的專業人士上手使用了Omniverse。這其中包括美國航天航空製造商洛克希德馬丁公司（用它做山火模擬）、曾榮獲艾美獎的《南方公園》工作室等知名企業。

國內央視的《飛向月球》太空紀錄片，也同樣有用到Omniverse，尤其是裏面的數字人：

從Omniverse硬件和軟件的支持情況來看，英偉達這一次更新也真的是誠意滿滿。

“將數百萬新用户帶入元宇宙世界”，真的不是説説而已。

首先，Omniverse這一次集成了Blender和Adobe來實現大規模擴展。

Blender是全球領先的開源3D動畫工具，他們將在Blender 3.0版本加入USD支持，使用户能夠在Blender中直接訪問Omniverse製作流程，這無疑會讓創作者們的效率直線up。

Adobe就不用多介紹了，家喻户曉。

現在，他們正在和英偉達合作開發一個為Omniverse提供Substance Material支持的 Substance 3D插件。

使用這個插件，可以讓用户在Omniverse中直接調整Substance 3D中的素材。

這能為用户在改稿過程中，節省導出、重新上傳的時間。

與此同時，英偉達還發布了一個人工智能3D建模擴展：GANverse3D–Image2Car。

它可以讓AI進行3D建模變得更加容易。

只需通過一張汽車照片，GANverse3D就能建立出一個虛擬的3D模型。

這無疑讓3D畫師們創建場景變得更輕鬆了。

其次，在硬件上，NVIDIA RTX和GeForce RTX系列都支持Omniverse。

這不，英偉達同時還發布了小巧、節能的RTX A2000，它適用於各種標準和小型工作站，可以説是專為創作者的日常工作而設計。

英偉達放言稱，A2000將會成為數百萬設計師進入元宇宙的門户。

去年12月發佈公測版以來，已經有超過5萬名個人創作者下載了Omniverse。

而Omniverse的生態系統也在持續壯大，Adobe、Autodesk、Bentley Systems等多家軟件公司都已加入Omniverse的生態圈。

現在，Nvidia Omniverse企業版的訪問名額已經“開搶”了，華碩、BOXX Technologies、戴爾、惠普、聯想、必恩威和超微等平台上都能使用。

不知道以後英偉達的發佈會還能不能當真（手動狗頭）。

反正老黃的假臉是一臉真誠～

One More Thing

回到4月那場發佈會。我們在英偉達自曝紀錄片中，隱約讀出另一個事實，當時的老黃是真真假假，虛實交替的。

那麼，哪一段是真？哪一段是假？

作為找茬八級團隊，怎麼能這麼輕易就給人騙過去？於是，我們重新去回看了一遍4月份那場發佈會。

果不其然，我們發現了一些不對勁的地方。（注意內搭衣服領口和皮衣）

這是老黃第一次在發佈會上出現時候的樣子。看上去問題不大是吧？OK，接着往下看：

這是剛剛那張圖4分鐘之後，老黃的樣子。注意到什麼不一樣的地方了嗎？

請注意，他身上忽然間變成了另外一件皮衣，裏面穿的也從Polo衫變成了圓領T恤。

如果你再仔細一點看，你會發現他廚房有些物品的放置也變了。

還有個最直觀的區別：老黃本人，還有他背後的廚房，怎麼好像分辨率突然提上去了（不是我網絡問題啊）？

高到腦門上的抬頭紋都多了幾條。

這還沒完。

到發佈會後半段，老黃穿着同一件皮衣，可是裏面的衣服又換回了Polo衫 。

過了一會，他搖身一變，把皮衣和Polo衫全換了。

好傢伙，你擱這玩排列組合呢？

真搞不懂，老黃來來回回在這換裝，是圖個啥。除非這是英偉達故意的。

於是，我們拿着放大鏡去看了視頻，終於注意到，這段老黃手上的動作，有明顯的不自然。而且畫面也是糊的。

懂了：）

總之，一段視頻騙了全世界3個月，不得不説，黃老闆真是又高又硬。

贗品是個好東西！

英偉達紀錄片回看        ：

https://www.nvidia.cn/events/siggraph/

face-vid2vid相關論文：

https://arxiv.org/abs/2011.15126

參考鏈接：

[1]https://blogs.nvidia.com/blog/2021/08/10/omniverse-connector-extension-plugin-siggraph/

[2]https://venturebeat.com/2021/08/10/nvidia-opens-its-metaverse-for-engineers-by-adding-millions-of-blender-users-to-omniverse/

[3]https://www.youtube.com/watch?v=2fddvn16WIw