رونمایی از مدل Atmee v2؛ ساخت آواتارهای ویدیویی تمامقد و آنی تنها با یک عکس و نمونه صدا
استارتاپ Atmanity از مدل پایه Atmee v2 برای ساخت آواتارهای ویدیویی تمامقد و بادرنگ رونمایی کرد. این فناوری پیشرفته تنها با دریافت یک تصویر پرتره و فایلی صوتی، آواتارهایی با حرکات و احساسات طبیعی روی یک پردازنده گرافیکی خلق میکند. به گفته سازندگان، این ابزار سرعت تولید را تا ۵۰ برابر افزایش و هزینهها را بهشکل چشمگیری کاهش میدهد.

در یک نگاه (نکات کلیدی خبر)
خلاصه مهمترین نکات و تحولات این گزارش برای مطالعه سریع
- مدل ویدیویی Atmee v2 امکان تولید آواتارهای تمامقد، همراه با احساسات و حرکات طبیعی بدن را در لحظه و روی یک کارت گرافیک فراهم میکند.
- کاربران میتوانند تنها با بارگذاری یک تصویر پرتره و یک فایل صوتی کوتاه، آواتار اختصاصی خود را با سرعتی تا ۵۰ برابر بیشتر از مدلهای رقیب بسازند.
- این فناوری بهطور ویژه برای ساخت عاملهای پشتیبانی زنده، معلمهای هوشمند و شخصیتهای بازیهای رایانهای طراحی شده است.
معرفی مدل Atmee v2
مدل Atmee v2 جدیدترین مدل پایه آواتار ویدیویی بادرنگ از استارتاپ Atmanity است که در تاریخ ۴ نوامبر ۲۰۲۶ توسط تیم Chen-Ping Yu (بنیانگذار استارتاپ Phiar که توسط گوگل خریداری شده بود) معرفی شد.
برخلاف نسخه اول (v1) که تنها سر و شانهها را پوشش میداد، نسخه v2 یک نمای تمامقد و کامل شامل چهره، اندام، ریزحرکات صورت، حالات احساسی و حتی محیط اطراف را بهصورت بادرنگ و تنها روی یک کارت گرافیک مجزا رندر میکند. همچنین مدل همراه Causeur وظیفه هدایت رفتار و شکلدهی به شخصیت آواتار را بر عهده دارد. کاربران میتوانند تنها با استفاده از یک عکس پرتره و یک قطعه صوتی ۱۰ تا ۶۰ ثانیهای، آواتار خود را بسازند؛ افزون بر این، رابطهای برنامهنویسی (API) این مدل از حالتهای تمامپشته (Full-stack)، منحصراً آواتار و منحصراً صدا پشتیبانی میکنند.
حل چالش ارتباط چهرهبهچهره در هوش مصنوعی
سیستمهای پشتیبانی، آموزش آنلاین و کاراکترهای غیربازیکن (NPC) در بازیهای ویدیویی به تعاملات چهرهبهچهره با هوش مصنوعی نیاز دارند، اما مدلهای عمومی تولید ویدیو بسیار کند و گرانقیمت هستند و آواتارهای سنتی نیز حرکاتی خشک و غیرطبیعی دارند. مدل Atmee v2 با هدف خلق عاملهای ویدیویی مکالمهای، ارزان و بادرنگ طراحی شده است تا این خلاء را پر کند.
ویژگیهای کلیدی
- برای استفاده از این نسخه هنگام ساخت باید پارامتر
engine=v2تنظیم شود، زیرا موتور پیشفرض سیستم نسخه v1 است. - تعرفهها در این مدل اقتصادی هستند؛ برای نمونه اجرای حالت کامل (Full-stack) حدود ۲ اعتبار در دقیقه و رندر اختصاصی آواتار حدود ۱ اعتبار در دقیقه هزینه دارد.
- قابلیت برداشت چندگانه (Takes) به کاربران اجازه میدهد پیشنمایشهای متعددی ضبط کرده و بهترین خروجی را برای انتشار نهایی انتخاب کنند.
محدودیتها و نکات قانونی
- دسترسی به نسخه v2 در حال حاضر نیازمند اشتراک سازمانی Growth یا دریافت دعوتنامه رسمی است.
- استفاده از چهره یا صدای افراد واقعی به مجوز صریح و قانونی آنها نیاز دارد.
- این سرویس در مرحله دسترسی زودهنگام قرار دارد و مسئولیت ارزیابی قابلیت اطمینان و انطباق با قوانین بر عهده خود توسعهدهندگان است.
مخاطبان هدف و موارد کاربرد
- تیمهای توسعه محصول که در حال ساخت عاملهای ویدیویی برای پشتیبانی آنلاین، تدریس خصوصی یا همنشینهای هوشمند هستند.
- توسعهدهندگانی که پیشتر عامل صوتی خود را طراحی کردهاند و اکنون فقط به رندر همگام چهره نیاز دارند.
نحوه شروع به کار
- به وبسایت atmee.ai و بخش مستندات ساخت آواتار مراجعه کنید.
- دسترسی به نسخه v2 (از طریق طرح Growth یا دعوتنامه) را دریافت کرده و کلید API با مجوز
avatars:writeایجاد نمایید. - درخواست خود را از طریق مانیفست JSON یا فایل فشرده حاوی عکس پرتره و فایل صوتی با تعیین
engine=v2ثبت کنید. - جلسات تعاملی کامل را با درخواست
POST /v1/sessionsآغاز کنید، یا برای رندر اختصاصی آواتار از افزونه LiveKit بهره ببرید.
برچسب های مرتبط
مطالب مرتبط و پیشنهادی

