DALL·E 3被兽圈网友玩成“老公模拟器”；AI模拟人类表情的极限找到了 | AI一周热门
坏了，AI把真·犬系男友画出来了。
最近，小红书博主“Forty_Seven947”以《动物狂想曲》中的狼人雷格西为原型，用DALL·E 3画了一系列超写实的狼拟人形象，俘获了一众网友。
还有网友表示，要是有豹头帅哥就好了。
这其实涉及到“furry控”这一群体，音译为“福瑞控”，也称“毛绒控”，即对毛茸茸的动物形象 / 动物拟人形象非常喜欢的人，由此构成的圈子即为“furry圈”/“兽圈”。
当然，这不妨碍圈外人当场加速度垂直入坑。
除了家庭化场景之外，该博主还尝试用DALL·E 3画了多种风格、场景下的狼人，比如阿凡达人造机体、末日废土风、底特律变人等。
你能分辨出下面这个视频中哪个是真人吗？
10月16日，小红书博主“野菩萨”发布了一条真人与AI的表情对比视频。
只见左边的女孩（真人）做了一系列迪士尼卡通人物般夸张、灵动、多变的表情，相比之下，右边AI的表情则显得有些僵硬、高冷和厌世。
一些细腻的微表情，如皱眉、嘴角小幅上扬、鼻孔扩张与收缩，以及眼神变化，AI呈现得都不够生动和到位。
有网友评论道，这就像“内娱实力派演员vs内娱流量演员”，林萧你……
其实，视频中的女孩是TikTok知名网红Bella Poarch，在TikTok坐拥9000多万粉丝。这条模仿迪士尼公主的视频是她传播最广的视频，同时也是TikTok上点赞数最高的视频，达6280多万，播放量超7.7亿，评论超240万，堪称TikTok的流量奇迹。
而右边的AI，则是“野菩萨”用AnimateDiff、ComfyUI和ControlNet生成的。
AnimateDiff是一个开源框架，可以通过在文生图模型中插入动作建模模块，将静态图像转化为个性化的动画片段，丰富静态图像的表达能力，而无需对每个模型进行定制和优化。
最近，AnimateDiff开源项目在GitHub上热度很高，连续数天在Trending Research榜单排名第一。
“野菩萨”称，由于这个视频中的微表情很丰富，且难度较高，很适合用来测试AI模仿人类表情的上限。
如今，由于AI生成的人物视频前后连贯性、一致性不足，在模仿人类表情方面也不够真实、细腻，如果是复杂的动作更是一大鬼畜，导致应用场景受限。
不过，从Runway Gen-2到Pika、Genmo再到最近的AnimateDiff和Moonvalley，视频生成质量是一直在提升的。
随着AI视频技术的不断突破，未来AI生成的人物想必会有更广泛的“就业”空间。
日本饮料公司伊藤園在其《Oi Ocha》广告片中首次使用了AI生成的人物
10年前，国外的一个社交实验“Twitch Plays Pokemon”召集了100多万人同时在线玩《精灵宝可梦》。
而现在，神奇宝贝迎来了一个独特的玩家——AI。
一位来自西雅图的软件工程师Peter Whidden花了5年时间，训练AI玩了20000场《Pokemon Red》。
起初，AI对这个游戏一无所知，只能盲目地乱按各种按钮。但经过长时间的模拟和训练，它已经学会了捕捉和进化神奇宝贝、探索新区域，甚至击败道馆馆主。
但重点不是AI玩Pokemon有多厉害！而是在这个过程中，AI展现出了和人类颇为相仿的学习和反思能力。
实际上，AI与游戏的交互方式几乎和人类玩家一样。AI会通过分析屏幕上的图像，决定按哪个按钮，并依赖“强化学习”来优化它的选择。
人类无需明确指导AI每一步应该做什么，只需要设置奖惩机制，AI会通过反馈和试错来学习，这在引导AI实现特定目标方面至关重要。
比如捕捉到宝可梦+1分，赢得战斗+3分，打败道馆馆长+5分。
由于AI总是闷头迎战比自己强大的对手，而且从不去“精灵疗愈中心”回血，导致它只要输掉战斗，就会被送回游戏最初的起点。
于是，Whidden增加了惩罚机制——输掉战斗-1分。结果AI依然不会主动避开困难的战斗，而是在即将失败之前，停止进行任何操作，使游戏无限期暂停……
10月9日，Whidden在Youtube上发布了一段时长33分钟的视频，讲述了自己这几年是如何通过“强化学习”来训练AI玩宝可梦系列游戏的。（听起来怎么有点像：AI教人类教AI玩游戏的套娃……）
10月16日，B站UP主“枫叶镇X”将这个视频翻译成中文，拆分为两部分，搬运到了B站。目前，该视频已在B站获超28万播放。
作者 | 月山橘
编辑 | 张洁
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