معرفی پلتفرم Kimi Hosted Agents؛ محیط ابری Moonshot AI برای اجرای شبانهروزی ایجنتها
شرکت Moonshot AI از سرویس Kimi Hosted Agents رونمایی کرد که امکان اجرای شبانهروزی و بدون وقفه ایجنتهای هوشمند را در محیطهای ابری ایزوله فراهم میکند. این پلتفرم با ارائه بیش از ۱۴۰ مهارت تخصصی و پشتیبانی از پروتکل MCP، نیاز تیمهای فنی به ساخت و نگهداری زیرساختهای پیچیده را بهطور کامل برطرف میسازد.

برنامهریزی برای انتشار بازی GTA 6 با کمک ChatGPT؛ راهنمای هوش مصنوعی برای گیمرها
با نزدیک شدن به زمان عرضه بازی مورد انتظار GTA 6، چتبات ChatGPT برنامهای جامع برای آمادگی گیمرها ارائه داده است. این هوش مصنوعی علاوهبر مدیریت فضای ذخیرهسازی کنسول، بازیهای مشابه برای پر کردن زمان انتظار و تجهیزات سختافزاری مناسب را پیشنهاد میکند.

روش جدید SGPnP، تصاویر ناقص و آسیبدیده MRI را با دقت بسیار بالا بازسازی میکند
پژوهشگران با معرفی روش نوآورانه SGPnP، امکان بازسازی فوقالعاده دقیق تصاویر پزشکی و اسکنهای MRI را حتی در شرایط تخریب یا نقصان شدید دادهها فراهم کردند. این رویکرد تازه با ادغام هوشمندانه مدلهای نفوذی در الگوریتمهای بهینهسازی، بدون نیاز به محاسبات سنگین، تصاویری بسیار شفافتر از روشهای سنتی تولید میکند.
دیدگاه ها و گفتگوی تخصصی
نظرات خود را با جامعه مخاطبان وایر ای آی در میان بگذارید
هنوز دیدگاهی برای این مطلب ثبت نشده است
اولین نفری باشید که دیدگاه، تحلیل یا دیدگاه خود را درباره این موضوع با دیگران به اشتراک می گذارد.